主要的云计算公司，如微软和谷歌，已经推出了自己的云AI工具，还有一些竞争对手，包括DataRobot。
以下是八家顶级云AI公司：
谷歌云
谷歌作为AI和数据分析领域的领军者，近年来一直在进行大规模的AI收购，收购了多家AI初创公司。谷歌深度投入于推动人工智能的能力。除了利用AI改进其服务外，谷歌云还向企业销售多个AI和机器学习服务。它在TensorFlow软件项目以及自己的Tensor AI芯片项目方面处于行业领先地位。
IBM云
IBM是人工智能领域的领军者。近年来，其努力主要集中在IBM Watson，一种基于AI的认知服务，以及为提供基于云的分析和AI服务而设计的AI软件服务和大规模系统。IBM一直在进行并购，连续几年收购了多家初创公司。它受益于拥有强大的云平台。
阿里云
作为亚洲领先的云平台，阿里巴巴为客户提供了一个复杂的AI机器学习平台。该平台提供了一个直观的界面，以便用户轻松使用，因此公司可以将各种组件拖放到画布中，组装他们的AI功能。平台还包括大量算法组件，可以处理任意数量的任务，使客户能够使用预构建的解决方案。
亚马逊网络服务（AWS）
AWS提供使用公司应用程序和工作负载工具的AI服务。他们的AI服务与其基础设施集成，以帮助公司解决建议、现代化联系中心、安全和客户参与等问题。该服务提供质量卓越的ML服务，提供准确的API。AWS AI不需要正式的ML或AI经验，这对于初次更新系统的企业来说是一个很好的特性。
DataRobot
作为一家备受关注的新兴云AI公司，DataRobot为有经验的数据科学家提供了构建和部署机器学习模型的平台。
该软件帮助业务分析师构建预测性分析，而无需了解机器学习或编程，并使用自动化ML快速构建和部署准确的预测模型。
DataRobot通过采用简化的自动化机器学习流程来创建预测模型。该过程始于用户将数据集上传到平台。DataRobot自动分析数据集，识别每个变量的类型，处理缺失值，并进行特征工程。
在数据预处理完成后，平台使用数百种开源机器学习算法并将它们与数据集进行测试，根据问题类型（分类、回归或时间序列）选择最佳拟合模型。它通过调整模型的超参数来优化这些模型，使用网格搜索和随机搜索等技术。
在整个过程中，平台根据交叉验证策略对每个模型进行排名，提供诸如准确性、AUC-ROC、logloss等指标来衡量模型的性能。这种排名使用户能够选择最适合其特定需求的模型。
此外，DataRobot提供了对每个模型如何运作的透明度，包括特征重要性图和预测解释。一旦选择了最合适的模型，用户可以直接从平台将其部署到生产环境，使模型能够开始对新数据进行预测。它还提供了用于持续监控和管理模型的工具，以确保它们随时间的推移表现最佳。这种端到端的机器学习流程自动化使数据科学变得更加民主化，使不同专业水平的用户都能够轻松使用。
百度AI云
总部位于中国的百度是一家专注于AI和云的公司。百度支持跨多个行业的AI平台即服务（PaaS）和AI软件即服务（SaaS）解决方案，如交通、金融、制造和媒体等。为了帮助他们的客户，百度使用AI、机器学习、深度学习、语言处理、视频和数据分析。百度主要由开发人员使用。
微软Azure
微软提供面向消费者和企业的混合AI项目。在其Azure云服务上，微软销售一系列AI服务，如机器人服务、机器学习和认知服务。最近，微软投资于OpenAI以进一步加强他们的合作伙伴关系并创造新的AI技术。关于他们的合作伙伴关系，OpenAI的代表表示：“Azure的独特架构设计对于我们的AI培训和推理工作负载的最佳性能和规模至关重要。”
Salesforce
近年来，Salesforce收购了几家AI初创公司，并优化了Salesforce Einstein，他们的人工智能服务的功能。该倡议包括庞大的数据科学家团队，使用机器学习帮助员工更有效地执行任务，简化和加速工作。除了Salesforce的员工外，Einstein还提供给可以构建自己的应用程序并对功能感兴趣的客户，如推荐构建器、记分卡和深度导航洞察。
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