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Beste MLOps-Plattformen mit Experiment Tracking-Funktionen

Hier sind die am besten bewerteten MLOps-Plattformen mit Experiment Tracking-Funktionen, wie von G2's Forschungsteam bestätigt. Echte Benutzer haben Experiment Tracking als wichtige Funktion von MLOps-Plattformen identifiziert. Vergleichen Sie verschiedene Produkte, die diese Funktion anbieten, damit Sie entscheiden können, welches am besten für Ihre Geschäftsbedürfnisse geeignet ist.
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5th Am einfachsten zu bedienen in MLOps-Plattformen Software
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Neptun ist der skalierbarste Experiment-Tracker für Teams, die Foundation-Modelle trainieren. Überwachen und visualisieren Sie monatelanges Modelltraining mit mehreren Schritten und Verzweigungen. Ve

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    • Biotechnologie
    Marktsegment
    • 43% Unternehmen mittlerer Größe
    • 41% Kleinunternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • neptune.ai Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    14
    Kundendienst
    12
    Einfache Integrationen
    8
    Merkmale
    8
    Benutzeroberfläche
    7
    Contra
    Fehlende Funktionen
    8
    Mangel an Werkzeugen
    3
    Komplexität
    1
    Dashboard-Einschränkungen
    1
    Schwieriges Lernen
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • neptune.ai Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.1
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
    8.9
    Skalierbarkeit
    Durchschnittlich: 8.9
    8.3
    Metriken
    Durchschnittlich: 8.7
    9.1
    Flexibilität des Rahmens
    Durchschnittlich: 8.7
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Neptune Labs
    Gründungsjahr
    2017
    Hauptsitz
    Warsaw, PL
    Twitter
    @neptune_ai
    7,331 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    95 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Neptun ist der skalierbarste Experiment-Tracker für Teams, die Foundation-Modelle trainieren. Überwachen und visualisieren Sie monatelanges Modelltraining mit mehreren Schritten und Verzweigungen. Ve

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
  • Biotechnologie
Marktsegment
  • 43% Unternehmen mittlerer Größe
  • 41% Kleinunternehmen
neptune.ai 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
Benutzerfreundlichkeit
14
Kundendienst
12
Einfache Integrationen
8
Merkmale
8
Benutzeroberfläche
7
Contra
Fehlende Funktionen
8
Mangel an Werkzeugen
3
Komplexität
1
Dashboard-Einschränkungen
1
Schwieriges Lernen
1
neptune.ai Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.1
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
8.9
Skalierbarkeit
Durchschnittlich: 8.9
8.3
Metriken
Durchschnittlich: 8.7
9.1
Flexibilität des Rahmens
Durchschnittlich: 8.7
Verkäuferdetails
Verkäufer
Neptune Labs
Gründungsjahr
2017
Hauptsitz
Warsaw, PL
Twitter
@neptune_ai
7,331 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
95 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Einstiegspreis:Kostenlos
  • Übersicht
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  • Produktbeschreibung
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    Weights & Biases ist die Plattform für KI-Entwickler, um KI-Anwendungen und -Modelle mit Vertrauen zu erstellen. ML-Ingenieure und KI-Entwickler nutzen W&B Weave und W&B Models, um alle LL

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    • Forschung
    Marktsegment
    • 52% Kleinunternehmen
    • 27% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Weights & Biases Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    10
    Merkmale
    6
    Datenvisualisierung
    4
    Einfache Integrationen
    4
    Einrichtung erleichtern
    3
    Contra
    Leistungsprobleme
    6
    Fehlende Funktionen
    4
    Langsame Leistung
    3
    Mangel an Anleitung
    2
    Mangel an Werkzeugen
    2
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Weights & Biases Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
    8.3
    Skalierbarkeit
    Durchschnittlich: 8.9
    8.9
    Metriken
    Durchschnittlich: 8.7
    8.6
    Flexibilität des Rahmens
    Durchschnittlich: 8.7
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    2017
    Hauptsitz
    San Francisco, California, United States
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    313 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Weights & Biases ist die Plattform für KI-Entwickler, um KI-Anwendungen und -Modelle mit Vertrauen zu erstellen. ML-Ingenieure und KI-Entwickler nutzen W&B Weave und W&B Models, um alle LL

Benutzer
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Branchen
  • Computersoftware
  • Forschung
Marktsegment
  • 52% Kleinunternehmen
  • 27% Unternehmen mittlerer Größe
Weights & Biases Vor- und Nachteile
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Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
10
Merkmale
6
Datenvisualisierung
4
Einfache Integrationen
4
Einrichtung erleichtern
3
Contra
Leistungsprobleme
6
Fehlende Funktionen
4
Langsame Leistung
3
Mangel an Anleitung
2
Mangel an Werkzeugen
2
Weights & Biases Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
8.3
Skalierbarkeit
Durchschnittlich: 8.9
8.9
Metriken
Durchschnittlich: 8.7
8.6
Flexibilität des Rahmens
Durchschnittlich: 8.7
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2017
Hauptsitz
San Francisco, California, United States
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
313 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®

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  • Produktbeschreibung
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    Die Fähigkeit, die Gesundheit von KI-Anwendungen zu kontrollieren und zu beobachten, ist entscheidend für den Erfolg und den ROI jeder Erfahrung, die entweder von prädiktiven oder generativen KI-Model

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 48% Kleinunternehmen
    • 26% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • WhyLabs Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Kundendienst
    5
    KI-Fähigkeiten
    1
    Analytik
    1
    Fähigkeiten
    1
    Dokumentation
    1
    Contra
    API-Probleme
    2
    Mangel an Anleitung
    2
    Fehlende Funktionen
    2
    Schlechte Dokumentation
    2
    Schwierige Einrichtung
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • WhyLabs Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.5
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
    8.1
    Skalierbarkeit
    Durchschnittlich: 8.9
    9.1
    Metriken
    Durchschnittlich: 8.7
    8.9
    Flexibilität des Rahmens
    Durchschnittlich: 8.7
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    WhyLabs
    Gründungsjahr
    2019
    Hauptsitz
    Seattle, WA
    Twitter
    @WhyLabs
    1,194 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    57 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Die Fähigkeit, die Gesundheit von KI-Anwendungen zu kontrollieren und zu beobachten, ist entscheidend für den Erfolg und den ROI jeder Erfahrung, die entweder von prädiktiven oder generativen KI-Model

Benutzer
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Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 48% Kleinunternehmen
  • 26% Unternehmen mittlerer Größe
WhyLabs Vor- und Nachteile
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Vorteile
Kundendienst
5
KI-Fähigkeiten
1
Analytik
1
Fähigkeiten
1
Dokumentation
1
Contra
API-Probleme
2
Mangel an Anleitung
2
Fehlende Funktionen
2
Schlechte Dokumentation
2
Schwierige Einrichtung
1
WhyLabs Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.5
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
8.1
Skalierbarkeit
Durchschnittlich: 8.9
9.1
Metriken
Durchschnittlich: 8.7
8.9
Flexibilität des Rahmens
Durchschnittlich: 8.7
Verkäuferdetails
Verkäufer
WhyLabs
Gründungsjahr
2019
Hauptsitz
Seattle, WA
Twitter
@WhyLabs
1,194 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
57 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(12)4.3 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Comet bietet eine End-to-End-Modellbewertungsplattform für KI-Entwickler, mit erstklassigen LLM-Bewertungen, Experimentverfolgung und Produktionsüberwachung.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Unternehmen mittlerer Größe
    • 42% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Comet.ml Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
    7.3
    Skalierbarkeit
    Durchschnittlich: 8.9
    8.0
    Metriken
    Durchschnittlich: 8.7
    7.7
    Flexibilität des Rahmens
    Durchschnittlich: 8.7
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Comet.ml
    Gründungsjahr
    2017
    Hauptsitz
    New York, NY
    Twitter
    @Cometml
    15,120 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    87 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Comet bietet eine End-to-End-Modellbewertungsplattform für KI-Entwickler, mit erstklassigen LLM-Bewertungen, Experimentverfolgung und Produktionsüberwachung.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 50% Unternehmen mittlerer Größe
  • 42% Kleinunternehmen
Comet.ml Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
7.3
Skalierbarkeit
Durchschnittlich: 8.9
8.0
Metriken
Durchschnittlich: 8.7
7.7
Flexibilität des Rahmens
Durchschnittlich: 8.7
Verkäuferdetails
Verkäufer
Comet.ml
Gründungsjahr
2017
Hauptsitz
New York, NY
Twitter
@Cometml
15,120 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
87 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Entschlossene KI verfolgt einen pragmatischen, ergebnisorientierten Ansatz für Deep Learning, mit dem Ziel, die Produktivität von Deep-Learning-Entwicklern drastisch zu verbessern. Ihre integrierte Au

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 55% Kleinunternehmen
    • 36% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Determined AI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    7.7
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
    10.0
    Skalierbarkeit
    Durchschnittlich: 8.9
    9.4
    Metriken
    Durchschnittlich: 8.7
    8.3
    Flexibilität des Rahmens
    Durchschnittlich: 8.7
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Determined AI
    Gründungsjahr
    2017
    Hauptsitz
    Houston, Texas
    Twitter
    @DeterminedAI
    1,738 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
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Entschlossene KI verfolgt einen pragmatischen, ergebnisorientierten Ansatz für Deep Learning, mit dem Ziel, die Produktivität von Deep-Learning-Entwicklern drastisch zu verbessern. Ihre integrierte Au

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 55% Kleinunternehmen
  • 36% Unternehmen mittlerer Größe
Determined AI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
7.7
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
10.0
Skalierbarkeit
Durchschnittlich: 8.9
9.4
Metriken
Durchschnittlich: 8.7
8.3
Flexibilität des Rahmens
Durchschnittlich: 8.7
Verkäuferdetails
Verkäufer
Determined AI
Gründungsjahr
2017
Hauptsitz
Houston, Texas
Twitter
@DeterminedAI
1,738 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Der FirstStep.ai Designer ist eine webbasierte KI-Trainingsplattform, auf der Benutzer visuelle Machine-Learning-Modelle (ML) schnell trainieren und bereitstellen können, indem sie unsere Cloud-GPU-In

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 80% Kleinunternehmen
    • 20% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Firststep.ai Designer Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
    7.5
    Skalierbarkeit
    Durchschnittlich: 8.9
    8.3
    Metriken
    Durchschnittlich: 8.7
    9.2
    Flexibilität des Rahmens
    Durchschnittlich: 8.7
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Firststep.ai
    Gründungsjahr
    2021
    Hauptsitz
    Black River, MU
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Der FirstStep.ai Designer ist eine webbasierte KI-Trainingsplattform, auf der Benutzer visuelle Machine-Learning-Modelle (ML) schnell trainieren und bereitstellen können, indem sie unsere Cloud-GPU-In

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 80% Kleinunternehmen
  • 20% Unternehmen mittlerer Größe
Firststep.ai Designer Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
7.5
Skalierbarkeit
Durchschnittlich: 8.9
8.3
Metriken
Durchschnittlich: 8.7
9.2
Flexibilität des Rahmens
Durchschnittlich: 8.7
Verkäuferdetails
Verkäufer
Firststep.ai
Gründungsjahr
2021
Hauptsitz
Black River, MU
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
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    dunnhumby Model Lab ist eine Anwendung, die automatisierte Pipelines für den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen bereitstellt. Beim Entwickeln von Modellen durchlaufen Datenwissenschaftler viele

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Unternehmen
    • 50% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Dunnhumby Model Lab Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    dunnhumby
    Gründungsjahr
    1989
    Hauptsitz
    Brook Green, GB
    Twitter
    @dunnhumby
    9,545 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    2,959 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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dunnhumby Model Lab ist eine Anwendung, die automatisierte Pipelines für den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen bereitstellt. Beim Entwickeln von Modellen durchlaufen Datenwissenschaftler viele

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 50% Unternehmen
  • 50% Unternehmen mittlerer Größe
Dunnhumby Model Lab Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
Verkäuferdetails
Verkäufer
dunnhumby
Gründungsjahr
1989
Hauptsitz
Brook Green, GB
Twitter
@dunnhumby
9,545 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
2,959 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Einstiegspreis:Kostenlos
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Gegründet im Jahr 2019, ist Graviti ein in New York ansässiges Startup mit der Mission, Unternehmen zu befähigen, unstrukturierte Daten in großem Maßstab zu verwalten und zu nutzen. Graviti bietet ein

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Graviti data platform Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    10.0
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
    10.0
    Skalierbarkeit
    Durchschnittlich: 8.9
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    8.3
    Flexibilität des Rahmens
    Durchschnittlich: 8.7
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    GRAVITI
    Gründungsjahr
    2019
    Hauptsitz
    New York City, US
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    28 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Gegründet im Jahr 2019, ist Graviti ein in New York ansässiges Startup mit der Mission, Unternehmen zu befähigen, unstrukturierte Daten in großem Maßstab zu verwalten und zu nutzen. Graviti bietet ein

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
Graviti data platform Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
10.0
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
10.0
Skalierbarkeit
Durchschnittlich: 8.9
0.0
Keine Informationen verfügbar
8.3
Flexibilität des Rahmens
Durchschnittlich: 8.7
Verkäuferdetails
Verkäufer
GRAVITI
Gründungsjahr
2019
Hauptsitz
New York City, US
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
28 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(1)4.5 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    KI- und Machine-Learning-Modellverwaltung und -betrieb für Enterprise-Datenwissenschaftsteams

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Verta Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Verta
    Gründungsjahr
    2008
    Hauptsitz
    Santa Clara, California, United States
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    3,277 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

KI- und Machine-Learning-Modellverwaltung und -betrieb für Enterprise-Datenwissenschaftsteams

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
Verta Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
Verkäuferdetails
Verkäufer
Verta
Gründungsjahr
2008
Hauptsitz
Santa Clara, California, United States
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
3,277 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
0 Bewertungen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Eine unternehmensgerechte Plattform für agile, reproduzierbare und skalierbare maschinelles Lernen.

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    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    Keine Informationen verfügbar
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Polyaxon Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
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    Polyaxon
    Hauptsitz
    Berlin, DE
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Produktbeschreibung
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Eine unternehmensgerechte Plattform für agile, reproduzierbare und skalierbare maschinelles Lernen.

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Polyaxon Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Polyaxon
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