Top 10 Amazon SageMaker Alternativen & Wettbewerber

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Amazon SageMaker ist nicht die einzige Option für Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen. Entdecken Sie andere konkurrierende Optionen und Alternativen. Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen ist eine weit verbreitete Technologie, und viele Menschen suchen nach einfach, produktiv-Softwarelösungen mit drag-and-drop, vorgefertigte algorithmen, und modell-training. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Amazon SageMaker zu berücksichtigen sind, beinhalten Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Die beste Gesamtalternative zu Amazon SageMaker ist Vertex AI. Andere ähnliche Apps wie Amazon SageMaker sind Dataiku, Azure Machine Learning, Alteryx, und IBM Watson Studio. Amazon SageMaker Alternativen finden Sie in Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, aber sie könnten auch in Generative KI-Infrastruktur-Software oder Analyseplattformen sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu Amazon SageMaker

Vertex AI
Dataiku
Azure Machine Learning
Alteryx
IBM Watson Studio
Altair AI Studio
DataRobot
H2O

Top 10 Alternativen zu Amazon SageMaker kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie Amazon SageMaker im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Informationstechnologie und Dienstleistungen, Höhere Bildung, und Internet überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

Vertex AI

Von Google

4.3/5

(627)

Produktbeschreibung

Vertex AI ist eine verwaltete Plattform für maschinelles Lernen (ML), die Ihnen hilft, ML-Modelle schneller und einfacher zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie umfasst eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow sowie eine Vielzahl von Tools und Diensten, die Sie bei jedem Schritt des Prozesses unterstützen. Vertex AI Workbench ist eine cloudbasierte IDE, die in Vertex AI enthalten ist. Sie erleichtert die Entwicklung und das Debuggen von ML-Code. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Sie bei Ihrem ML-Workflow unterstützen, wie z.B. Codevervollständigung, Linting und Debugging. Vertex AI und Vertex AI Workbench sind eine leistungsstarke Kombination, die Ihnen helfen kann, Ihre ML-Entwicklung zu beschleunigen. Mit Vertex AI können Sie sich auf den Aufbau und das Training Ihrer Modelle konzentrieren, während Vertex AI Workbench den Rest übernimmt. Dies gibt Ihnen die Freiheit, produktiver und kreativer zu sein, und hilft Ihnen, Ihre Modelle schneller in die Produktion zu bringen. Wenn Sie nach einer leistungsstarken und benutzerfreundlichen ML-Plattform suchen, ist Vertex AI eine großartige Option. Mit Vertex AI können Sie ML-Modelle schneller und einfacher als je zuvor erstellen, trainieren und bereitstellen.

Gemeinsame Kategorien mit Amazon SageMaker:

MLOps-Plattformen

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Generative KI-Infrastruktur

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Dataiku

Von Dataiku

4.4/5

(188)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon SageMaker, dass Dataiku ist:

Brauchbarer

Teurer

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit Amazon SageMaker:

MLOps-Plattformen

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Generative KI-Infrastruktur

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Azure Machine Learning

Von Microsoft

4.3/5

(88)

Produktbeschreibung

Azure Machine Learning ist ein unternehmensgerechter Dienst, der den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens erleichtert und es Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglicht, Modelle effizient zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenvorbereitung: Iterieren Sie schnell die Datenvorbereitung auf Apache Spark-Clustern innerhalb von Azure Machine Learning, interoperabel mit Microsoft Fabric. - Feature Store: Erhöhen Sie die Agilität beim Versand Ihrer Modelle, indem Sie Features über Arbeitsbereiche hinweg auffindbar und wiederverwendbar machen. - KI-Infrastruktur: Nutzen Sie die speziell entwickelte KI-Infrastruktur, die einzigartig darauf ausgelegt ist, die neuesten GPUs und InfiniBand-Netzwerke zu kombinieren. - Automatisiertes maschinelles Lernen: Erstellen Sie schnell genaue maschinelle Lernmodelle für Aufgaben wie Klassifikation, Regression, Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. - Verantwortungsvolle KI: Erstellen Sie verantwortungsvolle KI-Lösungen mit Interpretierbarkeitsfunktionen. Bewerten Sie die Fairness von Modellen durch Disparitätsmetriken und mindern Sie Unfairness. - Modellkatalog: Entdecken, verfeinern und implementieren Sie Grundmodelle von Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere und mehr mit dem Modellkatalog. - Prompt Flow: Entwerfen, konstruieren, bewerten und implementieren Sie Sprachmodell-Workflows mit Prompt Flow. - Verwaltete Endpunkte: Operationalisieren Sie die Modellbereitstellung und -bewertung, protokollieren Sie Metriken und führen Sie sichere Modell-Rollouts durch. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Azure Machine Learning beschleunigt die Zeit bis zur Wertschöpfung, indem es das Prompt Engineering und die Workflows für maschinelle Lernmodelle rationalisiert und die schnellere Modellentwicklung mit leistungsstarker KI-Infrastruktur erleichtert. Es rationalisiert die Abläufe, indem es reproduzierbare End-to-End-Pipelines ermöglicht und Workflows mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI/CD) automatisiert. Die Plattform gewährleistet Vertrauen in die Entwicklung durch einheitliche Daten- und KI-Governance mit integrierter Sicherheit und Compliance, sodass Berechnungen überall für hybrides maschinelles Lernen ausgeführt werden können. Darüber hinaus fördert es verantwortungsvolle KI, indem es Einblick in Modelle bietet, Sprachmodell-Workflows bewertet und Fairness, Vorurteile und Schäden mit integrierten Sicherheitssystemen mindert.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon SageMaker, dass Azure Machine Learning ist:

Brauchbarer

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit Amazon SageMaker:

MLOps-Plattformen

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Generative KI-Infrastruktur

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

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IBM Watson Studio

Von IBM

4.2/5

(165)

Produktbeschreibung

IBM Watson Studio beschleunigt die für die Integration von KI in Ihr Unternehmen erforderlichen Workflows für maschinelles Lernen und Deep Learning, um Innovationen voranzutreiben. Es bietet eine Reihe von Tools für Datenwissenschaftler, Anwendungsentwickler und Fachexperten, um gemeinsam und einfach mit Daten zu arbeiten und diese Daten zu nutzen, um Modelle in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon SageMaker, dass IBM Watson Studio ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Gemeinsame Kategorien mit Amazon SageMaker:

MLOps-Plattformen

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Altair AI Studio

Von Altair

4.6/5

(509)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon SageMaker, dass Altair AI Studio ist:

Einfacher einzurichten

Brauchbarer

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit Amazon SageMaker:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Generative KI-Infrastruktur

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

DataRobot

Von DataRobot

4.4/5

(26)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon SageMaker, dass DataRobot ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit Amazon SageMaker:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

H2O

Von H2O.ai

4.5/5

(24)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon SageMaker, dass H2O ist:

Brauchbarer

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit Amazon SageMaker:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Generative KI-Infrastruktur

Google Cloud AutoML

Von Google

4.1/5

(22)

Produktbeschreibung

Google Cloud AutoML ist eine Suite von maschinellen Lernprodukten, die Entwicklern mit begrenzter Expertise ermöglichen soll, hochwertige, maßgeschneiderte Modelle zu trainieren, die auf ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Durch die Nutzung von Googles fortschrittlichen Transfer-Learning- und Neural-Architecture-Search-Technologien vereinfacht AutoML den Prozess des Erstellens, Bereitstellens und Skalierens von maschinellen Lernmodellen und macht KI für ein breiteres Publikum zugänglicher. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatisiertes Modelltraining: AutoML automatisiert die Auswahl der Modellarchitektur und die Abstimmung der Hyperparameter, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen und speziellem Wissen reduziert wird. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Die Plattform bietet eine intuitive grafische Benutzeroberfläche, die es den Nutzern ermöglicht, Daten hochzuladen, Modelle zu trainieren und Bereitstellungen einfach zu verwalten. - Vielseitige Modelltypen: AutoML unterstützt verschiedene Datentypen und Aufgaben durch spezialisierte Dienste: - AutoML Vision: Für Bildklassifizierung und Objekterkennung. - AutoML Natural Language: Für Textklassifizierung, Sentimentanalyse und Entitätserkennung. - AutoML Translation: Für die Erstellung benutzerdefinierter Übersetzungsmodelle zwischen Sprachpaaren. - AutoML Video Intelligence: Für Videoklassifizierung und Objektverfolgung. - AutoML Tables: Für strukturierte Datenaufgaben wie Regression und Klassifikation. - Nahtlose Integration: AutoML integriert sich mit anderen Google Cloud-Diensten und erleichtert so effizientes Datenmanagement, Modellbereitstellung und Skalierbarkeit. Primärer Wert und Problemlösung: Google Cloud AutoML demokratisiert das maschinelle Lernen, indem es Nutzern ohne tiefgehende technische Expertise ermöglicht, benutzerdefinierte Modelle zu entwickeln und bereitzustellen. Diese Zugänglichkeit erlaubt es Unternehmen, die Kraft der KI zu nutzen, um komplexe Probleme zu lösen, wie z.B. die Verbesserung von Kundenerfahrungen durch personalisierte Empfehlungen, die Automatisierung der Inhaltsmoderation, die Verbesserung von Übersetzungsdiensten und das Gewinnen von Erkenntnissen aus großen Datensätzen. Durch die Reduzierung der Eintrittsbarrieren befähigt AutoML Organisationen, zu innovieren und in ihren jeweiligen Branchen wettbewerbsfähig zu bleiben.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon SageMaker, dass Google Cloud AutoML ist:

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit Amazon SageMaker:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Low-Code Machine-Learning-Plattformen