Weka ist nicht die einzige Option für Maschinelles Lernsoftware. Entdecken Sie andere konkurrierende Optionen und Alternativen. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Weka zu berücksichtigen sind, beinhalten files. Die beste Gesamtalternative zu Weka ist scikit-learn. Andere ähnliche Apps wie Weka sind machine-learning in Python, XGBoost, Dataiku, und Alteryx. Weka Alternativen finden Sie in Maschinelles Lernsoftware, aber sie könnten auch in Analyseplattformen oder Generative KI-Infrastruktur-Software sein.
Scikit-learn ist eine Software-Bibliothek für maschinelles Lernen für die Programmiersprache Python, die verschiedene Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Algorithmen umfasst, darunter Support-Vektor-Maschinen, Random Forests, Gradient Boosting, k-Means und DBSCAN, und ist darauf ausgelegt, mit den numerischen und wissenschaftlichen Bibliotheken NumPy und SciPy von Python zusammenzuarbeiten.
Maschinelles Lernen Support-Vektor-Maschine (SVMs) und Support-Vektor-Regression (SVRs) sind überwachte Lernmodelle mit zugehörigen Lernalgorithmen, die Daten analysieren und Muster erkennen, die für Klassifikations- und Regressionsanalysen verwendet werden.
XGBoost ist eine optimierte verteilte Gradient-Boosting-Bibliothek, die effizient, flexibel und portabel ist. Sie implementiert maschinelle Lernalgorithmen im Rahmen des Gradient Boosting und bietet ein paralleles Baum-Boosting (auch bekannt als GBDT, GBM), das viele Datenwissenschaftsprobleme schnell und genau löst.
Alteryx treibt transformative Geschäftsergebnisse durch vereinheitlichte Analysen, Datenwissenschaft und Prozessautomatisierung voran.
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.
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.
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.
Automation Anywhere Enterprise ist eine RPA-Plattform, die für das digitale Unternehmen konzipiert ist.
Die größten und am schnellsten wachsenden Unternehmen der Welt verlassen sich auf Demandbase, um ihre ABM- und ABX-Strategien voranzutreiben und ihre Go-to-Market-Leistung zu maximieren. Mit der Demandbase ABX Cloud, angetrieben durch unsere Account Intelligence, haben Sie eine Plattform, um Ihre 1st- und 3rd-Party-Daten für eine einheitliche Sicht auf das Konto zu verbinden, was es den Umsatzteams erleichtert, während der gesamten Kaufreise, vom Interessenten bis zum Kunden, koordiniert zu bleiben.