Top 10 DataRobot Alternativen & Wettbewerber

(26)4.4 von 5

Die unten aufgeführten Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen-Lösungen sind die häufigsten Alternativen, die von Benutzern und Reviewern mit DataRobot verglichen werden. Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen ist eine weit verbreitete Technologie, und viele Menschen suchen nach zeitersparend, einfach-Softwarelösungen mit modell-training, maschinelles sehen, und generierung natürlicher sprache. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu DataRobot zu berücksichtigen sind, beinhalten Benutzerfreundlichkeit und Zuverlässigkeit. Die beste Gesamtalternative zu DataRobot ist Alteryx. Andere ähnliche Apps wie DataRobot sind Dataiku, Altair AI Studio, Azure Machine Learning, und Amazon SageMaker. DataRobot Alternativen finden Sie in Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, aber sie könnten auch in Analyseplattformen oder Generative KI-Infrastruktur-Software sein.

Weniger anzeigen

Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu DataRobot

Alteryx
Dataiku
Altair AI Studio
Azure Machine Learning
Amazon SageMaker
Vertex AI
H2O
Google Cloud AutoML

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

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie DataRobot im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Computersoftware, Computerhardware, und Bildungsmanagement überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

Gesponsert

G2 Advertising

Get 2x conversion than Google Ads with G2 Advertising!

G2 Advertising places your product in premium positions on high-traffic pages and on targeted competitor pages to reach buyers at key comparison moments.

Von Alteryx

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu DataRobot, dass Alteryx ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Einfacher einzurichten

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit DataRobot:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Prädiktive Analytik

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Dataiku

Von Dataiku

4.4/5

(188)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu DataRobot, dass Dataiku ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Einfacher einzurichten

Gemeinsame Kategorien mit DataRobot:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Prädiktive Analytik

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Altair AI Studio

Von Altair

4.6/5

(511)

Produktbeschreibung

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

Einfacher einzurichten

Einfacher zu verwalten

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit DataRobot:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Prädiktive Analytik

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Sie sehen einen Teil der GeschichteMelden Sie sich an oder erstellen Sie ein Konto, um auf die vollständige Liste der Alternativen zuzugreifen.

Erstellen Sie ein kostenloses Konto

Amazon SageMaker

Von Amazon Web Services (AWS)

4.2/5

(48)

Produktbeschreibung

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Dienst, der Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglicht, Machine-Learning-Modelle (ML) in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Es bietet eine umfassende Suite von Tools und Infrastruktur, die den gesamten ML-Workflow von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung rationalisiert. Mit SageMaker können Benutzer schnell auf Trainingsdaten zugreifen, Algorithmen auswählen und optimieren sowie Modelle in einer sicheren und skalierbaren Umgebung bereitstellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs): SageMaker bietet eine einheitliche, webbasierte Oberfläche mit integrierten IDEs, einschließlich JupyterLab und RStudio, die eine nahtlose Entwicklung und Zusammenarbeit ermöglichen. - Vorgefertigte Algorithmen und Frameworks: Es umfasst eine Auswahl optimierter ML-Algorithmen und unterstützt beliebte Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Apache MXNet, was Flexibilität in der Modellentwicklung ermöglicht. - Automatisierte Modelloptimierung: SageMaker kann Modelle automatisch optimieren, um optimale Genauigkeit zu erreichen, wodurch der Zeit- und Arbeitsaufwand für manuelle Anpassungen reduziert wird. - Skalierbares Training und Bereitstellung: Der Dienst verwaltet die zugrunde liegende Infrastruktur, was ein effizientes Training von Modellen auf großen Datensätzen und deren Bereitstellung über automatisch skalierende Cluster für hohe Verfügbarkeit ermöglicht. - MLOps und Governance: SageMaker bietet Tools zur Überwachung, Fehlerbehebung und Verwaltung von ML-Modellen, um robuste Abläufe und die Einhaltung von Unternehmenssicherheitsstandards zu gewährleisten. Primärer Wert und gelöstes Problem: Amazon SageMaker adressiert die Komplexität und ressourcenintensive Natur der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen. Durch das Angebot einer vollständig verwalteten Umgebung mit integrierten Tools und skalierbarer Infrastruktur beschleunigt es den ML-Lebenszyklus, reduziert den betrieblichen Aufwand und ermöglicht es Organisationen, effizienter Erkenntnisse und Wert aus ihren Daten zu gewinnen. Dies befähigt Unternehmen, schnell zu innovieren und KI-Lösungen zu implementieren, ohne umfangreiche interne Expertise oder Infrastrukturmanagement zu benötigen.

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

Langsamer, um den roi zu erreichen

Einfacher einzurichten

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit DataRobot:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

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.

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

Einfacher einzurichten

Teurer

Einfacher zu verwalten

Gemeinsame Kategorien mit DataRobot:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

H2O

Von H2O.ai

4.5/5

(24)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu DataRobot, dass H2O ist:

Besser bei der unterstützung

Einfacher zu verwalten

Einfacher einzurichten

Gemeinsame Kategorien mit DataRobot:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Von Google

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 DataRobot, dass Google Cloud AutoML ist:

Einfacher zu verwalten

Einfacher einzurichten

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit DataRobot:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Qlik Predict

Von Qlik

4.4/5

(81)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu DataRobot, dass Qlik Predict ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Einfacher einzurichten

Einfacher zu verwalten

Gemeinsame Kategorien mit DataRobot:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Prädiktive Analytik

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

IBM Watson Studio

Von IBM

4.2/5

(166)

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 DataRobot, dass IBM Watson Studio ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Einfacher einzurichten

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit DataRobot:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Prädiktive Analytik

Gesponsert

G2 Advertising

Get 2x conversion than Google Ads with G2 Advertising!

G2 Advertising places your product in premium positions on high-traffic pages and on targeted competitor pages to reach buyers at key comparison moments.

Learn More