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BigML und scikit-learn vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (87.5% der Bewertungen)
Unternehmen (40.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
$30 per month
Keine Preisinformationen verfügbar
BigML
Sternebewertung
(24)4.7 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (87.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
$30 per month
Alle 3 Preispläne durchsuchenscikit-learn
Sternebewertung
(60)4.8 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (40.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über scikit-learnBigML vs scikit-learn
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten scikit-learn einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit scikit-learn zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass scikit-learn den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als BigML.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter BigML.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von BigML gegenüber scikit-learn.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
BigML
STANDARD
$30
per month
- UNBEGRENZTE AUFGABEN
- MAX. AUFGABENGRÖSSE: 64 MB
- MAX. PARALLELE AUFGABEN: 2
scikit-learn
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
BigML
Keine Informationen zur Testversion verfügbarscikit-learn
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.2
24
9.6
53
Einfache Bedienung
9.0
24
9.6
53
Einfache Einrichtung
9.2
22
9.6
41
Einfache Verwaltung
9.3
22
9.4
39
Qualität der Unterstützung
9.5
22
9.4
49
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.1
22
9.2
35
Produktrichtung (% positiv)
9.5
24
9.3
53
Funktionen
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
system
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
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Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration - Maschinelles Lernen
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Nicht genügend Daten verfügbar
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Predictive Analytics11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
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Datenanalyse
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Entscheidungsfindung
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Generative KI
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
BigML und scikit-learn haben keine gemeinsamen Kategorien
Einzigartige Kategorien
BigML ist kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Predictive Analytics, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
scikit-learn ist kategorisiert als Maschinelles Lernen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
BigML
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
scikit-learn
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
83.3%
Unternehmensberatung
4.2%
Internationaler Handel und Entwicklung
4.2%
Elektro-/Elektronikfertigung
4.2%
Alternative Streitbeilegung
4.2%
Andere
0.0%
Computersoftware
35.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.7%
hochschulbildung
11.7%
Computer- und Netzwerksicherheit
6.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
5.0%
Andere
25.0%
Diskussionen
BigML hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird scikit-learn verwendet?
2 Kommentare
MS
Scikit-learn ist eine leistungsstarke Bibliothek, die gut mit anderen Python-Bibliotheken wie pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn integriert ist. Sie...Mehr erfahren
Was ist Python Scikit-learn?
1 Kommentar
RA
Es ist eine Bibliothek, die zur Implementierung von Machine-Learning-Modellen verwendet wird. Bietet eine breite Palette von Methoden zur Durchführung der...Mehr erfahren
scikit-learn hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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