WhyLabs Funktionen

Einsatz (10)

Sprachliche Flexibilität: Wie in 17 WhyLabs Bewertungen berichtet. Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.
Flexibilität des Rahmens: Basierend auf 19 WhyLabs Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.
Versionsverwaltung: Wie in 17 WhyLabs Bewertungen berichtet. Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.
Einfache Bereitstellung: Wie in 19 WhyLabs Bewertungen berichtet. Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.
Skalierbarkeit: Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. 18 Rezensenten von WhyLabs haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Sprachliche Flexibilität: Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. 18 Rezensenten von WhyLabs haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Flexibilität des Rahmens: Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. Diese Funktion wurde in 20 WhyLabs Bewertungen erwähnt.
Versionsverwaltung: Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. 17 Rezensenten von WhyLabs haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Einfache Bereitstellung: Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. Diese Funktion wurde in 20 WhyLabs Bewertungen erwähnt.
Skalierbarkeit: Basierend auf 21 WhyLabs Bewertungen. Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Management (7)

Katalogisierung: Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. 16 Rezensenten von WhyLabs haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Überwachung: Basierend auf 21 WhyLabs Bewertungen. Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.
Regierend: Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. Diese Funktion wurde in 15 WhyLabs Bewertungen erwähnt.
Modell-Registry: Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden. Diese Funktion wurde in 15 WhyLabs Bewertungen erwähnt.
Katalogisierung: Wie in 15 WhyLabs Bewertungen berichtet. Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.
Überwachung: Wie in 20 WhyLabs Bewertungen berichtet. Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.
Regierend: Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. 16 Rezensenten von WhyLabs haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Transaktionen (3)

Metriken: Basierend auf 19 WhyLabs Bewertungen. Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion
Infrastruktur-Management: Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen Diese Funktion wurde in 16 WhyLabs Bewertungen erwähnt.
Zusammenarbeit: Basierend auf 18 WhyLabs Bewertungen. Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen.