# Beste Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software - Seite 2 *By [Adam Crivello](https://research.g2.com/insights/author/adam-crivello)* Low-Code Machine-Learning (ML)-Plattformen ermöglichen es Unternehmen, ML-Modelle hauptsächlich über visuelle oder geführte Schnittstellen zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie nutzen Drag-and-Drop-Tools, AutoML-Workflows und Assistenten, um prädiktive Modellierung und KI-Entwicklung für Business-Analysten, Fachexperten und Datenwissenschaftler ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zugänglich zu machen. ### Kernfähigkeiten von Low-Code Machine-Learning-Plattformen 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-Schnittstelle bereitstellen, um benutzerdefinierte ML-Modelle auf benutzerdefinierten Daten zu erstellen und zu trainieren - Eingebaute Funktionalitäten zur Bewertung trainierter Modelle enthalten - Direkte Bereitstellungsoptionen von der Schnittstelle aus anbieten, wie Batch-Scoring, API-Endpunkte oder verwaltete Serviceumgebungen - Datenaufnahme durch Uploads oder Verbindungen zu Datenbanken, Cloud-Speicher oder anderen Quellen unterstützen - Zusammenarbeit und Governance durch Funktionen wie rollenbasierter Zugriff, Projekt- oder Arbeitsbereichsmanagement oder Prüfbarkeit ermöglichen ### Häufige Anwendungsfälle für Low-Code Machine-Learning-Plattformen Business-Analysten, Datenwissenschaftler und nicht-technische Teams nutzen Low-Code ML-Plattformen, um die KI-Adoption ohne tiefgehende Programmierkenntnisse zu beschleunigen. Häufige Anwendungsfälle umfassen: - Erstellen und Bereitstellen prädiktiver Modelle für Anwendungsfälle wie Abwanderungsvorhersage, Nachfrageprognose und Betrugserkennung - Ermöglichen, dass nicht-technische Fachexperten zur Entwicklung von ML-Modellen über visuelle Schnittstellen beitragen - Standardisierung der Bereitstellung und Governance von ML-Modellen in Produktionsumgebungen im gesamten Unternehmen ### Wie sich Low-Code Machine-Learning-Plattformen von anderen Tools unterscheiden Im Gegensatz zu traditionellen [Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Plattformen](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), die umfangreiche Programmierung erfordern und hauptsächlich für erfahrene Datenwissenschaftler konzipiert sind, bieten Low-Code ML-Plattformen End-to-End-ML-Lifecycle-Funktionalität über eine benutzerfreundliche Schnittstelle. Einige Unternehmens-Cloud-Anbieter bieten Low-Code-ML-Funktionen innerhalb breiterer KI-Ökosysteme an, während spezialisierte Anbieter sich ausschließlich auf die visuelle Modellentwicklung und -bereitstellung konzentrieren. ### Einblicke von G2 zu Low-Code Machine-Learning-Plattformen Basierend auf Kategorietrends auf G2 stechen der visuelle Modell-Builder und die AutoML-Fähigkeiten als herausragende Merkmale hervor. Diese Plattformen bieten eine schnellere Zeit bis zur Modellbereitstellung und eine reduzierte Abhängigkeit von Datenwissenschaftsressourcen als primäre Vorteile der Einführung. ## How Many Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 20 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.41/5 - **New Reviews This Quarter**: 28 - **Buyer Segments**: Kleinunternehmen 39% │ Unternehmen 33% │ Unternehmen mittlerer Größe 27% - **Top Trending Product**: KNIME (+0.044) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 3,600+ Authentische Bewertungen - 20+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Which Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) - **Top-Trending:** [Dataiku](https://www.g2.com/de/products/dataiku/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx hilft Unternehmen über seine Alteryx One-Plattform, komplexe, unverbundene Daten in einen sauberen, KI-bereiten Zustand zu transformieren. 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[Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software? - [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/de/categories/predictive-analytics) - [Maschinelles Lernsoftware](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning) - [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [MLOps-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/mlops-platforms) - [Generative KI-Infrastruktur-Software](https://www.g2.com/de/categories/generative-ai-infrastructure) - [Software zur Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)](https://www.g2.com/de/categories/large-language-model-operationalization-llmops)