Beste Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software - Seite 2

Low-Code-Machine-Learning (ML)-Plattformen ermöglichen es Unternehmen, Machine-Learning-Modelle (ML) hauptsächlich über eine visuelle oder geführte Benutzeroberfläche zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, anstatt durch umfangreiche Programmierung. Diese Plattformen beschleunigen den Prozess der prädiktiven Modellierung und der KI-Entwicklung und machen ihn für Business-Analysten, Fachexperten und Datenwissenschaftler zugänglicher, die möglicherweise keine erfahrenen Programmierer sind.

Durch die Verwendung von Drag-and-Drop-Oberflächen, AutoML-Workflows oder Assistenten-geführter Anleitung übernehmen diese Plattformen wichtige Schritte des ML-Lebenszyklus und reduzieren die technische Komplexität für den Benutzer. Viele Lösungen beinhalten auch vorgefertigte Komponenten, Erklärbarkeitsfunktionen, Kollaborations- und Governance-Tools sowie Integrationen mit Unternehmensdatenquellen. Unternehmen nutzen Low-Code-ML-Plattformen, um die KI-Einführung zu beschleunigen, nicht-technische Teams zu befähigen und die Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen zu standardisieren.

Im Gegensatz zu traditionellen Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Plattformen bieten Low-Code-ML-Plattformen eine End-to-End-Funktionalität über eine benutzerfreundliche Oberfläche. Einige Unternehmens-Cloud-Anbieter bieten Low-Code-ML-Funktionen innerhalb breiterer KI-Ökosysteme an, während spezialisierte Anbieter sich ausschließlich auf die visuelle Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen konzentrieren.

Um in die Kategorie der Low-Code-Machine-Learning (ML)-Plattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt folgende Kriterien erfüllen:

Eine grafische, Low-Code- oder No-Code-Oberfläche bereitstellen, um benutzerdefinierte ML-Modelle auf benutzerdefinierten Daten zu erstellen und zu trainieren Eingebaute Funktionalität zur Bewertung trainierter Modelle beinhalten Direkte Bereitstellungsoptionen von der Oberfläche aus anbieten, wie Batch-Scoring, API-Endpunkte oder verwaltete Serviceumgebungen Datenaufnahme durch Uploads oder Verbindungen zu Datenbanken, Cloud-Speicher oder anderen Quellen unterstützen Kollaboration und Governance durch Funktionen wie rollenbasierter Zugriff, Projekt- oder Arbeitsbereichsmanagement oder Prüfbarkeit ermöglichen