Top 10 Contextual Alternativen & Wettbewerber

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

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Vertex AI
Von Google
4.3/5
(638)
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.
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Gemeinsame Kategorien mit Contextual:
Generative KI-Infrastruktur
MLOps-Plattformen

ChatGPT
Von OpenAI
4.7/5
(1,822)
Produktbeschreibung
ChatGPT ist ein fortschrittliches KI-Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde, um Benutzern bei der Erstellung von menschenähnlichem Text basierend auf den erhaltenen Eingaben zu helfen. Es dient als vielseitiges Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungen, einschließlich der Erstellung von E-Mails, dem Schreiben von Code, der Erstellung von Inhalten und der Bereitstellung detaillierter Erklärungen zu verschiedenen Themen. ChatGPT entwickelt sich ständig weiter, um die Benutzererfahrung zu verbessern und unterschiedlichen Bedürfnissen gerecht zu werden. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Natürliche Sprachverständnis: ChatGPT kann Text verstehen und generieren, der einem menschlichen Gespräch sehr nahekommt, was die Interaktionen intuitiv und ansprechend macht. - Vielseitige Anwendungen: Es unterstützt Aufgaben wie Inhaltserstellung, Programmierhilfe, das Erlernen neuer Konzepte und mehr und richtet sich sowohl an persönliche als auch berufliche Anwendungsfälle. - Kontinuierliche Verbesserung: OpenAI aktualisiert ChatGPT regelmäßig, um seine Leistung, Genauigkeit und Sicherheit zu verbessern und sicherzustellen, dass es ein zuverlässiges Werkzeug für Benutzer bleibt. Primärer Wert und Benutzerlösungen: ChatGPT adressiert das Bedürfnis nach effizienter und zugänglicher Unterstützung in verschiedenen Bereichen. Durch die Nutzung seiner fortschrittlichen Sprachverarbeitungsfähigkeiten hilft es Benutzern, Zeit zu sparen, die Produktivität zu steigern und nahtlos auf Informationen zuzugreifen. Ob es darum geht, Dokumente zu erstellen, neue Themen zu lernen oder Routineaufgaben zu automatisieren, ChatGPT bietet eine wertvolle Ressource, die sich an individuelle Anforderungen anpasst und zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der heutigen digitalen Landschaft wird.
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Gemeinsame Kategorien mit Contextual:
KI-Code-Generierung

GitLab
Von GitLab Inc.
4.5/5
(870)
Produktbeschreibung
Eine Open-Source-Webschnittstelle und Versionskontrollplattform basierend auf Git.
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Gemeinsame Kategorien mit Contextual:
KI-Code-Generierung
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Workato
Von Workato
4.7/5
(745)
Produktbeschreibung
Die einzige intelligente Automatisierungsplattform, die sowohl Geschäftsanwendern als auch der IT ermöglicht, App- und Datenintegration, Prozess- und Workflow-Automatisierung in einer einzigen Plattform zu erstellen, zu betreiben und auszurollen - ohne Kompromisse bei Sicherheit und Governance einzugehen.
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Gemeinsame Kategorien mit Contextual:
Generative KI-Infrastruktur

Snowflake
Von Snowflake, Inc.
4.6/5
(678)
Produktbeschreibung
Die Plattform von Snowflake beseitigt Datensilos und vereinfacht Architekturen, sodass Organisationen mehr Wert aus ihren Daten ziehen können. Die Plattform ist als ein einziges, einheitliches Produkt konzipiert, mit Automatisierungen, die die Komplexität reduzieren und sicherstellen, dass alles „einfach funktioniert“. Um eine breite Palette von Arbeitslasten zu unterstützen, ist sie für Leistung im großen Maßstab optimiert, unabhängig davon, ob jemand mit SQL, Python oder anderen Sprachen arbeitet. Und sie ist global vernetzt, sodass Organisationen sicher auf die relevantesten Inhalte über Clouds und Regionen hinweg zugreifen können, mit einer konsistenten Erfahrung.
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Gemeinsame Kategorien mit Contextual:
MLOps-Plattformen

Databricks Data Intelligence Platform
Von Databricks Inc.
4.6/5
(658)
Produktbeschreibung
Große Daten einfach
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Gemeinsame Kategorien mit Contextual:
MLOps-Plattformen

SAS Viya
Von SAS Institute Inc.
4.3/5
(729)
Produktbeschreibung
Als cloud-natives KI-, Analyse- und Datenmanagement-Plattform ermöglicht SAS Viya eine kosteneffiziente Skalierung, steigert die Produktivität und fördert schnellere Innovationen, unterstützt durch Vertrauen und Transparenz. SAS Viya ermöglicht die Integration von Teams und Technologien, sodass alle Benutzer erfolgreich zusammenarbeiten können, um kritische Fragen in präzise Entscheidungen umzuwandeln.
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Gemeinsame Kategorien mit Contextual:
MLOps-Plattformen

SAP HANA Cloud
Von SAP
4.3/5
(574)
Produktbeschreibung
SAP HANA Cloud ist die cloud-native Datenbasis der SAP Business Technology Platform, sie speichert, verarbeitet und analysiert Daten in Echtzeit im Petabyte-Bereich und vereint mehrere Datentypen in einem einzigen System, während sie diese effizienter mit integriertem Mehrstufenspeicher verwaltet.
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Gemeinsame Kategorien mit Contextual:
MLOps-Plattformen

Altair AI Studio
Von Altair
4.6/5
(511)
Produktbeschreibung
RapidMiner ist eine leistungsstarke, benutzerfreundliche und intuitive grafische Benutzeroberfläche für die Gestaltung analytischer Prozesse. Die Weisheit der Vielen und Empfehlungen aus der RapidMiner-Community können Ihren Weg leiten. Und Sie können Ihren R- und Python-Code problemlos wiederverwenden.
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Generative KI-Infrastruktur

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