10 najlepszych narzędzi do uczenia maszynowego, które pozwolą wyprzedzić konkurencję w wyścigu AI

Wszystkie dzisiejsze Business mają jedną wspólną cechę: muszą zarządzać i rozumieć ogromne ilości danych.

Firmy coraz częściej polegają na Narzędzia AI do wizualizacji danych oraz oprogramowanie do analizy predykcyjnej . Narzędzia te odgrywają kluczową rolę w rozbijaniu złożonych danych na zrozumiałe spostrzeżenia, które mogą następnie informować o strategicznych decyzjach.

Teraz Twój Business może zintegrować Narzędzia AI do podejmowania decyzji do swoich operacji i wyjść poza tradycyjne metody analizy, aby przyjąć bardziej wyrafinowane, oparte na danych podejścia. Ta zmiana w kierunku polegania na statystyki sztucznej inteligencji stanowi znaczącą zmianę - popchnie Twoją organizację w kierunku bardziej zwinnych, świadomych i wydajnych metod pracy.

Ponieważ rynek tych narzędzi szybko się rozwija, dostępnych jest wiele opcji. Jednak znalezienie najlepszego rozwiązania dla swojej organizacji może być wyzwaniem.

Aby uprościć ten proces, przedstawimy kilka popularnych narzędzi uczenia maszynowego, które pomogą Ci zacząć.

**Czego należy szukać w narzędziach do uczenia maszynowego?

Wybierając narzędzia do uczenia maszynowego, ważne jest, aby zrozumieć różnicę między nadzorowanym a nienadzorowanym uczeniem maszynowym .

Narzędzia uczenia nadzorowanego są idealne do zadań z etykietowanymi danymi, gdzie celem jest przewidywanie wyników na podstawie wcześniejszych przykładów. Z drugiej strony, narzędzia uczenia bez nadzoru są najlepsze do identyfikowania niewidocznych wzorców w nieoznakowanych danych.

Ostatecznie, oba typy odgrywają kluczową rolę, umożliwiając niestandardowe rozwiązania dla różnych przypadków użycia AI w różnych branżach.

Mając to na uwadze, rozważmy najbardziej krytyczne czynniki przy wyborze narzędzi do uczenia maszynowego.

• Łatwość użycia i integracja: Szukaj narzędzi z przyjaznymi dla użytkownika interfejsami i płynną integracją z istniejącymi systemami
• Skalowalność i elastyczność: Wybierz narzędzia do uczenia maszynowego, które mogą obsługiwać różne obciążenia danych i dostosowywać się do zmieniających się potrzeb biznesowych
• Wydajność i szybkość: Upewnij się, że narzędzie jest w stanie przetwarzać dane szybko i dokładnie, aby zapewnić wgląd na czas
• Wsparcie dla algorytmów: Wybierz narzędzia, które obsługują szeroki zakres algorytmów i technik uczenia maszynowego
• Funkcje: Należy szukać narzędzi do uczenia maszynowego z kompleksowymi funkcjami wstępnego przetwarzania danych, szkolenia modeli i oceny
• Wsparcie i społeczność: Wybieraj narzędzia z solidną bazą użytkowników i aktywnymi forami społecznościowymi do pomocy i udostępniania wiedzy. Weź również pod uwagę dostępność wsparcia technicznego od twórców narzędzia
• Bezpieczeństwo i zgodność z przepisami: Upewnij się, że narzędzie spełnia wymagania organizacji w zakresie bezpieczeństwa i zgodności z przepisami, szczególnie w przypadku wrażliwych danych

10 najlepszych narzędzi do uczenia maszynowego w 2024 roku

Uprość wyszukiwanie dzięki naszej wyselekcjonowanej liście 10 najlepszych narzędzi do uczenia maszynowego dostosowanych do różnych potrzeb i preferencji użytkowników.

Odkryjmy to, które jest naprawdę odpowiednie dla Ciebie.

1. ClickUp

Prawdopodobnie znasz ClickUp jako oprogramowanie zwiększające wydajność, które może ujednolicić całą pracę z różnych aplikacji w jednym, scentralizowanym hubie. Oferuje liczne funkcje oszczędzające czas i integracje z ponad 1000 innych narzędzi, dzięki czemu jest platformą dla zespołów, która usprawnia ich pracę.

ClickUp to teraz coś więcej niż tylko Narzędzie AI do zarządzania projektami . Idzie o krok dalej, integrując zaawansowane możliwości uczenia maszynowego, które na nowo definiują sposób, w jaki Business podchodzi do zarządzania projektami i podejmowania decyzji.

Stuknij w ClickUp Brain -zestaw konwersacyjnych, kontekstowych i opartych na rolach funkcji AI dostępnych na całej platformie ClickUp.

Możesz korzystać z AI Knowledge Manager, AI Project Manager i AI Writer for Work ClickUp Brain, aby zaoszczędzić czas i uzyskać kontekstowy wgląd w obszar roboczy.

Zadawaj ogólne pytania lub szukaj szczegółowych informacji na temat obszaru roboczego ClickUp Brain

ClickUp Brain zwiększa wydajność poprzez bezpośrednią integrację z cyklem pracy, w tym z zadaniami, dokumentami, pulpitami i nie tylko. Integracja ta zapewnia płynne doświadczenie, które skraca czas poświęcany na ręczne zadania i pozwala skupić się na krytycznych decyzjach biznesowych.

Zadawaj pytania dotyczące Twoich zadań w ClickUp (zadań, dokumentów, a nawet osób) i otrzymuj kontekstowe odpowiedzi. Może również automatycznie wypełniać dane w tabelach i podsumowywać wątki komentarzy i notatki ze spotkań, dzięki czemu możesz skupić się na bardziej strategicznej pracy.

Burza mózgów, pisanie i modyfikowanie zawartości szybciej niż kiedykolwiek dzięki ClickUp Brain

ClickUp Brain oferuje również transformacyjne doświadczenie z ponad 100 w pełni szablonowymi podpowiedziami dostosowanymi do różnych ról w organizacji.

Niezależnie od tego, czy zajmujesz się marketingiem, sprzedażą, rozwojem produktu, inżynierią czy zarządzaniem projektami, ClickUp Brain oferuje niestandardowe podpowiedzi. Narzędzia te zostały zaprojektowane w celu uproszczenia złożonych zadań, takich jak generowanie e-maili i raportów, tworzenie oś czasu projektu, identyfikowanie kolejnych kroków dla zadania, a nawet pisanie specyfikacji technicznych, co pozwala skupić się na podejmowaniu strategicznych decyzji.

Pobierz szablon

Dokumentuj i udostępniaj spostrzeżenia z analiz danych za pomocą szablonu Data Analysis Findings firmy ClickUp

Dodatkowo Szablon wyników analizy danych ClickUp usprawnia proces dokumentowania i udostępniania wyników analiz danych.

Zawiera sekcje przedstawiające cele analizy, zastosowaną metodologię, wykorzystane źródła danych oraz samą analizę.

Zapewnia również przestrzeń na wyszczególnienie kluczowych ustaleń, wniosków i zaleceń opartych na przeanalizowanych danych. Takie ustrukturyzowane podejście ułatwia jasne zrozumienie analizy i pomaga w podejmowaniu decyzji poprzez podkreślenie przydatnych spostrzeżeń.

Jest łatwo konfigurowalny, zachęca do współpracy w zespole i płynnie integruje się z przyjaznym dla użytkownika interfejsem ClickUp, zapewniając interakcję i informacje zwrotne w czasie rzeczywistym.

Najlepsze funkcje ClickUp

• Wykorzystaj zaawansowane możliwości uczenia maszynowego ClickUp, aby na nowo zdefiniować zarządzanie projektami i procesy decyzyjne
• Wykorzystaj ClickUp Brain do automatyzacji zadań, aktualizacji projektów i stand-upów oraz generowania wnikliwych podsumowań i raportów; popraw widoczność w projektach i oszczędzaj czas
• Dostęp do licznychszablonów diagramów przepływu danych w ClickUp dla lepszej wizualizacji i planowania projektów
• Skutecznie wizualizuj swoje dane w tabelach za pomocą ClickUp'aWidok tabeli oraz na wykresach, takich jak wykresy Gantta, osie czasu i inne.
• UżyjDokumenty ClickUp, opartego na chmurze narzędzia do współpracy, do tworzenia i zapisywania analiz i raportów, do których Twój zespół ma łatwy dostęp; połącz je ze swoimi cyklami pracy, dodając je doZadania ClickUp.
  • Priorytetowe ustawienie celów naCele ClickUp, gdzie pozostaniesz na dobrej drodze dzięki wyczyszczonym ośmiornicom czasu, mierzalnym celom i automatycznemu śledzeniu postępów
• Z łatwością odtwórz istniejące cykle pracy lub zbuduj nowe dzięki elastycznym narzędziom ClickUp.

Limity ClickUp

• Istnieje krzywa uczenia się ze względu na ogromną liczbę dostępnych funkcji
• AI jest dostępne tylko w płatnych planach

Ceny ClickUp

• Free Forever
• Unlimited: $7 za użytkownika miesięcznie
• Business: $12 za użytkownika miesięcznie
• Enterprise: Kontakt w sprawie wyceny
• ClickUp Brain jest dostępny we wszystkich płatnych planach za 5 USD za użytkownika obszaru roboczego miesięcznie

oceny i recenzje ClickUp

• G2: 4.7/5 (9,000+ recenzji)
• Capterra: 4,7/5 (ponad 4 000 recenzji)

2. Amazon SageMaker

przez Amazon SageMaker Amazon SageMaker to kompleksowa, w pełni zarządzana usługa uczenia maszynowego. Umożliwia analitykom danych i programistom szybkie tworzenie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego na dużą skalę.

Integruje szyk narzędzi i funkcji uczenia maszynowego w ramach łatwego w użyciu systemu, ułatwiając przejście od stworzenia modelu do wprowadzenia go w życie.

SageMaker oferuje wszechstronne możliwości szkoleniowe. Możesz korzystać z wbudowanych algorytmów uczenia maszynowego lub tworzyć niestandardowe struktury, aby spełnić określone potrzeby projektu.

Ponadto uwzględnia ludzkie opinie w cyklu uczenia maszynowego, zwiększając dokładność i trafność modelu dzięki usługom takim jak Amazon SageMaker Ground Truth.

Najlepsze funkcje Amazon SageMaker

• Dostęp do różnorodnych narzędzi i zintegrowanych środowisk programistycznych (IDE), w tym opcji bez kodu do szybkiego tworzenia modeli
• Wykorzystaj SageMaker Studio - środowisko IDE do uczenia maszynowego - do wydajnego przygotowywania danych, budowania modeli, szkolenia i wdrażania
• Zwiększ wydajność i standaryzację dzięki funkcjom takim jak SageMaker Pipelines. Oferują one specjalnie zaprojektowane narzędzia do ciągłej integracji i ciągłego dostarczania (CI/CD) dla kompleksowych cykli pracy
• Automatyzacja procesów cyklu życia uczenia maszynowego dzięki narzędziom SageMaker MLOps, które zapewniają wsparcie w zakresie zarządzania, przejrzystości i audytowalności

Amazon SageMaker limit

• Integracja SageMaker z istniejącymi cyklami pracy i systemami może wymagać znacznego wysiłku, szczególnie w przypadku organizacji ze złożonymi środowiskami danych

Ceny Amazon SageMaker

• Poziom Free
• Na żądanie: Ceny oparte na użytkowaniu

Oceny i recenzje Amazon SageMaker

• G2: 4.2/5 (ponad 30 recenzji)
• Capterra: 4.7/5 (za mało recenzji)

3. BigML

przez BigML BigML to łatwo dostępna platforma. Oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs do budowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego bez potrzeby rozszerzenia wiedzy programistycznej.

Możesz łatwo przesłać swoje dane, wybrać typ modelu, który chcesz zbudować i pozwolić platformie zająć się resztą.

Modele platformy są wyposażone w interaktywne wizualizacje, dzięki czemu interpretacja jest intuicyjna i pozwala na łatwy eksport do różnych aplikacji, zarówno lokalnych, jak i internetowych.

Najlepsze funkcje BigML

• Szybkie inicjowanie projektów uczenia maszynowego za pomocą intuicyjnego interfejsu internetowego i API REST
• Ułatwienie szczegółowego zarządzania zespołami i projektami w celu zapewnienia przejrzystej i opartej na współpracy pracy
• Automatyzacja złożonego wyboru cyklu pracy, parametryzacji i wykonywania za pomocą OptiML i WhizzML
• Uzyskaj elastyczne opcje wdrażania - w tym wersje multi-tenant i single-tenant - które można dostosować do dowolnego ustawienia w chmurze lub lokalnie

Limity BigML

• Rozszerzenie wykorzystania zasobów BigML dla dużych zbiorów danych lub złożonego szkolenia modeli może prowadzić do wyższych kosztów, chociaż BigML ma na celu zapewnienie opłacalnych rozwiązań

Ceny BigML

• BigML Standard Prime: Od 30 USD za użytkownika miesięcznie
• BigML Enterprise i BigML Lite: Ceny niestandardowe

Oceny i recenzje BigML

• G2: 4,7/5 (ponad 20 recenzji)
• Capterra: 4.3/5 (za mało recenzji)

4. TensorFlow

przez TensorFlow TensorFlow to potężny framework Pythona opracowany przez Google Brain. Został zaprojektowany w celu ułatwienia danych powstania, szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego.

Wyróżnia się elastycznością w obliczeniach numerycznych i włączeniem głębokiego uczenia się, co może pomóc w rozwiązywaniu złożonych problemów w różnych dziedzinach.

Platforma działa na danych reprezentowanych jako wielowymiarowe szyki, znane jako tensory, które przepływają przez strukturę grafu. Optymalizują one obliczenia na dużą skalę i przetwarzanie równoległe. Podejście oparte na grafach jest kluczem do jego wydajności, umożliwiając wykonywanie operacji na procesorach CPU, GPU i niestandardowych TPU Google.

Najlepsze funkcje TensorFlow

• Szybkie i wydajne projektowanie, trenowanie i ewaluacja modeli za pomocą wysokopoziomowego API Keras
• Zwiększenie wydajności poprzez dystrybucję obliczeń między maszynami, integracja z platformami Big Data, takimi jak Apache Hadoop i Spark
• Wizualizacja postępu szkolenia i szczegółów modelu za pomocą TensorBoard
• Wdrażanie modeli na serwerach, urządzeniach brzegowych, przeglądarkach i platformach mobilnych za pomocą frameworków takich jak TensorFlow Serving, TensorFlow Lite i TensorFlow.js
• Ułatwianie praktyk MLOps w zakresie automatyzacji danych, śledzenia modeli i monitorowania wydajności

limity TensorFlow

• Dla początkujących, rozszerzenie możliwości TensorFlow i model obliczeniowy oparty na grafach może wydawać się przytłaczający

Ceny TensorFlow

• Free

Oceny i recenzje TensorFlow

• G2: 4.5/5 (ponad 60 recenzji)
• Capterra: 4.6/5 (ponad 100 recenzji)

5. PyTorch

przez PyTorch PyTorch, opracowany przez Meta w 2016 roku, jest wiodącym frameworkiem uczenia maszynowego typu open source, który zyskał popularność dzięki łatwości użytkowania, elastyczności i dynamicznemu wykresowi obliczeniowemu.

Ułatwia szybki rozwój i szkolenie modeli uczenia maszynowego, szczególnie w głębokim uczeniu się i AI, z pomocą TorchServe.

PyTorch wyróżnia się pythoniczną konstrukcją, dzięki czemu jest dostępny dla wielu programistów i badaczy. Jego rdzeń zbudowany jest wokół obiektu tensora, umożliwiając wydajne obliczenia i wykorzystując akcelerację GPU do szybszego przetwarzania.

Ponadto umożliwia eksportowanie modeli w formacie ONNX w celu zapewnienia kompatybilności z różnymi platformami i upraszcza tworzenie modeli dzięki natywnemu wsparciu dla języka C++.

Możliwości PyTorch można rozszerzyć dzięki solidnemu ekosystemowi narzędzi i bibliotek do rozwoju w dziedzinie wizji komputerowej i NLP.

Najlepsze funkcje PyTorch

• Łatwe przełączanie między trybami eager i graph za pomocą TorchScript w celu zoptymalizowania funkcji i szybkości w produkcji
• Wsparcie dla skalowalnego szkolenia rozproszonego i optymalizacji wydajności zarówno w badaniach, jak i ustawieniach produkcyjnych
• Ułatwienie integracji aplikacji mobilnych z kompleksowymi cyklami pracy od Pythona do wdrożenia na iOS i Androida
• Usprawnij wdrażanie modeli dzięki TorchServe. Pełni on funkcję serwowania wielu modeli, rejestrowania, metryk i danych powstania punktów końcowych RESTful

Limity PyTorch

• Wysokowydajne modele wymagają dużej mocy obliczeniowej, co może okazać się wyzwaniem dla małych teamów bez dostępu do GPU lub chmury obliczeniowej
• Dynamiczne grafy oferują elastyczność, ale mogą sprawić, że optymalizacja modelu będzie mniej wydajna w porównaniu do statycznych frameworków grafowych

Ceny PyTorch

• Free

Oceny i recenzje PyTorch

• G2: 4.6/5 (20+ recenzji)
• Capterra: Niedostępne

6. Apache Mahout

przez Apache Mahout Apache Mahout to biblioteka do skalowalnego uczenia maszynowego w systemach dystrybucji danych.

Zaprojektowany początkowo dla aplikacji uczenia maszynowego na dużą skalę w ekosystemie Hadoop przy użyciu MapReduce, Mahout od tego czasu przeszedł na wsparcie systemów zaplecza, takich jak Apache Spark, H2O i Apache Flink, pod kodem "Samsara"

Zmiana ta odzwierciedla zdolność adaptacji Mahout do nowoczesnych projektów przetwarzania dużych zbiorów danych i uczenia maszynowego.

Dzięki przewodnikowi użytkownika Mahout można zdobyć niezbędną wiedzę i umiejętności, aby efektywnie wykorzystać to narzędzie we wszystkich swoich przedsięwzięciach związanych z uczeniem maszynowym i wykorzystać duże zbiory danych w celu zwiększenia wyników projektu.

Najlepsze funkcje Apache Mahout

• Wykorzystanie Hadoop i Spark do wydajnego przetwarzania danych na dużą skalę
• Dostęp do szerokiego zakresu algorytmów uczenia maszynowego do klasyfikacji, grupowania i rekomendacji
• Płynna integracja z innymi komponentami ekosystemu Hadoop, takimi jak HDFS i HBase
• Szybkie wdrażanie algorytmów i zwiększenie wydajności dzięki Scala DSL

limity Apache Mahout

• Może wymagać znajomości Java Virtual Machine (JVM), ponieważ jest to głównie biblioteka Java/Scala

Ceny Apache Mahout

• Free

Oceny i recenzje Apache Mahout

• G2: 4.2/5 (za mało recenzji)
• Capterra: Niedostępne

7. Vertex AI:

przez Vertex AI Vertex AI, część platformy Google Cloud, ma na celu przyspieszenie opracowywania, wdrażania i skalowania modeli uczenia maszynowego. Integruje różne generatywne systemy AI, w tym ponad 100 modeli fundamentalnych, aby ułatwić rozwój uczenia maszynowego w różnych branżach.

Dzięki funkcjom takim jak wyszukiwanie i konwersacje rozwiązań AI, Vertex AI wyróżnia się możliwością szybkiego tworzenia aplikacji generatywnych i dostrajania modeli ML na ujednoliconej platformie. Oferuje narzędzia do automatyzacji cyklu życia uczenia maszynowego, zwiększając wydajność i innowacyjność projektów związanych z AI.

Można również wykorzystać Vertex AI Pipelines do orkiestracji przepływów pracy uczenia maszynowego, umożliwiając przygotowanie danych, szkolenie modeli i ocenę bez ręcznej interwencji.

Najlepsze funkcje Vertex AI

• Dostęp do narzędzi do tworzenia generatywnych aplikacji AI
• Integracja z popularnymi frameworkami, takimi jak TensorFlow i PyTorch, zapewniająca elastyczność i łatwość użytkowania
• Wsparcie dla całego cyklu pracy związanego z nauką o danych, od przygotowania danych do oceny modelu, przy użyciu danych strukturalnych
• Trenuj modele bez żadnego kodu za pomocą narzędzi do uczenia maszynowego, takich jak wstępnie wytrenowane i niestandardowe modele, wraz z narzędziami takimi jak AutoML

Limity Vertex AI

• Wymaga wiedzy technicznej, aby w pełni wykorzystać zaawansowane funkcje
• Opiera się na ekosystemie chmury Google, co może stwarzać wyzwania związane z integracją z zewnętrznymi systemami lub źródłami danych, które nie znajdują się jeszcze w infrastrukturze Google

Ceny Vertex AI

• Ceny niestandardowe

Oceny i recenzje Vertex AI

• G2: 4.3/5 (230+ recenzji)
• Capterra: 4.5/5 (za mało recenzji)

8. Keras

przez Keras.io Keras to API głębokiego uczenia, które upraszcza tworzenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego.

Keras został zaprojektowany tak, aby był przyjazny dla użytkownika i elastyczny, umożliwiając łatwe i szybkie eksperymentowanie z głębokimi sieciami neuronowymi.

Działa na popularnych frameworkach, takich jak TensorFlow, JAX i PyTorch, oferując wszechstronność w różnych backendach obliczeniowych.

Co więcej, pozwala skupić się na podstawowych aspektach problemów, zmniejszając obciążenie poznawcze związane z budowaniem modeli głębokiego uczenia.

Keras jest znany ze swojej prostoty w danych powstania modeli, dzięki czemu jest dostępny zarówno dla początkujących, jak i ekspertów w dziedzinie uczenia maszynowego. Jest używany przez największe organizacje, takie jak Google, Waymo i Hugging Face do różnych zastosowań. Warto rozważyć wybór tego narzędzia ze względu na jego niezawodność i wydajność

Najlepsze funkcje Keras

• Korzystaj z usprawnionego cyklu pracy uczenia maszynowego, od przetwarzania danych po wdrażanie, dzięki takim funkcjom jak AutoML, obrazy maszyn wirtualnych do głębokiego uczenia i kompleksowe środowisko pracy
• Wsparcie dla dystrybucji uczenia na GPU i TPU, odpowiednie dla projektów na dużą skalę
• Szybkie tworzenie modeli głębokiego uczenia dzięki interfejsom API wysokiego poziomu
• Zmniejsz obciążenie poznawcze dzięki prostym i spójnym interfejsom, które sprawiają, że głębokie uczenie staje się bardziej przystępne
• Niestandardowe modele dostosowane do konkretnych potrzeb dzięki modułowej i rozszerzalnej konstrukcji

Keras limit

• W przypadku wysoce niestandardowych lub nowatorskich projektów badawczych, Keras może nie oferować tak dużej kontroli, jak przy użyciu niskopoziomowych frameworków, takich jak TensorFlow lub PyTorch

Ceny Keras

• Niestandardowy cennik

Oceny i recenzje Keras

• G2: 4.6/5 (ponad 60 recenzji)
• Capterra: 4.6/5 (ponad 40 recenzji)

9. Altair RapidMiner

przez RapidMiner Altair RapidMiner to kompleksowa platforma do nauki o danych, która ułatwia podejmowanie decyzji opartych na danych w różnych zespołach.

Wyjątkowo zaprojektowany, aby zaspokoić szeroki zakres umiejętności, od naukowców danych i inżynierów po analityków biznesowych i kadrę kierowniczą, Altair RapidMiner może stworzyć jednolite środowisko do wspólnej pracy w Twojej organizacji.

Platforma oferuje płynne, wolne od kodu i przyjazne dla kodu środowisko, umożliwiające tworzenie potoków danych i uczenia maszynowego, wdrażanie modeli i efektywne udostępnianie spostrzeżeń.

Najlepsze funkcje RapidMiner

• Efektywne skalowanie z pulpitów, serwerów lokalnych i bezpiecznych wdrożeń w chmurze z wieloma dzierżawcami
• Szybkie przekształcanie surowych danych w czyste i dokładne zestawy danych
• Twórz, trenuj, oceniaj i wdrażaj modele predykcyjne i preskryptywne przy użyciu najnowszych technik uczenia maszynowego
• Identyfikowanie anomalii, trendów i wartości odstających w danych w czasie rzeczywistym w celu podejmowania szybkich i w pełni świadomych decyzji

limity RapidMiner

• Warstwowy model cenowy może stanowić barierę dla małych Business lub użytkowników indywidualnych
• Niektórzy użytkownicy odnotowali brak wsparcia platformy dla akceleracji GPU, co może być wadą dla osób wymagających dużej mocy obliczeniowej dla swoich modeli

Ceny RapidMiner

• Niestandardowy cennik

Oceny i recenzje RapidMiner

• G2: 4.6/5 (ponad 400 recenzji)
• Capterra: 4.4/5 (ponad 20 recenzji)

10. Microsoft Azure Machine Learning

przez Microsoft Azure Machine Learning Microsoft Azure Machine Learning to usługa AI klasy Enterprise, która umożliwia analitykom danych, deweloperom i inżynierom tworzenie, wdrażanie i zarządzanie modelami uczenia maszynowego z większą pewnością.

Oferuje ona wiodące w branży możliwości MLOps, interoperacyjność open-source i zestaw zintegrowanych narzędzi.

Platforma wyróżnia się naciskiem na odpowiedzialną sztuczną inteligencję, oferując narzędzia zapewniające uczciwość, możliwość wyjaśnienia i prywatność, zapewniając, że aplikacje uczenia maszynowego są opracowywane w środowisku zaufania.

Dodatkowo, platforma wspiera szybki rozwój modeli za pomocą różnych narzędzi i frameworków, takich jak Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras i innych, zapewniając elastyczność w procesie rozwoju.

Co więcej, narzędzie to oferuje również interoperacyjność open-source, umożliwiając płynną integrację z popularnymi frameworkami Python. Ogólnie rzecz biorąc, jest to wszechstronna platforma dla szerokiego zakresu projektów uczenia maszynowego, ponieważ wspiera korzystanie z R i . NET.

Najlepsze funkcje Microsoft Azure Machine Learning

• Zapewnienie gotowości i bezpieczeństwa na poziomie Enterprise dzięki integracji z usługami w chmurze Azure, w tym Azure Virtual Networks, Key Vault i Container Registry
• Integracja z usługami Azure Synapse Analytics, Azure Arc i szerokim zakresem platform
• Uzyskaj dostęp do zautomatyzowanego uczenia maszynowego (AutoML) w celu automatyzacji wyboru algorytmów i dostrajania hiperparametrów

Limity usługi Microsoft Azure Machine Learning

• Wyzwania związane z integracją ze źródłami danych mogą czasami komplikować powstanie modelu
• Krzywa uczenia się dla nowych użytkowników, zwłaszcza tych niezaznajomionych z ekosystemem platformy Azure

Ceny usługi Microsoft Azure Machine Learning

• Cennik niestandardowy

Oceny i recenzje usługi Microsoft Azure Machine Learning

• G2: 4,2/5 (ponad 70 recenzji)
• Capterra: 4,5/5 (ponad 30 recenzji)

Wybór najlepszego narzędzia uczenia maszynowego do szkolenia modeli

Jak zapewne zauważyłeś, żadne pojedyncze narzędzie nie jest w stanie sprostać każdemu przypadkowi biznesowemu lub wyzwaniu związanemu z uczeniem maszynowym. Nawet jeśli żadne z narzędzi nie wydaje się idealne dla twoich potrzeb, połączenie ich może być idealnym podejściem, ponieważ są one w większości kompatybilne.

Wypróbuj ClickUp - wszechstronne narzędzie do zarządzania projektami i współpracy nad projektami. Korzystanie z ClickUp wraz z uczeniem maszynowym i Narzędziami AI można organizować dane, analizować je i podsumowywać oraz usprawniać proces podejmowania decyzji. Zarejestruj się na ClickUp today for Free!