A mai vállalkozásoknak egy közös vonásuk van: hatalmas mennyiségű adatot kell kezelniük és megérteniük.
A vállalatok egyre inkább támaszkodnak az AI-eszközökre az adatok vizualizálása és a prediktív elemző szoftverek terén. Ezek az eszközök kulcsfontosságú szerepet játszanak a komplex adatok érthető információkká történő lebontásában, amelyek aztán stratégiai döntések meghozatalához nyújthatnak alapot.
Mostantól vállalkozása integrálhatja a döntéshozatalhoz szükséges AI-eszközöket működésébe, és túlléphet a hagyományos elemzési módszereken, hogy kifinomultabb, adatközpontú megközelítéseket alkalmazzon. Ez a mesterséges intelligencia statisztikáira való támaszkodás felé történő elmozdulás jelentős változást jelent – ez a szervezetét rugalmasabb, tájékozottabb és produktívabb munkamódszerek felé fogja terelni.
Mivel ezeknek az eszközöknek a piaca gyorsan bővül, számos lehetőség közül választhat. Azonban megtalálni a szervezetének leginkább megfelelőt kihívást jelenthet.
A folyamat egyszerűsítése érdekében bemutatunk néhány népszerű gépi tanulási eszközt, amelyek segítenek az indulásban.
Mit kell keresni a gépi tanulási eszközökben?
A gépi tanulási eszközök kiválasztásakor fontos megérteni a felügyelt és a felügyelet nélküli gépi tanulás közötti különbséget .
A felügyelt tanulási eszközök ideálisak címkézett adatokkal végzett feladatokhoz, ahol a cél a múltbeli példák alapján történő eredmények előrejelzése. Másrészt a felügyelet nélküli tanulási eszközök a legalkalmasabbak a címkézetlen adatokban rejlő, eddig nem látott minták azonosítására.
Végül mindkét típus döntő szerepet játszik, lehetővé téve a különböző iparágakban az AI különböző felhasználási eseteihez igazított megoldások kidolgozását.
Ennek ellenére vegyük figyelembe a gépi tanulási eszközök kiválasztásakor a legfontosabb tényezőket.
- Könnyű használat és integráció: Keressen olyan eszközöket, amelyek felhasználóbarát felülettel rendelkeznek és zökkenőmentesen integrálhatók a meglévő rendszereibe.
- Skálázhatóság és rugalmasság: Válasszon olyan gépi tanulási eszközöket, amelyek képesek kezelni a változó adatmennyiségeket és alkalmazkodni a változó üzleti igényekhez.
- Teljesítmény és sebesség: Győződjön meg arról, hogy az eszköz gyorsan és pontosan tudja feldolgozni az adatokat, hogy időszerű betekintést nyújtson.
- Algoritmus-támogatás: Válasszon olyan eszközöket, amelyek széles körű gépi tanulási algoritmusokat és technikákat támogatnak.
- Jellemzők: Keressen olyan gépi tanulási eszközöket, amelyek átfogó funkciókkal rendelkeznek az adatok előfeldolgozásához, a modellek képzéséhez és értékeléséhez.
- Támogatás és közösség: Válasszon olyan eszközöket, amelyek szilárd felhasználói bázissal és aktív közösségi fórumokkal rendelkeznek, ahol segítséget és tudást oszthat meg. Fontolja meg továbbá, hogy az eszköz fejlesztői technikai támogatást nyújtanak-e.
- Biztonság és megfelelőség: Győződjön meg arról, hogy az eszköz megfelel a szervezet biztonsági és megfelelőségi követelményeinek, különösen érzékeny adatok kezelése esetén.
A 10 legjobb gépi tanulási eszköz, amelyet 2024-ben érdemes használni
Egyszerűsítse keresését a különböző felhasználói igényekhez és preferenciákhoz igazított, 10 legjobb gépi tanulási eszközből álló válogatott listánkkal.
Találjuk meg azt, amelyik valóban az Ön számára a legmegfelelőbb!
1. ClickUp
Valószínűleg ismeri a ClickUp-ot, mint egy termelékenységi szoftvert, amely egyesíti az összes munkáját a különböző alkalmazásokból egyetlen, központosított munkaközpontba. Számos időtakarékos funkciót és több mint 1000 egyéb eszközzel való integrációt kínál, így ez a platform a csapatok számára a legalkalmasabb a munkájuk hatékony racionalizálására.
A ClickUp ma már több, mint egy egyszerű AI projektmenedzsment eszköz. Egy lépéssel tovább megy, és integrálja a fejlett gépi tanulási képességeket, amelyek újragondolják a vállalkozások projektmenedzsmenthez és döntéshozatalhoz való hozzáállását.
Használja ki a ClickUp Brain előnyeit – egy sor beszélgetésalapú, kontextusfüggő és szerepkörökre épülő mesterséges intelligencia funkciót, amely a ClickUp platformon keresztül érhető el.
A ClickUp Brain AI Knowledge Manager, AI Project Manager és AI Writer for Work eszközeit használva időt takaríthat meg és kontextusérzékeny betekintést nyerhet munkaterületébe.
A ClickUp Brain közvetlenül integrálódik a munkafolyamatába, beleértve a feladatokat, dokumentumokat, irányítópultokat és még sok mást, így növelve a termelékenységet. Ez az integráció zökkenőmentes élményt biztosít, amely csökkenti a manuális feladatokra fordított időt, és lehetővé teszi, hogy a kritikus üzleti döntésekre koncentráljon.
Tegyen fel kérdéseket a ClickUp-ban végzett munkájával kapcsolatban (feladatok, dokumentumok, sőt emberek), és kapjon kontextusba illeszkedő válaszokat. Az eszköz automatikusan kitölti az adatokat a táblázatokba, és összefoglalja a kommentek szálát és a megbeszélések jegyzetét, így Ön a stratégiai munkára koncentrálhat.
A ClickUp Brain is átalakító élményt kínál több mint 100 teljesen sablonosított prompttal, amelyek a szervezeten belüli különböző szerepekhez vannak igazítva.
Akár marketinggel, értékesítéssel, termékfejlesztéssel, mérnöki munkával vagy projektmenedzsmenttel foglalkozik, a ClickUp Brain egyedi utasításokkal segít Önnek. Ezek az eszközök komplex feladatok egyszerűsítésére lettek kifejlesztve, mint például e-mailek és jelentések generálása, projekt ütemtervek készítése, egy feladat következő lépéseinek azonosítása, vagy akár műszaki specifikációk írása, így Ön a stratégiai döntéshozatalra koncentrálhat.
Ezenkívül a ClickUp adatelemzési eredmények sablonja egyszerűsíti az adatelemzések eredményeinek dokumentálását és megosztását.
Tartalmazza az elemzés céljait, a használt módszertant, az alkalmazott adatforrásokat és magát az elemzést ismertető szakaszokat.
Emellett helyet biztosít az elemzett adatok alapján levont legfontosabb megállapítások, következtetések és ajánlások részletes ismertetésére is. Ez a strukturált megközelítés megkönnyíti az elemzés egyértelmű megértését és elősegíti a döntéshozatalt azáltal, hogy kiemeli a megvalósítható betekintéseket.
Könnyen testreszabható, ösztönzi a csapatmunkát, és zökkenőmentesen integrálódik a ClickUp felhasználóbarát felületébe, valós idejű interakciót és visszajelzést biztosítva.
A ClickUp legjobb funkciói
- Használja a ClickUp fejlett gépi tanulási képességeit a projektmenedzsment és a döntéshozatali folyamatok újragondolásához.
- Használja a ClickUp Brain-t a feladatok, projektfrissítések és stand-upok automatizálásához, valamint informatív összefoglalók és jelentések készítéséhez; javítsa a projektek átláthatóságát és takarítson meg időt.
- Számos adatáramlási diagram sablonhoz férhet hozzá a ClickUp-ban a projekt jobb vizualizálása és tervezése érdekében.
- A ClickUp táblázatos nézetével hatékonyan ábrázolhatja adatait táblázatokban, valamint Gantt-diagramokban, idővonalakban és még sok másban.
- Használja a ClickUp Docs felhőalapú együttműködési eszközt az elemzések és jelentések létrehozásához és mentéséhez, hogy csapata könnyen hozzáférhessen azokhoz; kapcsolja össze őket a munkafolyamatokkal úgy, hogy hozzáadja őket a ClickUp Tasks-hez.
- Helyezze előtérbe a célok kitűzését a ClickUp Goals alkalmazásban, ahol világos ütemtervek, mérhető célok és automatikus haladáskövetés segítségével maradhat a tervben.
- A ClickUp rugalmas, kódolás nélküli eszközeivel könnyedén újratervezheti meglévő munkafolyamatait, vagy újakat hozhat létre.
A ClickUp korlátai
- A rendelkezésre álló funkciók nagy száma miatt van egy tanulási görbe.
- Az AI csak fizetős csomagokkal érhető el.
ClickUp árak
- Örökre ingyenes
- Korlátlan: 7 USD/felhasználó/hónap
- Üzleti: 12 USD/felhasználó/hónap
- Vállalatok: Árakért vegye fel velünk a kapcsolatot
- A ClickUp Brain minden fizetős csomagban elérhető, havi 5 dollárért munkaterület-felhasználónként.
ClickUp értékelések és vélemények
- G2: 4,7/5 (9000+ értékelés)
- Capterra: 4,7/5 (több mint 4000 értékelés)
2. Amazon SageMaker
Az Amazon SageMaker egy átfogó, teljes körűen kezelt gépi tanulási szolgáltatás. Lehetővé teszi az adatelemzők és fejlesztők számára, hogy gyorsan, nagy léptékben építsenek, képezzenek és alkalmazzanak gépi tanulási modelleket.
Egy sor gépi tanulási eszközt és funkciót integrál egy könnyen használható rendszerbe, így egyszerűvé teszi a modell létrehozásától annak megvalósításáig vezető utat.
A SageMaker sokoldalú képzési lehetőségeket kínál. Használhatja a beépített gépi tanulási algoritmusokat, vagy létrehozhat egyedi keretrendszereket, hogy megfeleljen az adott projekt igényeinek.
Ráadásul beépíti az emberi visszajelzéseket a gépi tanulás életciklusába, javítva a modell pontosságát és relevanciáját olyan szolgáltatások révén, mint az Amazon SageMaker Ground Truth.
Az Amazon SageMaker legjobb funkciói
- Hozzáférés számos eszközhöz és integrált fejlesztői környezethez (IDE), beleértve a gyors modellek fejlesztéséhez szükséges kódírás nélküli opciókat is.
- Használja a SageMaker Studio gépi tanulási IDE-t a hatékony adatelőkészítéshez, modellezéshez, képzéshez és telepítéshez.
- Növelje a termelékenységet és a szabványosítást olyan funkciókkal, mint a SageMaker Pipelines. Ezek célra szabott, folyamatos integrációs és folyamatos szállítási (CI/CD) eszközöket kínálnak a teljes munkafolyamatokhoz.
- Automatizálja a gépi tanulás életciklusának folyamatait a SageMaker MLOps eszközökkel, amelyek támogatják a irányítást, az átláthatóságot és a hallhatóságot.
Az Amazon SageMaker korlátai
- A SageMaker integrálása a meglévő munkafolyamatokba és rendszerekbe jelentős erőfeszítéseket igényelhet, különösen a komplex adatkörnyezettel rendelkező szervezetek esetében.
Amazon SageMaker árak
- Ingyenes szint
- Igény szerint: használat alapú árazás
Amazon SageMaker értékelések és vélemények
- G2: 4,2/5 (30+ értékelés)
- Capterra: 4,7/5 (Nincs elég értékelés)
3. BigML
A BigML egy könnyen hozzáférhető platform. Felhasználóbarát felületet kínál gépi tanulási modellek létrehozásához és telepítéséhez, anélkül, hogy kiterjedt programozási ismeretekre lenne szükség.
Könnyedén feltöltheti adatait, kiválaszthatja a létrehozni kívánt modell típusát, és a többit a platformra bízhatja.
A platform modelljei interaktív vizualizációkkal vannak felszerelve, ami intuitívvá teszi az értelmezést és lehetővé teszi a könnyű exportálást különböző alkalmazásokba, akár helyi, akár online.
A BigML legjobb funkciói
- Indítson gyorsan gépi tanulási projekteket egy intuitív webes felületen és REST API-n keresztül.
- Tegye könnyebbé a részletes csapat- és projektmenedzsmentet az átlátható és együttműködésen alapuló munkavégzés érdekében.
- Automatizálja a komplex munkafolyamatok kiválasztását, paraméterezését és végrehajtását az OptiML és a WhizzML segítségével.
- Rugalmas telepítési lehetőségek – többfelhasználós és egyfelhasználós verziók –, amelyek bármilyen felhőalapú vagy helyszíni konfigurációhoz alkalmazkodnak.
A BigML korlátai
- A BigML erőforrásainak kiterjedt használata nagy adathalmazok vagy komplex modellek képzéséhez magasabb költségekkel járhat, bár a BigML célja, hogy költséghatékony megoldásokat nyújtson.
BigML árak
- BigML Standard Prime: 30 dollártól felhasználónként havonta
- BigML Enterprise & BigML Lite: Egyedi árazás
BigML értékelések és vélemények
- G2: 4,7/5 (20+ értékelés)
- Capterra: 4,3/5 (Nincs elég értékelés)
4. TensorFlow
A TensorFlow egy hatékony Python keretrendszer, amelyet a Google Brain fejlesztett ki. Célja a gépi tanulási modellek létrehozásának, képzésének és bevezetésének megkönnyítése.
Kiemelkedik a numerikus számítások rugalmasságával és a mélytanulás beépítésével, ami segíthet komplex problémák megoldásában különböző területeken.
A platform többdimenziós tömbökben, úgynevezett tenzorokban ábrázolt adatokon működik, amelyek egy gráfszerkezeten keresztül áramlanak. Ezek optimalizálják a nagyméretű számításokat és a párhuzamos feldolgozást. Gráfalapú megközelítése kulcsfontosságú a hatékonyság szempontjából, mivel lehetővé teszi a műveletek futtatását CPU-kon, GPU-kon és a Google egyedi TPU-jain.
A TensorFlow legjobb funkciói
- Tervezzen, képezzen és értékeljen modelleket gyorsan és hatékonyan a magas szintű API Keras segítségével.
- Növelje a teljesítményt a számítások több gépre történő elosztásával, valamint olyan nagy adathalmazok kezelésére szolgáló keretrendszerekkel való integrációval, mint az Apache Hadoop és a Spark.
- A TensorBoard segítségével vizualizálhatja a képzés előrehaladását és a modell részleteit.
- Telepítsen modelleket szerverekre, perifériákra, böngészőkre és mobil platformokra olyan keretrendszerekkel, mint a TensorFlow Serving, a TensorFlow Lite és a TensorFlow. js.
- Könnyítse meg az MLOps gyakorlatokat az adatok automatizálása, a modellek nyomon követése és a teljesítmény figyelemmel kísérése érdekében.
A TensorFlow korlátai
- A kezdők számára a TensorFlow kiterjedt képességei és grafikon alapú számítási modellje túlnyomó lehet.
A TensorFlow árai
- Ingyenes
TensorFlow értékelések és vélemények
- G2: 4,5/5 (több mint 60 értékelés)
- Capterra: 4,6/5 (100+ értékelés)
5. PyTorch
A Meta által 2016-ban kifejlesztett PyTorch egy vezető nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszer, amely könnyű használatával, rugalmasságával és dinamikus számítási gráfjával népszerűségre tett szert.
A TorchServe segítségével elősegíti a gépi tanulási modellek gyors fejlesztését és képzését, különösen a mélytanulás és a mesterséges intelligencia területén.
A PyTorch kiemelkedik Python-alapú kialakításával, ami sok fejlesztő és kutató számára elérhetővé teszi. Magja a tenzorobjektumra épül, ami hatékony számításokat tesz lehetővé és a GPU-gyorsítást használja a gyorsabb feldolgozáshoz.
Ezenkívül lehetővé teszi a modellek ONNX formátumban történő exportálását a különböző platformokkal való kompatibilitás érdekében, és egyszerűsíti a modellfejlesztést a C++ natív támogatásával.
A PyTorch képességeit kiterjesztheti a számítógépes látás és az NLP fejlesztéséhez szükséges eszközök és könyvtárak robusztus ökoszisztémájával.
A PyTorch legjobb funkciói
- A TorchScript segítségével könnyedén válthat az eager és a graph módok között, így optimalizálhatja a funkcionalitást és a sebességet a termelésben.
- Kapjon támogatást a skálázható, elosztott képzéshez és a teljesítmény optimalizálásához mind a kutatási, mind a termelési környezetben.
- Könnyítse meg a mobilalkalmazások integrációját a Python-tól az iOS és Android rendszerekre való telepítésig terjedő, végpontok közötti munkafolyamatokkal.
- Fokozza a modell bevezetését a TorchServe segítségével. Többmodell-szolgáltatást, naplózást, mérőszámokat és RESTful végpontok létrehozását kínál.
A PyTorch korlátai
- A nagy teljesítményű modellek sok számítási kapacitást igényelnek, ami kihívást jelenthet azoknak a kis csapatoknak, amelyek nem rendelkeznek GPU-kkal vagy felhőalapú számítástechnikával.
- A dinamikus grafikonok rugalmasságot kínálnak, de a statikus grafikonkeretekhez képest kevésbé hatékonyak lehetnek a modelloptimalizálás terén.
PyTorch árak
- Ingyenes
PyTorch értékelések és vélemények
- G2: 4,6/5 (20+ értékelés)
- Capterra: Nem elérhető
6. Apache Mahout
Az Apache Mahout egy könyvtár, amely skálázható gépi tanulást tesz lehetővé elosztott adatfolyam-rendszereken.
A Mahoutot eredetileg a Hadoop ökoszisztémában, a MapReduce használatával, nagyméretű gépi tanulási alkalmazásokhoz tervezték, de azóta átállt a háttérrendszerek, például az Apache Spark, a H2O és az Apache Flink támogatására, „Samsara” kódnéven.
Ez a változás tükrözi a Mahout alkalmazkodóképességét a modern nagy adatmennyiségek feldolgozásához és a gépi tanulási projektekhez.
A Mahout felhasználói útmutatójával megszerezheti az alapvető ismereteket és készségeket, amelyekkel hatékonyan használhatja ezt az eszközt minden gépi tanulási tevékenységében, és kihasználhatja a big data adta lehetőségeket a projektjei eredményeinek javítása érdekében.
Az Apache Mahout legjobb funkciói
- Használja ki a Hadoop és a Spark előnyeit a nagy méretű adatfeldolgozás hatékony kezeléséhez.
- Hozzáférés széles körű gépi tanulási algoritmusokhoz osztályozás, klaszterezés és ajánlás céljából.
- Zökkenőmentesen integrálható más Hadoop ökoszisztéma-komponensekkel, például a HDFS-szel és a HBase-szel.
- Gyorsan valósítson meg algoritmusokat és növelje a termelékenységet a Scala DSL segítségével.
Az Apache Mahout korlátai
- Lehet, hogy Java Virtual Machine (JVM) szakértelemre lesz szükség, mivel elsősorban Java/Scala könyvtárról van szó.
Apache Mahout árak
- Ingyenes
Apache Mahout értékelések és vélemények
- G2: 4,2/5 (Nincs elég értékelés)
- Capterra: Nem elérhető
7. Vertex AI
A Google Cloud platform részét képező Vertex AI célja a gépi tanulási modellek fejlesztésének, bevezetésének és méretezésének felgyorsítása. Különböző generatív AI-rendszereket integrál, több mint 100 alapmodellt is beleértve, hogy megkönnyítse a gépi tanulás fejlesztését különböző iparágakban.
Olyan funkciókkal, mint a keresés és a beszélgetés AI megoldások, a Vertex AI kiemelkedik azzal a képességével, hogy gyorsan generatív alkalmazásokat épít és finomhangolja a gépi tanulási modelleket egy egységes platformon. Adattudósoknak és gépi tanulási mérnököknek kínál eszközöket a gépi tanulási életciklus automatizálásához, növelve a termelékenységet és az innovációt az AI-vel kapcsolatos projektekben.
A Vertex AI Pipelines segítségével gépi tanulási munkafolyamatokat szervezhet, így manuális beavatkozás nélkül végezheti el az adatok előkészítését, a modellek képzését és értékelését.
A Vertex AI legjobb funkciói
- Hozzáférés generatív AI-alkalmazások létrehozásához szükséges eszközökhöz
- Integrálható olyan népszerű keretrendszerekkel, mint a TensorFlow és a PyTorch, biztosítva a rugalmasságot és a könnyű használatot.
- Kapjon támogatást az egész adatelemzési munkafolyamathoz, az adatok előkészítésétől a modell értékeléséig, strukturált adatok felhasználásával.
- Képzeld modelleket kód nélkül gépi tanulási eszközökkel, például előre betanított és egyedi modellekkel, valamint olyan eszközökkel, mint az AutoML.
A Vertex AI korlátai
- A fejlett funkciók teljes körű kihasználásához technikai szakértelemre van szükség.
- A Google Cloud ökoszisztémára támaszkodik, ami integrációs kihívásokat jelenthet olyan külső rendszerekkel vagy adatforrásokkal, amelyek még nem tartoznak a Google infrastruktúrájához.
Vertex AI árak
- Egyedi árazás
Vertex AI értékelések és vélemények
- G2: 4,3/5 (több mint 230 értékelés)
- Capterra: 4,5/5 (Nincs elég értékelés)
8. Keras
A Keras egy mélytanulási API, amely egyszerűsíti a gépi tanulási modellek fejlesztését és bevezetését.
A Keras felhasználóbarát és rugalmas, így lehetővé teszi a mély neurális hálózatokkal való egyszerű és gyors kísérletezést.
Népszerű keretrendszerek, például a TensorFlow, a JAX és a PyTorch felett működik, így sokoldalúságot kínál különböző számítási háttérrendszerekben.
Ezenkívül lehetővé teszi, hogy a mélytanulási modellek építésével járó kognitív terhelés csökkentésével a problémák alapvető aspektusaira koncentrálhasson.
A Keras egyszerű modellkészítéséről híres, így gépi tanulás terén kezdők és szakértők egyaránt könnyen használhatják. Olyan nagyvállalatok használják, mint a Google, a Waymo és a Hugging Face, különböző alkalmazásokhoz. Megbízhatósága és hatékonysága miatt érdemes ezt az eszközt választani.
A Keras legjobb funkciói
- Élvezze a racionalizált gépi tanulási munkafolyamatot az adatfeldolgozástól a telepítésig olyan funkciókkal, mint az AutoML, a mélytanuló virtuális gép (VM) képek és egy átfogó munkaállomás.
- Szerezzen támogatást a GPU-k és TPU-k közötti elosztott képzéshez, amely nagy léptékű projektekhez is alkalmas.
- Készítsen gyorsan mélytanulási modelleket magas szintű API-k segítségével.
- Csökkentse a kognitív terhelést egyszerű és konzisztens felületekkel, amelyek a mélytanulást hozzáférhetőbbé teszik.
- A moduláris és bővíthető kialakításnak köszönhetően a modellek az egyedi igényekhez igazíthatók.
A Keras korlátai
- A nagyon testreszabott vagy élvonalbeli kutatási projektek esetében a Keras nem biztosít olyan nagyfokú ellenőrzést, mint az alacsony szintű keretrendszerek, például a TensorFlow vagy a PyTorch.
Keras árak
- Egyedi árazás
Keras értékelések és vélemények
- G2: 4,6/5 (több mint 60 értékelés)
- Capterra: 4,6/5 (40+ értékelés)
9. Altair RapidMiner
Az Altair RapidMiner egy végpontok közötti adatkezelési platform, amely megkönnyíti az adatokon alapuló döntéshozatalt a csapatok között.
Az Altair RapidMiner egyedülállóan úgy lett kialakítva, hogy a legkülönbözőbb készségekkel rendelkező szakemberek, az adatelemzőktől és mérnököktől az üzleti elemzőkig és vezetőkig, mindannyian egy egységes környezetben tudjanak együttműködni a szervezeten belül.
A platform zökkenőmentes, kódmentes és kódbarát élményt kínál, amely lehetővé teszi az adatok és a gépi tanulási folyamatok felépítését, a modellek telepítését és a betekintések hatékony megosztását.
A RapidMiner legjobb funkciói
- Hatékonyan skálázható asztali számítógépektől a helyszíni szerverekig, biztonságos, többfelhasználós felhőalapú implementációkig.
- A nyers adatokat gyorsan tisztává és pontos adatkészletekké alakíthatja
- Készítsen, képezzen, értékeljen és alkalmazzon prediktív és preskriptív modelleket a legújabb gépi tanulási technikák segítségével.
- Azonosítson anomáliákat, trendeket és kiugró értékeket a valós idejű adatokban a gyors, teljes körűen tájékozott döntések érdekében.
A RapidMiner korlátai
- A többszintű árképzési modell akadályt jelenthet a kisvállalkozások vagy az egyéni felhasználók számára.
- Egyes felhasználók megjegyezték, hogy a platform nem támogatja a GPU-gyorsítást, ami hátrány lehet azok számára, akiknek modelleikhez nagy számítási teljesítményre van szükségük.
RapidMiner árak
- Egyedi árazás
RapidMiner értékelések és vélemények
- G2: 4,6/5 (több mint 400 értékelés)
- Capterra: 4,4/5 (20+ értékelés)
10. Microsoft Azure Machine Learning
A Microsoft Azure Machine Learning egy vállalati szintű AI-szolgáltatás, amely lehetővé teszi adat tudósainak, fejlesztőinek és mérnökeinek, hogy nagyobb bizalommal építsenek, telepítsenek és kezeljenek gépi tanulási modelleket.
Iparágvezető MLOps képességeket, nyílt forráskódú interoperabilitást és integrált eszközök sorozatát kínálja.
A platform kiemelkedik a felelősségteljes mesterséges intelligencia iránti elkötelezettségével, amelynek keretében a tisztességességet, a magyarázhatóságot és a magánélet védelmét szolgáló eszközöket kínál, biztosítva, hogy a gépi tanulási alkalmazások megbízható környezetben kerüljenek fejlesztésre.
Ezenkívül támogatja a gyors modellfejlesztést különböző eszközökkel és keretrendszerekkel, mint például a Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras és még sok más, biztosítva a fejlesztési folyamat rugalmasságát.
Ezen túlmenően az eszköz nyílt forráskódú interoperabilitást is kínál, lehetővé téve a népszerű Python keretrendszerekkel való zökkenőmentes integrációt. Összességében ez egy sokoldalú platform, amely számos gépi tanulási projektben használható, mivel támogatja az R és a .NET használatát.
A Microsoft Azure Machine Learning legjobb funkciói
- Biztosítsa a vállalati felkészültséget és a biztonságot az Azure felhőszolgáltatásokkal való integrációval, beleértve az Azure Virtual Networks, Key Vault és Container Registry szolgáltatásokat.
- Integrálja az Azure Synapse Analytics, az Azure Arc és számos más platformmal.
- Hozzáférés az automatizált gépi tanuláshoz (AutoML) az algoritmusok kiválasztásának és a hiperparaméterek hangolásának automatizálásához.
A Microsoft Azure Machine Learning korlátai
- Az adatforrásokkal való integráció kihívásai néha bonyolultabbá tehetik a modellkészítést.
- Tanulási görbe új felhasználók számára, különösen azok számára, akik nem ismerik az Azure ökoszisztémáját
A Microsoft Azure Machine Learning árai
- Egyedi árazás
Microsoft Azure Machine Learning értékelések és vélemények
- G2: 4,2/5 (70+ értékelés)
- Capterra: 4,5/5 (30+ értékelés)
A legjobb gépi tanulási eszköz kiválasztása a modellek képzéséhez
Mint bizonyára észrevette, egyetlen eszköz sem képes minden üzleti esetet vagy gépi tanulási kihívást megoldani. Még ha egyik eszköz sem tűnik tökéletesnek az Ön igényeinek, azok kombinálása ideális megoldás lehet, mivel többnyire kompatibilisek egymással.
Próbálja ki a ClickUp-ot – egy sokoldalú feladatkezelő és projekt-együttműködési eszközt. A ClickUp gépi tanulási és AI eszközei mellett használva rendszerezheti adatait, elemezheti és összefoglalhatja azokat, valamint egyszerűsítheti döntéshozatali folyamatát.
Regisztráljon még ma ingyenesen a ClickUp-ra!