Top 10 Google Cloud AutoML Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Google Cloud AutoML kürzlich von der G2-Community überprüft

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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.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud AutoML, dass Azure Machine Learning ist:
Besser bei der unterstützung
Einfacher einzurichten
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud AutoML:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Low-Code Machine-Learning-Plattformen

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.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud AutoML, dass Amazon SageMaker ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud AutoML:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Low-Code Machine-Learning-Plattformen

DataRobot
Von DataRobot
4.4/5
(26)
Produktbeschreibung
DataRobot bietet eine maschinelle Lernplattform für Datenwissenschaftler aller Fähigkeitsstufen, um genaue prädiktive Modelle in kürzerer Zeit zu erstellen und bereitzustellen, als es früher der Fall war.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud AutoML, dass DataRobot ist:
Besser bei der unterstützung
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud AutoML:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Low-Code Machine-Learning-Plattformen
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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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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud AutoML, dass Altair AI Studio ist:
Einfacher einzurichten
Besser bei der unterstützung
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud AutoML:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Low-Code Machine-Learning-Plattformen

TensorFlow
Von TensorFlow
4.5/5
(136)
Produktbeschreibung
TensorFlow ist eine Open-Source-Maschinenlern-Bibliothek, die vom Google Brain Team entwickelt wurde, um die Erstellung, das Training und die Bereitstellung von Maschinenlernmodellen auf verschiedenen Plattformen zu erleichtern. Es bietet ein umfassendes Ökosystem, das Aufgaben von einfachen Datenflussdiagrammen bis hin zu komplexen neuronalen Netzwerken unterstützt und es Entwicklern und Forschern ermöglicht, Maschinenlern-Anwendungen effizient zu erstellen und bereitzustellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Flexible Architektur: Die Architektur von TensorFlow ermöglicht die Bereitstellung auf mehreren Plattformen, einschließlich CPUs, GPUs und TPUs, und unterstützt verschiedene Betriebssysteme wie Linux, macOS, Windows, Android und JavaScript. - Unterstützung mehrerer Sprachen: Während es hauptsächlich eine Python-API bietet, unterstützt TensorFlow auch andere Sprachen, einschließlich C++, Java und JavaScript, und bedient damit eine vielfältige Entwicklergemeinschaft. - Hochrangige APIs: TensorFlow umfasst hochrangige APIs wie Keras, die den Prozess des Erstellens und Trainierens von Modellen vereinfachen und das Maschinenlernen für Anfänger zugänglicher und für Experten effizienter machen. - Eager Execution: Diese Funktion ermöglicht die sofortige Auswertung von Operationen und erleichtert das intuitive Debugging und den dynamischen Aufbau von Graphen. - Verteiltes Rechnen: TensorFlow unterstützt verteiltes Training, was die Skalierung von Maschinenlernmodellen über mehrere Geräte und Server hinweg ohne wesentliche Codeänderungen ermöglicht. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: TensorFlow adressiert die Herausforderungen bei der Entwicklung und Bereitstellung von Maschinenlernmodellen, indem es eine einheitliche, skalierbare und flexible Plattform bietet. Es vereinfacht den Arbeitsablauf von der Modellentwicklung bis zur Bereitstellung und reduziert die Komplexität, die mit Maschinenlernprojekten verbunden ist. Durch die Unterstützung einer Vielzahl von Plattformen und Sprachen befähigt TensorFlow Benutzer, Maschinenlernlösungen in unterschiedlichen Umgebungen zu implementieren, von Forschungslabors bis hin zu Produktionssystemen. Sein umfassendes Angebot an Tools und Bibliotheken beschleunigt den Entwicklungsprozess, fördert Innovationen und ermöglicht die Erstellung anspruchsvoller Modelle, die reale Probleme effektiv lösen können.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud AutoML, dass TensorFlow ist:
Besser bei der unterstützung
Einfacher einzurichten
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud AutoML:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Alteryx
Von Alteryx
4.6/5
(671)
Produktbeschreibung
Alteryx treibt transformative Geschäftsergebnisse durch vereinheitlichte Analysen, Datenwissenschaft und Prozessautomatisierung voran.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud AutoML, dass Alteryx ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud AutoML:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Low-Code Machine-Learning-Plattformen

H2O
Von H2O.ai
4.5/5
(24)
Produktbeschreibung
H2O ist ein Werkzeug, das es jedem ermöglicht, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen einfach anzuwenden, um die heutigen herausforderndsten Geschäftsprobleme zu lösen. Es kombiniert die Kraft hochentwickelter Algorithmen, die Freiheit von Open Source und die Kapazität einer wirklich skalierbaren In-Memory-Verarbeitung für Big Data auf einem oder mehreren Knoten.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud AutoML, dass H2O ist:
Besser bei der unterstützung
Teurer
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud AutoML:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

MATLAB
Von MathWorks
4.5/5
(766)
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.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud AutoML, dass MATLAB ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
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Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud AutoML:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

SAS Enterprise Miner
Von SAS Institute Inc.
4.2/5
(192)
Produktbeschreibung
SAS Enterprise Miner ist eine umfassende Data-Mining- und Predictive-Analytics-Software, die entwickelt wurde, um den Prozess der Entwicklung von deskriptiven und prädiktiven Modellen zu optimieren. Sie ermöglicht es den Benutzern, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster sowie Beziehungen aufzudecken, die zu besseren Entscheidungen führen. Mit einer intuitiven grafischen Benutzeroberfläche erleichtert SAS Enterprise Miner den gesamten Data-Mining-Prozess, von der Datenvorbereitung bis zur Modellbewertung, und macht fortgeschrittene Analysen sowohl für technische als auch nicht-technische Benutzer zugänglich. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Benutzerfreundliche Oberfläche: Eine interaktive GUI ermöglicht es den Benutzern, Prozessflussdiagramme zu erstellen und vereinfacht den Modellierungsprozess. - Fortschrittliche Datenvorbereitung: Werkzeuge zur Handhabung fehlender Werte, zum Filtern von Ausreißern und zur Durchführung von Datentransformationen verbessern die Datenqualität. - Vielfältige Modellierungstechniken: Unterstützt eine breite Palette von Algorithmen, einschließlich Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Regressionsmodelle, um verschiedenen analytischen Anforderungen gerecht zu werden. - Open-Source-Integration: Nahtlose Integration mit R ermöglicht es den Benutzern, Datentransformationen und Modelltraining innerhalb der Plattform durchzuführen. - Hochleistungsfähigkeiten: Integriert Hochleistungs-Datenmining-Knoten, um die Verarbeitungseffizienz zu steigern. - Automatisiertes Scoring: Generiert Score-Code in mehreren Sprachen (SAS, C, Java, PMML) für den Einsatz in verschiedenen Umgebungen. - Modellvergleich und -management: Funktionen zum Vergleich mehrerer Modelle mit Lift-Kurven und statistischen Diagnosen, um die leistungsstärksten Modelle zu identifizieren. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: SAS Enterprise Miner befähigt Organisationen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen, indem es eine robuste Plattform zur Entwicklung genauer prädiktiver Modelle bietet. Es adressiert Herausforderungen wie Betrugserkennung, Risikominimierung, Ressourcenbedarfsprognose und Reduzierung der Kundenabwanderung. Durch die Automatisierung und Vereinfachung komplexer Data-Mining-Aufgaben ermöglicht es den Benutzern, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen, was letztendlich die betriebliche Effizienz und den Wettbewerbsvorteil verbessert.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud AutoML, dass SAS Enterprise Miner ist:
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