2025年の機械学習エンジニア向けベスト9ツール
機械学習エンジニアは、機械学習システムとアルゴリズムの設計および実装を行います。データサイエンティストと協力し、MLパイプラインを構築し、モデルを本番環境に展開し、AI搭載アプリケーションのスケーラビリティと信頼性を確保しながらパフォーマンスを最適化します。
9 アクティブツール

ブラウザ使用状況

ブラウザ使用状況
0.0(0)
0
Browser Useは、人工知能エージェントがウェブサイトにアクセスできるように設計されたAI搭載のブラウザ自動化フレームワークです。これは、AIに人間のようにウェブページを見て操作する能力を与えるものであり、しかもはるかに高速かつ正確に行えます。

Helicone AI

Helicone AI
0.0(0)
0
Helicone AIは、大規模言語モデルを扱う開発者向けに設計されたオープンソースのオブザーバビリティプラットフォームです。これは、AIアプリケーションのダッシュボードのようなもので、内部で何が起こっているかをすべて表示します。

Inngest

Inngest
0.0(0)
0
Inngestは、インフラ管理なしであらゆるプラットフォーム上で信頼性の高いマルチステップワークフローを実行するために構築されたイベント駆動型の耐久実行プラットフォームです。従来のキューと最新のサーバーレス関数のミックスのようなものですが、はるかに優れています。

ディープグラム

ディープグラム
0.0(0)
0
Deepgramは、使いやすいAPIを通じて3つの主要なサービスを提供する包括的な音声AIプラットフォームです。まず、騒がしい環境や強いアクセントがあっても90%以上の精度で話された言葉をテキストに変換する音声認識(Speech-to-Text)を提供します。次に、アプリや音声アシスタント向けに自然な音声を生成する音声合成(Text-to-Speech)を提供します。さらに、開発者が完全な対話型AIシステムを構築できる音声エージェントAPIも提供しています。