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Beste Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen - Seite 36

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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    SandLogic (SL) ist ein Full-Stack Enterprise AI-Unternehmen, das LCNC-Plattformen zur Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen bereitstellt, die auf Edge-Geräten laufen.

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SandLogic (SL) ist ein Full-Stack Enterprise AI-Unternehmen, das LCNC-Plattformen zur Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen bereitstellt, die auf Edge-Geräten laufen.

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SAVVI AI ist ein Low-Code, End-to-End-Maschinenlernwerkzeug, das Teams befähigt, schnell und einfach Produkte zu erstellen, die lernen.

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    ScienceMachine entwickelt ein biotechnologisches Forschungssystem, um biomedizinische Entdeckungen zu beschleunigen. Es ermöglicht Wissenschaftlern in der Biotechnologie und Pharmaindustrie, eine maßg

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ScienceMachine entwickelt ein biotechnologisches Forschungssystem, um biomedizinische Entdeckungen zu beschleunigen. Es ermöglicht Wissenschaftlern in der Biotechnologie und Pharmaindustrie, eine maßg

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Science Machine
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Scinapse.AI
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ScreenPipe
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Gründungsjahr
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    Shakudo gewährleistet die Kompatibilität zwischen Datenwerkzeugen, sodass Unternehmen die beste Dateninfrastruktur für ihre Bedürfnisse aufbauen können. Mit Shakudo können Sie Ihre Datenwerkzeuge komb

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    Branchen
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    Marktsegment
    • 50% Unternehmen mittlerer Größe
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    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
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    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Konnektivität
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    Datenintegration
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    Benutzerfreundlichkeit
    2
    Einfache Integrationen
    2
    Integrationen
    2
    Contra
    Datenverwaltungsprobleme
    2
    Funktionseinschränkungen
    2
    Fehlende Funktionen
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    Einschränkungen
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    Eingeschränkte Funktionen
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    Shakudo
    Gründungsjahr
    2021
    Hauptsitz
    Toronto, CA
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    ca.linkedin.com
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Shakudo gewährleistet die Kompatibilität zwischen Datenwerkzeugen, sodass Unternehmen die beste Dateninfrastruktur für ihre Bedürfnisse aufbauen können. Mit Shakudo können Sie Ihre Datenwerkzeuge komb

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  • 50% Unternehmen mittlerer Größe
  • 50% Kleinunternehmen
Shakudo Vor- und Nachteile
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Vorteile
Konnektivität
2
Datenintegration
2
Benutzerfreundlichkeit
2
Einfache Integrationen
2
Integrationen
2
Contra
Datenverwaltungsprobleme
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Funktionseinschränkungen
2
Fehlende Funktionen
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Einschränkungen
2
Eingeschränkte Funktionen
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Keine Informationen verfügbar
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Verkäuferdetails
Verkäufer
Sight Machine
Gründungsjahr
2011
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    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
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Verkäufer
Seam
Hauptsitz
San Francisco, US
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    Gründungsjahr
    2023
    Hauptsitz
    Katowice, PL
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
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Signal0ne
Gründungsjahr
2023
Hauptsitz
Katowice, PL
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    Gründungsjahr
    2015
    Hauptsitz
    Halle, DE
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    www.linkedin.com
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Hauptsitz
Halle, DE
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