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Top 10 BigML Alternativen & Wettbewerber

(24)4.7 von 5

Entdecken Sie die besten Alternativen zu BigML für Benutzer, die neue Softwarefunktionen benötigen oder verschiedene Lösungen ausprobieren möchten. Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen ist eine weit verbreitete Technologie, und viele Menschen suchen nach zuverlässig, hohe Qualität-Softwarelösungen mit modell-training, maschinelles sehen, und generierung natürlicher sprache. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu BigML zu berücksichtigen sind, beinhalten projects. Die beste Gesamtalternative zu BigML ist Altair AI Studio. Andere ähnliche Apps wie BigML sind Alteryx, Dataiku, Tableau, und Vertex AI. BigML Alternativen finden Sie in Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, aber sie könnten auch in Analyseplattformen oder Generative KI-Infrastruktur-Software sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu BigML

Altair AI Studio
Alteryx
Dataiku
Tableau
Vertex AI
Google Cloud BigQuery
Spotfire Analytics
Domo

Top 10 Alternativen zu BigML kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie BigML im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Computersoftware, Alternative Streitbeilegung, und Elektro-/Elektronikherstellung überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

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Von Altair

Produktbeschreibung

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

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit BigML:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Prädiktive Analytik

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Alteryx

Von Alteryx

4.6/5

(671)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu BigML, dass Alteryx ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit BigML:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Prädiktive Analytik

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Dataiku

Von Dataiku

4.4/5

(189)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu BigML, dass Dataiku ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit BigML:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Prädiktive Analytik

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

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Vertex AI

Von Google

4.3/5

(642)

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.

Rezensenten sagen im Vergleich zu BigML, dass Vertex AI ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit BigML:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Google Cloud BigQuery

Von Google

4.5/5

(1,209)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu BigML, dass Google Cloud BigQuery ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit BigML:

Von Spotfire

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu BigML, dass Spotfire Analytics ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit BigML:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Von Domo

Produktbeschreibung

Domo ist eine cloud-native Datenplattform, die Organisationen befähigt, Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit zu verbinden, zu visualisieren und zu analysieren. Domo ist sowohl für technische als auch nicht-technische Benutzer konzipiert und erleichtert datengetriebene Entscheidungsfindung auf allen Ebenen einer Organisation, indem es intuitive Dashboards, KI-gestützte Einblicke und anpassbare Visualisierungen bereitstellt. Seine skalierbare Architektur gewährleistet nahtlose Integration mit bestehenden Cloud- und On-Premise-Systemen, wodurch Unternehmen Prozesse optimieren und umsetzbare Ergebnisse effizient erzielen können. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenintegration: Verbindet sich mit über 1.000 vorgefertigten Konnektoren und ermöglicht nahtlosen Zugriff auf verschiedene Datensysteme, einschließlich CRM, ERP und Cloud-Datenbanken. - Business Intelligence & Analytics: Bietet intuitive Werkzeuge zur Erstellung dynamischer Dashboards, Berichte und Visualisierungen, die komplexe Analysen für alle Teams zugänglich machen. - KI und prädiktive Einblicke: Nutzt maschinelles Lernen, um prädiktive Analysen und umsetzbare Empfehlungen basierend auf Echtzeitdaten bereitzustellen. - App-Erstellung: Ermöglicht die Entwicklung benutzerdefinierter, Low-Code- und Pro-Code-Geschäftsanwendungen, die Prozesse automatisieren und Entscheidungsfindung vereinfachen. - Sicherheit & Governance: Bietet robuste Daten-Governance-Tools, einschließlich personalisierter Datenberechtigungen, benutzerdefinierter Benutzerrollen und Einhaltung von Standards wie GDPR und HIPAA. Primärer Wert und Lösungen: Domo adressiert die Herausforderung fragmentierter Daten, indem es Informationen aus mehreren Quellen auf einer einzigen Plattform vereint, was es Organisationen ermöglicht, umfassende Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen schnell zu treffen. Seine benutzerfreundliche Oberfläche demokratisiert den Datenzugang und ermöglicht es Teams, effektiv mit Echtzeitinformationen zusammenzuarbeiten. Durch die Integration von KI-gestützten Analysen und anpassbaren Anwendungen hilft Domo Unternehmen, Abläufe zu optimieren, Trends zu identifizieren und Wachstum zu fördern, während gleichzeitig strenge Sicherheits- und Governance-Standards eingehalten werden.

Rezensenten sagen im Vergleich zu BigML, dass Domo ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit BigML:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

MATLAB

Von MathWorks

4.5/5

(765)

Produktbeschreibung

MATLAB ist eine hochentwickelte Programmier- und numerische Rechenumgebung, die von Ingenieuren und Wissenschaftlern weit verbreitet für Datenanalyse, Algorithmusentwicklung und Systemmodellierung genutzt wird. Es bietet eine Desktop-Umgebung, die für iterative Analyse- und Designprozesse optimiert ist, zusammen mit einer Programmiersprache, die Matrix- und Array-Mathematik direkt ausdrückt. Die Live-Editor-Funktion ermöglicht es Benutzern, Skripte zu erstellen, die Code, Ausgaben und formatierten Text in einem ausführbaren Notizbuch integrieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenanalyse: Werkzeuge zum Erkunden, Modellieren und Analysieren von Daten. - Grafiken: Funktionen zur Visualisierung und Erkundung von Daten durch verschiedene Diagramme und Charts. - Programmierung: Möglichkeiten zur Erstellung von Skripten, Funktionen und Klassen für angepasste Workflows. - App-Entwicklung: Einrichtungen zur Entwicklung von Desktop- und Webanwendungen. - Externe Sprachschnittstellen: Integration mit Sprachen wie Python, C/C++, Fortran und Java. - Hardware-Konnektivität: Unterstützung für die Verbindung von MATLAB mit verschiedenen Hardware-Plattformen. - Paralleles Rechnen: Fähigkeit, groß angelegte Berechnungen durchzuführen und Simulationen mit Multicore-Desktops, GPUs, Clustern und Cloud-Ressourcen zu parallelisieren. - Bereitstellung: Optionen zum Teilen von MATLAB-Programmen und deren Bereitstellung in Unternehmensanwendungen, eingebetteten Geräten und Cloud-Umgebungen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: MATLAB vereinfacht komplexe mathematische Berechnungen und Datenanalysetätigkeiten, wodurch Benutzer effizient Algorithmen und Modelle entwickeln können. Seine umfassenden Toolboxes und interaktiven Apps erleichtern schnelles Prototyping und iteratives Design, was die Entwicklungszeit verkürzt. Die Skalierbarkeit der Plattform ermöglicht einen nahtlosen Übergang von der Forschung zur Produktion und unterstützt die Bereitstellung auf verschiedenen Systemen ohne umfangreiche Codeänderungen. Durch die Integration mit mehreren Programmiersprachen und Hardware-Plattformen bietet MATLAB eine vielseitige Umgebung, die die vielfältigen Bedürfnisse von Ingenieuren und Wissenschaftlern in verschiedenen Branchen adressiert.

Rezensenten sagen im Vergleich zu BigML, dass MATLAB ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit BigML:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Posit

Von Posit

4.5/5

(568)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu BigML, dass Posit ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Gemeinsame Kategorien mit BigML:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

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