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Beste Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen - Seite 33

Blue Bowen
BB
Von Blue Bowen recherchiert und verfasst

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattformen bieten Benutzern Werkzeuge, um maschinelle Lernalgorithmen zu erstellen, bereitzustellen und zu überwachen. Diese Softwareplattformen kombinieren intelligente, entscheidungsfindende Algorithmen mit Daten und ermöglichen es Entwicklern, eine Geschäftslösung zu schaffen. Einige Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen bieten vorgefertigte Algorithmen und einfache Workflows mit Funktionen wie Drag-and-Drop-Modellierung und visuellen Schnittstellen, die die notwendigen Daten leicht mit der Endlösung verbinden, während andere ein größeres Wissen über Entwicklung und Programmierung erfordern. Diese Algorithmen können Funktionen für Bildverarbeitung, natürliche Sprachverarbeitung, Spracherkennung und Empfehlungssysteme sowie andere maschinelle Lernfähigkeiten umfassen.

Die Natur einiger DSML-Engineering-Plattformen ermöglicht es Benutzern ohne intensive Datenwissenschaftskenntnisse, von den Funktionen der Plattformen zu profitieren. KI-Plattformen sind sehr ähnlich zu Plattformen als Dienst (PaaS), die eine grundlegende Anwendungsentwicklung ermöglichen, aber diese Produkte unterscheiden sich, indem sie Optionen für maschinelles Lernen bieten.

Um sich für die Aufnahme in die Kategorie Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattformen zu qualifizieren, muss ein Produkt:

Eine Möglichkeit bieten, wie Entwickler Daten mit den Algorithmen verbinden können, damit diese lernen und sich anpassen Benutzern erlauben, maschinelle Lernalgorithmen zu erstellen und/oder vorgefertigte maschinelle Lernalgorithmen für weniger erfahrene Benutzer anbieten Eine Plattform für die Bereitstellung von KI im großen Maßstab bereitstellen
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    Prediction Guard ermöglicht es sicherheitssensiblen Teams, generative KI bereitzustellen, zu betreiben und zu verwalten, ohne die Datenkontrolle oder Compliance zu gefährden. Die Plattform ist für ein

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    Prevision.io entwickelt eine vollständig automatisierte Machine-Learning-Plattform, die die Produktivität in Data-Science-Projekten steigert, die Markteinführungszeit verkürzt, um genaue prädiktive Mo

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Prevision.io entwickelt eine vollständig automatisierte Machine-Learning-Plattform, die die Produktivität in Data-Science-Projekten steigert, die Markteinführungszeit verkürzt, um genaue prädiktive Mo

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Prevision.io
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    We build tabular foundation models that supercharge data science teams working with spreadsheets and databases.

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We build tabular foundation models that supercharge data science teams working with spreadsheets and databases.

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Prior Labs
Gründungsjahr
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Freiburg / Berlin, DE
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    ProActive Machine Learning (PML) von Activeeon ist eine Datenwissenschafts-Automatisierungsplattform, die Unternehmen ermöglicht: - Den kompletten Datenwissenschafts-Lebenszyklus in großem Maßstab zu

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    Gründungsjahr
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    Hauptsitz
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ProActive Machine Learning (PML) von Activeeon ist eine Datenwissenschafts-Automatisierungsplattform, die Unternehmen ermöglicht: - Den kompletten Datenwissenschafts-Lebenszyklus in großem Maßstab zu

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ActiveEon
Gründungsjahr
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Prodify Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Prodify
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    Profet AI ist ein Industrie-AI-Softwareunternehmen, bietet eine End-to-End-AutoML-Plattform, die es Nutzern im Fertigungsbereich ermöglicht, schnell erstklassige AI-Modelle und Anwendungen für jeden A

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    Gründungsjahr
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    Hauptsitz
    Xinyi District, TW
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Profet AI ist ein Industrie-AI-Softwareunternehmen, bietet eine End-to-End-AutoML-Plattform, die es Nutzern im Fertigungsbereich ermöglicht, schnell erstklassige AI-Modelle und Anwendungen für jeden A

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Profet AI
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Xinyi District, TW
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    Verkäufer
    Prosperse
    Gründungsjahr
    2022
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Prosperse - Stock Scanner Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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