Top 10 MLJAR Alternativen & Wettbewerber

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

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Databricks Data Intelligence Platform
Von Databricks Inc.
4.6/5
(636)
Produktbeschreibung
Große Daten einfach
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Rezensenten sagen im Vergleich zu MLJAR, dass Databricks Data Intelligence Platform ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Besser bei der unterstützung
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit MLJAR:
MLOps-Plattformen

Snowflake
Von Snowflake, Inc.
4.6/5
(667)
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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Rezensenten sagen im Vergleich zu MLJAR, dass Snowflake ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Besser bei der unterstützung
Brauchbarer
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MLOps-Plattformen

SAS Viya
Von SAS Institute Inc.
4.3/5
(617)
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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Rezensenten sagen im Vergleich zu MLJAR, dass SAS Viya ist:
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Besser bei der unterstützung
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MLOps-Plattformen
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SAP HANA Cloud
Von SAP
4.3/5
(570)
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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MLOps-Plattformen

Saturn Cloud
Von Saturn Cloud
4.8/5
(319)
Produktbeschreibung
Saturn Cloud ist eine Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattform für skalierbare Python-Analysen mit Dask und GPUs auf gehosteten Notebooks. Teilen Sie Arbeiten und Dashboards, greifen Sie auf Ihre bevorzugten Python-Bibliotheken zu, verbinden Sie sich mit bestehenden cloud-gehosteten Diensten und mehr.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu MLJAR, dass Saturn Cloud ist:
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Besser bei der erfüllung von anforderungen
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MLOps-Plattformen

SuperAnnotate
Von SuperAnnotate
4.9/5
(184)
Produktbeschreibung
SuperAnnotate ist die führende Plattform zum Erstellen, Feinabstimmen, Iterieren und Verwalten Ihrer KI-Modelle schneller mit den hochwertigsten Trainingsdaten.
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Besser bei der unterstützung
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Brauchbarer
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MLOps-Plattformen

Dataiku
Von Dataiku
4.4/5
(183)
Produktbeschreibung
Dataiku ist die universelle KI-Plattform, die Organisationen die Kontrolle über ihr KI-Talent, ihre Prozesse und Technologien gibt, um die Erstellung von Analysen, Modellen und Agenten zu ermöglichen.
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MLOps-Plattformen

IBM Watson Studio
Von IBM
4.2/5
(164)
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.
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MLOps-Plattformen

IBM watsonx.ai
Von IBM
4.4/5
(123)
Produktbeschreibung
IBM Watsonx.ai is an advanced AI and machine learning platform designed to accelerate enterprise AI adoption, offering a comprehensive suite of tools for businesses to build, deploy, and scale AI applications. The product is part of IBM's broader Watsonx ecosystem, which aims to democratize AI by providing accessible, powerful solutions tailored for organizations of all sizes and industries.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu MLJAR, dass IBM watsonx.ai ist:
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MLOps-Plattformen

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