Günümüzde tüm işlerin ortak bir özelliği var: Büyük miktarda veriyi yönetmek ve anlamak zorundalar.
Şirketler , veri görselleştirme ve tahmine dayalı analitik yazılımları için giderek daha fazla AI araçlarına güveniyor. Bu araçlar, karmaşık verileri anlaşılabilir içgörülere dönüştürerek stratejik kararların alınmasına yardımcı olur.
Artık işiniz, karar verme için yapay zeka araçlarını operasyonlarına entegre edebilir ve geleneksel analiz yöntemlerinin ötesine geçerek daha sofistike, veri odaklı yaklaşımları benimseyebilir. Yapay zeka istatistiklerine güvenmeye yönelik bu geçiş, önemli bir değişikliği temsil ediyor ve kuruluşunuzu daha çevik, bilgili ve verimli çalışma yöntemlerine doğru itecek.
Bu araçların pazarı hızla genişlediğinden, birçok seçeneğiniz var. Ancak, kuruluşunuz için en uygun olanı bulmak zor olabilir.
Bu süreci basitleştirmek için, başlangıç yapmanıza yardımcı olacak bazı popüler makine öğrenimi araçlarını tanıtacağız.
Makine öğrenimi araçlarında nelere dikkat etmelisiniz?
Makine öğrenimi araçlarını seçerken, denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi arasındaki farkı anlamak çok önemlidir.
Denetimli öğrenme araçları, hedef geçmiş örnekleri temel alarak sonuçları tahmin etmek olan etiketli verilerle yapılan görevler için idealdir. Öte yandan, denetimsiz öğrenme araçları, etiketlenmemiş verilerdeki görünmeyen kalıpları belirlemek için en iyisidir.
Sonuç olarak, her iki tür de önemli bir rol oynar ve çeşitli sektörlerde farklı yapay zeka kullanım durumları için özel çözümler sunar.
Bunu söyledikten sonra, makine öğrenimi araçlarını seçerken en önemli faktörleri ele alalım.
- Kullanım ve entegrasyon kolaylığı: Kullanıcı dostu arayüzlere ve mevcut sistemlerinizle sorunsuz entegrasyona sahip araçları arayın
- Ölçeklenebilirlik ve esneklik: Değişen veri yüklerini işleyebilen ve değişen iş ihtiyaçlarına uyum sağlayabilen makine öğrenimi araçlarını seçin
- Performans ve hız: Aracın verileri hızlı ve doğru bir şekilde işleyerek zamanında içgörüler sağlayabildiğinden emin olun
- Algoritma desteği: Çok çeşitli makine öğrenimi algoritmaları ve tekniklerini destekleyen araçları seçin
- Özellikler: Veri ön işleme, model eğitimi ve değerlendirme için kapsamlı özelliklere sahip makine öğrenimi araçlarını arayın
- Destek ve topluluk: Yardım ve bilgi paylaşımı için sağlam bir kullanıcı tabanına ve aktif topluluk forumlarına sahip araçları seçin. Ayrıca, aracın geliştiricilerinden teknik destek alıp alamayacağınızı da göz önünde bulundurun
- Güvenlik ve uyumluluk: Aracın, özellikle hassas verilerle çalışırken, kuruluşunuzun güvenlik ve uyumluluk gereksinimlerini karşıladığından emin olun
2024'te Kullanılacak En İyi 10 Makine Öğrenimi Aracı
Çeşitli kullanıcı ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre hazırlanmış en iyi 10 makine öğrenimi aracının yer aldığı listemizle aramanızı basitleştirin.
Size en uygun olanı keşfedin.
1. ClickUp
ClickUp'ı, farklı uygulamalardaki tüm işlerinizi tek bir merkezi iş merkezinde birleştirebilen bir verimlilik yazılımı olarak biliyorsunuzdur. Zaman kazandıran sayısız özellik ve 1000'den fazla diğer araçla entegrasyonlar sunan ClickUp, takımların işlerini verimli bir şekilde kolaylaştırmak için tercih ettikleri platformdur.
Artık ClickUp, yapay zeka proje yönetimi aracından çok daha fazlası. İşletmelerin proje yönetimi ve karar alma süreçlerini yeniden tanımlayan gelişmiş makine öğrenimi yeteneklerini entegre ederek bir adım daha ileri gidiyor.
ClickUp Brain 'e erişin — ClickUp platformu genelinde erişilebilir bir dizi konuşma, bağlamsal ve rol tabanlı AI özelliği.
ClickUp Brain'in AI Bilgi Yöneticisi, AI Proje Yöneticisi ve AI Writer for Work özelliklerini kullanarak zaman kazanabilir ve çalışma alanınız için bağlam farkındalığına sahip içgörüler elde edebilirsiniz.
ClickUp Brain, Görevler, Belgeler, Gösterge Panelleri ve daha fazlasını içeren iş akışınıza doğrudan entegre olarak verimliliği artırır. Bu entegrasyon, manuel görevlere harcanan zamanı azaltan ve kritik iş kararlarına odaklanmanızı sağlayan sorunsuz bir deneyim sunar.
ClickUp'ta işinizle ilgili sorular sorun (görevler, belgeler ve hatta kişiler) ve bağlamsal cevaplar alın. Ayrıca, verileri tablolarınıza otomatik olarak doldurabilir ve yorum konularını ve toplantı notlarını özetleyebilir, böylece daha stratejik işlere odaklanabilirsiniz.
ClickUp Brain, kuruluşunuzdaki farklı rollere göre uyarlanmış 100'den fazla şablonlu komut ile dönüştürücü bir deneyim sunar.
Pazarlama, satış, ürün geliştirme, mühendislik veya proje yönetimi alanlarında çalışıyor olsanız da, ClickUp Brain size yardımcı olacak özel komutlar sunar. Bu araçlar, e-posta ve rapor oluşturma, proje zaman çizelgeleri hazırlama, bir görevin sonraki adımlarını belirleme ve hatta teknik özellikleri yazma gibi karmaşık görevleri basitleştirmek için tasarlanmıştır, böylece stratejik karar almaya odaklanabilirsiniz.
Ayrıca, ClickUp Veri Analizi Bulguları Şablonu, veri analizlerinin sonuçlarını belgeleme ve paylaşma sürecini kolaylaştırır.
Analizin amaçlarını, kullanılan metodolojiyi, kullanılan veri kaynaklarını ve analizin kendisini özetleyen bölümler içerir.
Ayrıca, analiz edilen verilere dayalı anahtar bulguları, sonuçları ve önerileri detaylandırmak için alan sağlar. Bu yapılandırılmış yaklaşım, eyleme geçirilebilir içgörüleri öne çıkararak analizin net bir şekilde anlaşılmasını kolaylaştırır ve karar vermeyi destekler.
Kolayca özelleştirilebilir, takım işbirliğini teşvik eder ve gerçek zamanlı etkileşim ve geri bildirim için ClickUp'ın kullanıcı dostu arayüzüne sorunsuz bir şekilde entegre olur.
ClickUp'ın en iyi özellikleri
- ClickUp'ın gelişmiş makine öğrenimi yeteneklerini kullanarak proje yönetimi ve karar alma süreçlerini yeniden tanımlayın
- ClickUp Brain'i kullanarak görevleri, proje güncellemelerini ve stand-up'ları otomatikleştirin, içgörülü özetler ve raporlar oluşturun, projeler arasında görünürlüğü artırın ve zamandan tasarruf edin
- Gelişmiş proje görselleştirme ve planlama için ClickUp'ta çok sayıda veri akış diyagramı şablonuna erişin
- ClickUp'ın Tablo görünümünü kullanarak verilerinizi tablolarda ve Gantt Grafikleri, Zaman Çizelgeleri ve daha fazlası gibi grafiklerde etkili bir şekilde görselleştirin.
- Bulut tabanlı bir işbirliği aracı olan ClickUp Docs'u kullanarak analizlerinizi ve raporlarınızı oluşturun ve takımınızın kolayca erişebileceği bir yerde kaydedin; bunları ClickUp Görevlerine ekleyerek iş akışlarınıza bağlayın .
- ClickUp Hedefler'de hedef ayarlamaya öncelik verin; burada net zaman çizelgeleri, ölçülebilir hedefler ve otomatik ilerleme izleme ile yolunuzdan sapmayın
- ClickUp'ın esnek, kod gerektirmeyen araçlarıyla mevcut iş akışlarınızı kolayca yeniden oluşturun veya yenilerini oluşturun.
ClickUp sınırlamaları
- Kullanılabilir özelliklerin sayısı çok fazla olduğu için bir öğrenme eğrisi vardır
- AI yalnızca ücretli planlarla kullanılabilir
ClickUp fiyatlandırması
- Sonsuza Kadar Ücretsiz
- Sınırsız: Kullanıcı başına aylık 7 $
- İş: Kullanıcı başına aylık 12 ABD doları
- Kurumsal: Fiyatlandırma için iletişime geçin
- ClickUp Brain, tüm ücretli planlarda Çalışma Alanı kullanıcısı başına aylık 5 $ karşılığında kullanılabilir
ClickUp puanları ve yorumları
- G2: 4,7/5 (9.000'den fazla yorum)
- Capterra: 4,7/5 (4.000'den fazla yorum)
2. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker, kapsamlı ve tamamen yönetilen bir makine öğrenimi hizmetidir. Veri bilimcileri ve geliştiricilerin makine öğrenimi modellerini hızlı bir şekilde oluşturmasına, eğitmesine ve ölçeklendirmesine olanak tanır.
Kullanımı kolay bir sistem içinde bir dizi makine öğrenimi aracını ve özelliğini entegre ederek, modelinizi oluşturmaktan uygulamaya geçmeye kadar her adımı basitleştirir.
SageMaker, çok yönlü eğitim yetenekleri sunar. Yerleşik makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilir veya belirli proje ihtiyaçlarını karşılamak için özel çerçeveler oluşturabilirsiniz.
Ayrıca, insan geri bildirimlerini makine öğrenimi yaşam döngüsüne dahil ederek Amazon SageMaker Ground Truth gibi hizmetler aracılığıyla model doğruluğunu ve alaka düzeyini artırır.
Amazon SageMaker'ın en iyi özellikleri
- Hızlı model geliştirme için kod gerektirmeyen seçenekler de dahil olmak üzere çeşitli araçlara ve Entegre Geliştirme Ortamlarına (IDE) erişin
- Verimli veri hazırlama, model oluşturma, eğitim ve dağıtım için makine öğrenimi IDE'si SageMaker Studio'yu kullanın
- SageMaker Pipelines gibi özelliklerle verimliliği ve standardizasyonu artırın. Bunlar, uçtan uca iş akışları için özel olarak tasarlanmış sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat (CI/CD) araçları sunar
- Yönetişim, şeffaflık ve denetlenebilirliği destekleyen SageMaker MLOps araçlarıyla makine öğrenimi yaşam döngüsü süreçlerini otomatikleştirin
Amazon SageMaker sınırlamaları
- SageMaker'ı mevcut iş akışlarına ve sistemlere entegre etmek, özellikle karmaşık veri ortamlarına sahip kuruluşlar için önemli bir çaba gerektirebilir
Amazon SageMaker fiyatlandırması
- Ücretsiz katman
- İsteğe bağlı: Kullanıma dayalı fiyatlandırma
Amazon SageMaker derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: 4. 2/5 (30+ yorum)
- Capterra: 4,7/5 (Yeterli yorum yok)
3. BigML
BigML, kolay erişilebilir bir platformdur. Kapsamlı programlama bilgisi gerektirmeden makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve dağıtmak için kullanıcı dostu bir arayüz sunar.
Verilerinizi kolayca yükleyebilir, oluşturmak istediğiniz model türünü seçebilir ve gerisini platforma bırakabilirsiniz.
Platformun modelleri, etkileşimli görselleştirmelerle donatılmıştır, bu da yorumlamayı sezgisel hale getirir ve yerel veya çevrimiçi çeşitli uygulamalar için kolay aktarım sağlar.
BigML'nin en iyi özellikleri
- Sezgisel bir web arayüzü ve REST API aracılığıyla makine öğrenimi projelerini hızla başlatın
- Şeffaf ve işbirliğine dayalı işler için ayrıntılı takım ve proje yönetimini kolaylaştırın
- OptiML ve WhizzML ile karmaşık ş Akışı seçimini, parametreleştirmeyi ve yürütmeyi otomatikleştirin
- Herhangi bir bulut veya şirket içi kurulumuna uyarlanabilen, çoklu kiracı ve tek kiracı sürümleri dahil olmak üzere esnek dağıtım seçenekleri elde edin
BigML sınırlamaları
- Büyük veri kümeleri veya karmaşık model eğitimi için BigML kaynaklarının yoğun kullanımı, maliyetlerin artmasına neden olabilir, ancak BigML uygun maliyetli çözümler sunmayı amaçlamaktadır
BigML fiyatlandırması
- BigML Standard Prime: Kullanıcı başına aylık 30 $'dan başlayan fiyatlarla
- BigML Enterprise & BigML Lite: Özel fiyatlandırma
BigML puanları ve yorumları
- G2: 4,7/5 (20'den fazla yorum)
- Capterra: 4. 3/5 (Yorum sayısı yetersiz)
4. TensorFlow
TensorFlow, Google Brain tarafından geliştirilen güçlü bir Python çerçevesidir. Makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasını, eğitilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştırmak için tasarlanmıştır.
Sayısal hesaplamalardaki esnekliği ve derin öğrenmeyi entegre etmesi ile öne çıkan bu araç, çeşitli alanlardaki karmaşık sorunları çözmenize yardımcı olabilir.
Platform, bir grafik yapısı üzerinden akan tensörler olarak bilinen çok boyutlu diziler halinde temsil edilen veriler üzerinde çalışır. Büyük ölçekli hesaplamaları ve paralel işlemeyi optimize eder. Grafik tabanlı yaklaşımı, verimliliğinin anahtarıdır ve işlemlerin CPU'lar, GPU'lar ve Google'ın özel TPU'larında çalışmasına olanak tanır.
TensorFlow'un en iyi özellikleri
- Üst düzey API Keras ile modelleri hızlı ve verimli bir şekilde tasarlayın, eğitin ve değerlendirin
- Apache Hadoop ve Spark gibi büyük veri çerçeveleriyle entegrasyon sağlayarak hesaplamaları makineler arasında dağıtarak performansı artırın
- TensorBoard ile eğitim ilerlemesini ve model ayrıntılarını görselleştirin
- TensorFlow Serving, TensorFlow Lite ve TensorFlow.js gibi çerçevelerle sunuculara, uç cihazlara, tarayıcılara ve mobil platformlara modeller dağıtın
- Veri otomasyonu, model izleme ve performans izleme için MLOps uygulamalarını kolaylaştırın
TensorFlow sınırlamaları
- Yeni başlayanlar için TensorFlow'un kapsamlı yetenekleri ve grafik tabanlı hesaplama modeli biraz karmaşık gelebilir
TensorFlow fiyatlandırması
- Ücretsiz
TensorFlow puanları ve yorumları
- G2: 4,5/5 (60+ yorum)
- Capterra: 4,6/5 (100'den fazla yorum)
5. PyTorch
2016 yılında Meta tarafından geliştirilen PyTorch, kullanım kolaylığı, esnekliği ve dinamik hesaplama grafiği ile popülerlik kazanan önde gelen bir açık kaynaklı makine öğrenimi çerçevesidir.
TorchServe'in yardımıyla, özellikle derin öğrenme ve yapay zeka alanlarında makine öğrenimi modellerinin hızlı geliştirilmesini ve eğitilmesini kolaylaştırır.
PyTorch, Pythonic tasarımıyla öne çıkarak birçok geliştirici ve araştırmacı için erişilebilir hale geliyor. Çekirdeği, tensör nesnesi etrafında oluşturulmuş olup, verimli hesaplamalar sağlar ve daha hızlı işlem için GPU hızlandırmasını kullanır.
Ayrıca, çeşitli platformlarla uyumluluk için modelleri ONNX biçiminde dışa aktarmanıza olanak tanır ve C++ için yerel destekle model geliştirmeyi basitleştirir.
PyTorch'un yeteneklerini, bilgisayar görme ve NLP alanlarında geliştirme için sağlam bir araç ve kütüphane ekosistemi aracılığıyla genişletebilirsiniz.
PyTorch'un en iyi özellikleri
- TorchScript ile istekli ve grafik modları arasında kolayca geçiş yapın ve üretimde optimize edilmiş işlevsellik ve hız elde edin
- Araştırma ve üretim ayarlarında ölçeklenebilir dağıtılmış eğitim ve performans optimizasyonu için destek alın
- Python'dan iOS ve Android'e dağıtımına kadar uçtan uca iş akışlarıyla mobil uygulama entegrasyonunu kolaylaştırın
- TorchServe ile model dağıtımını hızlandırın. Çoklu model sunma, günlük kaydı, metrikler ve RESTful uç nokta oluşturma özelliklerine sahiptir
PyTorch sınırlamaları
- Yüksek performanslı modeller çok fazla bilgi işlem gücü gerektirir ve bu, GPU veya bulut bilişime erişimi olmayan küçük takımlar için zor olabilir
- Dinamik grafikler esneklik sağlar, ancak statik grafik çerçevelerine kıyasla model optimizasyonunu daha az verimli hale getirebilir
PyTorch fiyatlandırması
- Ücretsiz
PyTorch puanları ve yorumları
- G2: 4,6/5 (20'den fazla yorum)
- Capterra: Kullanılamıyor
6. Apache Mahout
Apache Mahout, dağıtılmış veri akışı sistemlerinde ölçeklenebilir makine öğrenimi için bir kütüphanedir.
Başlangıçta MapReduce kullanarak Hadoop ekosistemindeki büyük ölçekli makine öğrenimi uygulamaları için tasarlanan Mahout, daha sonra "Samsara" koduyla Apache Spark, H2O ve Apache Flink gibi arka uç sistemleri desteklemeye başladı
Bu değişim, Mahout'un modern büyük veri işleme ve makine öğrenimi projelerine uyum sağlama yeteneğini yansıtıyor.
Mahout'un kullanıcı kılavuzu ile, tüm makine öğrenimi çalışmalarınızda bu aracı etkili bir şekilde kullanmak ve proje sonuçlarınızı iyileştirmek için büyük verilerden yararlanmak için gerekli bilgi ve becerileri edinebilirsiniz.
Apache Mahout'un en iyi özellikleri
- Hadoop ve Spark'ı kullanarak büyük ölçekli veri işlemeyi verimli bir şekilde gerçekleştirin
- Sınıflandırma, kümeleme ve öneri için çok çeşitli makine öğrenimi algoritmalarına erişin
- HDFS ve HBase gibi diğer Hadoop ekosistem bileşenleriyle sorunsuz bir şekilde entegre edin
- Scala DSL ile algoritmaları hızlı bir şekilde uygulayın ve verimliliği artırın
Apache Mahout sınırlamaları
- Öncelikle bir Java/Scala kütüphanesi olduğu için Java Sanal Makinesi (JVM) uzmanlığı gerektirebilir
Apache Mahout fiyatlandırması
- Ücretsiz
Apache Mahout puanları ve yorumları
- G2: 4. 2/5 (Yeterli yorum yok)
- Capterra: Kullanılamıyor
7. Vertex AI
Google Cloud platformunun bir parçası olan Vertex AI, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini, dağıtımını ve ölçeklendirilmesini hızlandırmak için tasarlanmıştır. Farklı sektörlerde makine öğrenimi geliştirmeyi kolaylaştırmak için 100'den fazla temel model dahil olmak üzere çeşitli üretken AI sistemlerini entegre eder.
Arama ve Konuşma AI çözümleri gibi özellikleriyle Vertex AI, tek bir platformda hızlı bir şekilde üretken uygulamalar oluşturma ve ML modellerini ince ayar yapma yeteneği ile öne çıkıyor. ML yaşam döngüsünü otomatikleştirme, AI ile ilgili projelerde verimlilik ve yeniliği artırma araçları sunarak veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendislerinin ihtiyaçlarını karşılıyor.
Ayrıca, Vertex AI Pipelines'ı kullanarak makine öğrenimi iş akışlarını düzenleyebilir, manuel müdahaleye gerek olmadan veri hazırlama, model eğitimi ve değerlendirme işlemlerini gerçekleştirebilirsiniz.
Vertex AI'nın en iyi özellikleri
- Üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak için araçlara erişin
- TensorFlow ve PyTorch gibi popüler çerçevelerle entegre olarak esneklik ve kullanım kolaylığı sağlar
- Yapılandırılmış verileri kullanarak veri hazırlamadan model değerlendirmeye kadar tüm veri bilimi ş Akışı için destek alın
- Önceden eğitilmiş ve özel modeller gibi makine öğrenimi araçlarıyla ve AutoML gibi araçlarla kod kullanmadan modellerinizi eğitin
Vertex AI sınırlamaları
- Gelişmiş özellikleri tam olarak kullanmak için teknik uzmanlık gerekir
- Google Cloud ekosistemine dayanır, bu da Google'ın altyapısında bulunmayan harici sistemler veya veri kaynaklarıyla entegrasyon sorunları yaşayabilirsiniz
Vertex AI fiyatlandırması
- Özel fiyatlandırma
Vertex AI derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: 4,3/5 (230+ yorum)
- Capterra: 4,5/5 (Yeterli yorum yok)
8. Keras
Keras, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini ve dağıtımını basitleştiren bir derin öğrenme API'sıdır.
Keras, kullanıcı dostu ve esnek olacak şekilde tasarlanmıştır ve derin sinir ağlarıyla kolay ve hızlı denemeler yapılmasına olanak tanır.
TensorFlow, JAX ve PyTorch gibi popüler çerçevelerin üzerinde çalışır ve farklı hesaplama arka uçlarında çok yönlülük sunar.
Ayrıca, derin öğrenme modelleri oluşturmakla ilgili bilişsel yükü azaltarak sorunlarınızın temel yönlerine odaklanmanızı sağlar.
Keras, model oluşturmadaki basitliğiyle tanınır ve makine öğreniminde hem yeni başlayanlar hem de uzmanlar için erişilebilir hale getirir. Google, Waymo ve Hugging Face gibi büyük kuruluşlar tarafından çeşitli uygulamalar için kullanılır. Güvenilirliği ve verimliliği nedeniyle bu aracı tercih edebilirsiniz.
Keras'ın en iyi özellikleri
- AutoML, derin öğrenme sanal makine (VM) görüntüleri ve kapsamlı bir çalışma tezgahı gibi özelliklerle veri işlemeden dağıtımına kadar akıcı bir makine öğrenimi ş akışı keyfini yaşayın
- Büyük ölçekli projeler için uygun, GPU'lar ve TPU'lar arasında dağıtılmış eğitim için destek alın
- Üst düzey API'lerle derin öğrenme modellerini hızla oluşturun
- Basit ve tutarlı arayüzlerle bilişsel yükü azaltın, böylece derin öğrenme daha erişilebilir hale gelir
- Modüler ve genişletilebilir tasarımla modelleri özel ihtiyaçlara göre özelleştirin
Keras sınırlamaları
- Son derece özelleştirilmiş veya en son teknolojiye sahip araştırma projeleri için Keras, TensorFlow veya PyTorch gibi düşük seviyeli çerçeveler kadar fazla kontrol sunmayabilir
Keras fiyatlandırması
- Özel fiyatlandırma
Keras puanları ve yorumları
- G2: 4,6/5 (60+ yorum)
- Capterra: 4,6/5 (40+ yorum)
9. Altair RapidMiner
Altair RapidMiner, takımlar arasında veriye dayalı karar almayı kolaylaştıran uçtan uca bir veri bilimi platformudur.
Veri bilimcileri ve mühendislerden iş analistleri ve yöneticilere kadar geniş bir beceri yelpazesine hitap etmek üzere benzersiz bir şekilde tasarlanan Altair RapidMiner, kuruluşunuzda işbirliğine dayalı işler için birleşik bir ortam oluşturabilir.
Platform, sorunsuz, kodsuz ve kod dostu bir deneyim sunarak veri ve makine öğrenimi boru hatları oluşturmanıza, modelleri dağıtmanıza ve içgörüleri etkili bir şekilde paylaşmanıza olanak tanır.
RapidMiner'ın en iyi özellikleri
- Masaüstü bilgisayarlardan şirket içi sunuculara kadar verimli bir şekilde ölçeklendirin ve güvenli, çok kullanıcılı bulut uygulamaları elde edin
- Ham verileri hızlı bir şekilde temiz ve doğru veri kümelerine dönüştürün
- En yeni makine öğrenimi tekniklerini kullanarak tahmine dayalı ve kuralcı modeller oluşturun, eğitin, değerlendirin ve uygulayın
- Hızlı ve tam bilgiye dayalı kararlar almak için gerçek zamanlı verilerdeki anormallikleri, eğilimleri ve aykırı değerleri belirleyin
RapidMiner sınırlamaları
- Kademeli fiyatlandırma modeli, küçük işletmeler veya bireysel kullanıcılar için bir engel oluşturabilir
- Bazı kullanıcılar, platformun GPU hızlandırma desteğinin eksikliğini not etmişlerdir. Bu, modelleri için yoğun hesaplama gücü gerektiren kullanıcılar için bir dezavantaj olabilir
RapidMiner fiyatlandırması
- Özel fiyatlandırma
RapidMiner puanları ve yorumları
- G2: 4,6/5 (400'den fazla yorum)
- Capterra: 4,4/5 (20+ yorum)
10. Microsoft Azure Makine Öğrenimi
Microsoft Azure Machine Learning, veri bilimcilerin, geliştiricilerin ve mühendislerin makine öğrenimi modellerini daha güvenle oluşturmasına, dağıtmasına ve yönetmesine olanak tanıyan kurumsal düzeyde bir AI hizmetidir.
Sektör lideri MLOps yetenekleri, açık kaynaklı birlikte çalışabilirlik ve bir dizi entegre araç sunar.
Platform, sorumlu yapay zekaya verdiği önemle öne çıkıyor ve adalet, açıklanabilirlik ve gizlilik için araçlar sunarak makine öğrenimi uygulamalarının güvenilir bir ortamda geliştirilmesini sağlıyor.
Ayrıca, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras ve daha fazlası gibi çeşitli araçlar ve çerçevelerle hızlı model geliştirmeyi destekleyerek geliştirme sürecinde esneklik sağlar.
Bununla kalmaz, araç aynı zamanda açık kaynaklı birlikte çalışabilirlik sunarak popüler Python çerçeveleriyle sorunsuz entegrasyon sağlar. Genel olarak, R ve . NET kullanımını desteklediği için çok çeşitli makine öğrenimi projeleri için çok yönlü bir platformdur.
Microsoft Azure Machine Learning'in en iyi özellikleri
- Azure Sanal Ağlar, Anahtar Kasası ve Container Registry dahil olmak üzere Azure bulut hizmetleriyle entegrasyon sağlayarak kurumsal hazırlık ve güvenliği garanti edin
- Azure Synapse Analytics, Azure Arc ve çok çeşitli platformlarla entegre edin
- Algoritma seçimini ve hiperparametre ayarlamayı otomatikleştirmek için otomatik makine öğrenimine (AutoML) erişin
Microsoft Azure Makine Öğrenimi sınırlamaları
- Veri kaynaklarıyla entegrasyon zorlukları bazen model oluşturmayı karmaşık hale getirebilir
- Yeni kullanıcılar, özellikle Azure ekosistemine aşina olmayanlar için öğrenme eğrisi
Microsoft Azure Makine Öğrenimi fiyatlandırması
- Özel fiyatlandırma
Microsoft Azure Makine Öğrenimi derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: 4,2/5 (70+ yorum)
- Capterra: 4,5/5 (30'dan fazla yorum)
Model Eğitimi için En İyi Makine Öğrenimi Aracını Seçme
Fark etmiş olacağınız gibi, tek bir araç tüm iş durumlarını veya makine öğrenimi zorluklarını çözemez. Araçların hiçbiri ihtiyaçlarınıza mükemmel uymuyor gibi görünse bile, çoğu birbiriyle uyumlu olduğundan bunları birleştirmek ideal bir yaklaşım olabilir.
Çok yönlü bir görev yönetimi ve proje işbirliği aracı olan ClickUp'ı deneyin. Makine öğrenimi ve yapay zeka araçlarınızla birlikte ClickUp'ı kullanarak verilerinizi düzenleyebilir, analiz edebilir, özetleyebilir ve karar verme sürecinizi kolaylaştırabilirsiniz.