# Was sind die besten maschinellen Lernplattformen für mobile App-Entwickler?

<p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Mobile-App-Entwickler integrieren zunehmend maschinelles Lernen in ihre Apps für Funktionen wie Personalisierung, Bilderkennung, Empfehlungssysteme und natürliche Sprachverarbeitung. Die richtige Plattform muss zuverlässige APIs, mobilfreundliche Bereitstellungsoptionen und Unterstützung für Echtzeit-Inferenz bieten.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Hier sind einige <a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms">Plattformen für maschinelles Lernen</a>, die mobile Teams nutzen, um ML in ihre Apps zu integrieren. Ich bin neugierig zu erfahren, welche Tools für Ihre Anwendungsfälle am besten funktioniert haben.</p><ul>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews">Vertex AI</a>: Vollständig verwaltete ML-Plattform auf Google Cloud. Unterstützt die Bereitstellung von Modellen über APIs und integriert sich gut mit Firebase und Android-Toolchains.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/databricks-data-intelligence-platform/reviews">Databricks Data Intelligence Platform</a>: Cloud-native Umgebung für ML-Entwicklung und Modellbereitstellung. Funktioniert gut für Teams, die Backends entwickeln, die Echtzeit-App-Erlebnisse unterstützen.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/deepnote/reviews">Deepnote</a>: Kollaborative Notebook-Plattform für Experimente und Analysen. Nützlich für frühe Prototypen und Tests, bevor Modelle in mobilen Umgebungen bereitgestellt werden.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/dataiku/reviews">Dataiku</a>: Bietet Bereitstellungs- und Bewertungsoptionen, die über REST-APIs mit mobilen Apps verbunden werden können. Unterstützt eine Mischung aus Code- und No-Code-Entwicklung für ML-Pipelines.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews">Saturn Cloud</a>: Skalierbare Rechenumgebung zum Erstellen und Testen von ML-Modellen in Python. Wird häufig zum Trainieren von Modellen verwendet, bevor sie an Cloud-Endpunkte bereitgestellt werden, die von mobilen Apps genutzt werden.</li>
</ul><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Welche dieser Plattformen – oder andere – hat es Ihnen erleichtert, maschinelles Lernen in Ihre mobilen Anwendungen zu integrieren? Ich suche nach Feedback zu Leistung, Integrationsfreundlichkeit und Echtzeit-Reaktionsfähigkeiten.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Lassen Sie mich wissen, ob Sie eine Variante für iOS-Entwickler, Echtzeit-ML-Funktionen oder kleinere Teams wünschen.</p>

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## Comments
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&lt;p&gt;Ich habe gehört, dass Vertex AI und die Databricks Data Intelligence Platform starke Optionen für mobile App-Entwickler sind, die maschinelles Lernen nutzen. Ich bin neugierig, welche besser für Echtzeit-Inferenz und Skalierung über verschiedene Geräte funktioniert. Sie können hier mehr über ML-Plattformen erkunden: https://www.g2.com/categories/machine-learning.&lt;/p&gt;

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