Beste Maschinelles Lernsoftware - Seite 3
Maschinelles Lernen Software nutzt Algorithmen, um komplexe Entscheidungsfindungen zu automatisieren und Vorhersagen zu generieren, wodurch die Notwendigkeit einer manuellen Regelkonfiguration entfällt. Lösungen für maschinelles Lernen verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit der gewünschten Ergebnisse, indem sie diese ständig verfeinern, während die Anwendung mehr Trainingsdaten verarbeitet. Maschinelles Lernen Software verbessert Prozesse und führt Effizienz in mehreren Branchen ein, von Finanzdienstleistungen bis zur Landwirtschaft. Häufige Anwendungen umfassen Prozessautomatisierung, Kundenservice, Sicherheitsrisikoerkennung und kontextuelle Zusammenarbeit.
Bemerkenswerterweise interagieren Endbenutzer von Anwendungen, die auf maschinellem Lernen basieren, nicht direkt mit dem Algorithmus. Stattdessen treibt maschinelles Lernen das Backend der künstlichen Intelligenz (KI) an, mit der Benutzer interagieren. Plattformen für maschinelles Lernen funktionieren anders als Plattformen für die Operationalisierung von maschinellem Lernen (MLOps), indem sie sich auf die Modellentwicklung und das Training konzentrieren, anstatt auf die Überwachung der Bereitstellung und das Lebenszyklusmanagement.
Um in die Kategorie Maschinelles Lernen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Einen Algorithmus anbieten, der basierend auf Daten lernt und sich anpasst Dateninputs aus einer Vielzahl von Datenpools konsumieren Daten aus strukturierten, unstrukturierten oder Streaming-Quellen aufnehmen, einschließlich lokaler Dateien, Cloud-Speicher, Datenbanken oder APIs Die Quelle intelligenter Lernfähigkeiten für Anwendungen sein Ein Ergebnis liefern, das ein spezifisches Problem basierend auf den gelernten Daten löstVorgestellte Maschinelles Lernsoftware auf einen Blick
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Black Crow AI ist eine Shopify-App, die Einkaufsverhaltensmuster vorhersagt, um effizient mehr Kunden über digitale Marketingkanäle zu gewinnen und zu erreichen. Wir fördern das Wachstum von E-Commerc
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Clarifai ist ein führendes Unternehmen in der KI-Orchestrierung und -Entwicklung, das Organisationen, Teams und Entwicklern hilft, KI in großem Maßstab zu erstellen, bereitzustellen, zu orchestrieren
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MLBase.jl ist ein Schweizer Taschenmesser für maschinelles Lernen, das keine spezifischen Algorithmen für maschinelles Lernen implementiert. Stattdessen bietet es eine Sammlung nützlicher Werkzeuge zu
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Figaro ist eine probabilistische Programmiersprache, die die Entwicklung sehr reichhaltiger probabilistischer Modelle unterstützt und Schlussfolgerungsalgorithmen bereitstellt, die auf Modelle angewen
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Crab, bekannt als scikits.recommender, ist ein Python-Framework zum Erstellen von Empfehlungssystemen, das sich in die Welt der wissenschaftlichen Python-Pakete (numpy, scipy, matplotlib) integriert,
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rapaio ist ein Statistik-, Data-Mining- und maschinelles Lernen-Werkzeugkasten.
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warpt-ctc ist eine Verlustfunktion, die nützlich ist, um überwacht auf Sequenzdaten zu lernen, ohne dass eine Ausrichtung zwischen Eingabedaten und Labels erforderlich ist, die verwendet werden kann,
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SuperLearner ist ein Paket, das die Super-Learner-Vorhersagemethode implementiert und eine Bibliothek von Vorhersagealgorithmen enthält, die im Super-Learner verwendet werden können.
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Torch ist ein wissenschaftliches Rechenframework mit umfassender Unterstützung für maschinelle Lernalgorithmen, das GPUs in den Vordergrund stellt.
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SAS® Model Manager ist eine webbasierte Anwendung, die es Organisationen ermöglicht, analytische Modelle zu registrieren, zu modifizieren, zu verfolgen, zu bewerten, zu veröffentlichen und darüber zu
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go-galib ist ein genetischer Algorithmus für Go/Golang.
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Kili Technology ist eine kollaborative AI-Datenplattform, die darauf ausgelegt ist, Unternehmenskunden bei der Erstellung von produktionsreifen AI-Trainingsdaten zu unterstützen. Gegründet in Paris im
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MLlib ist Sparks Machine-Learning-(ML)-Bibliothek, die praktisches maschinelles Lernen skalierbar und einfach macht. Sie bietet ML-Algorithmen: gängige Lernalgorithmen wie Klassifikation, Regression,
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