Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattformen bieten Werkzeuge, um maschinelle Lernalgorithmen zu erstellen, bereitzustellen und zu überwachen, indem sie Daten mit intelligenten, entscheidungsunterstützenden Modellen kombinieren, um Geschäftslösungen zu unterstützen. Diese Plattformen können vorgefertigte Algorithmen und visuelle Workflows für nicht-technische Benutzer anbieten oder erfordern fortgeschrittenere Entwicklungsfähigkeiten für die Erstellung komplexer Modelle.
Kernfähigkeiten von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Software
Um in die Kategorie der Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
- Eine Möglichkeit bieten, wie Entwickler Daten mit Algorithmen verbinden können, damit sie lernen und sich anpassen
- Benutzern erlauben, maschinelle Lernalgorithmen zu erstellen und/oder vorgefertigte Algorithmen für Anfänger anbieten
- Eine Plattform für die Bereitstellung von KI im großen Maßstab bereitstellen
Wie sich DSML-Software von anderen Tools unterscheidet
DSML-Plattformen unterscheiden sich von traditionellen Platform-as-a-Service (PaaS)-Angeboten, indem sie maschinelles Lernen-spezifische Funktionalitäten bieten, wie vorgefertigte Algorithmen, Modelltrainings-Workflows und automatisierte Funktionen, die den Bedarf an umfangreicher Datenwissenschaftsexpertise reduzieren.
Einblicke aus G2-Bewertungen zu DSML-Software
Laut G2-Bewertungsdaten heben Benutzer den Wert der optimierten Modellentwicklung, die einfache Bereitstellung und die Optionen hervor, die sowohl nicht-technische als auch fortgeschrittene Praktiker durch visuelle Schnittstellen oder codebasierte Workflows unterstützen.
