Mejor Plataformas de Software de Aprendizaje Automático de Bajo Código - Página 2

Las plataformas de aprendizaje automático (ML) de bajo código permiten a las empresas construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático (ML) principalmente a través de una interfaz de usuario visual o guiada, en lugar de mediante programación extensa. Estas plataformas aceleran el proceso de modelado predictivo y desarrollo de IA y lo hacen más accesible para analistas de negocios, expertos en la materia y científicos de datos que pueden no ser programadores experimentados.

Usando interfaces de arrastrar y soltar, flujos de trabajo de AutoML o guías estilo asistente, estas plataformas manejan pasos clave del ciclo de vida del ML mientras reducen la complejidad técnica para el usuario. Muchas soluciones también incluyen componentes preconstruidos, características de explicabilidad, herramientas de colaboración y gobernanza, e integraciones con fuentes de datos empresariales. Las empresas adoptan plataformas de ML de bajo código para acelerar la adopción de IA, empoderar a equipos no técnicos y estandarizar el despliegue de modelos en entornos de producción.

A diferencia de las plataformas tradicionales de ciencia de datos y aprendizaje automático, las plataformas de ML de bajo código ofrecen funcionalidad de extremo a extremo a través de una interfaz fácil de usar. Algunos proveedores de nube empresarial ofrecen capacidades de ML de bajo código dentro de ecosistemas de IA más amplios, mientras que los proveedores dedicados se centran únicamente en el desarrollo y despliegue visual de modelos de ML.

Para calificar para la inclusión en la categoría de Plataformas de Aprendizaje Automático (ML) de Bajo Código, un producto debe:

Proporcionar una interfaz gráfica, de bajo código o sin código para construir y entrenar modelos de ML personalizados con datos proporcionados por el usuario Incluir funcionalidad incorporada para evaluar modelos entrenados Ofrecer opciones de despliegue directo desde la interfaz, como puntuación por lotes, puntos finales de API o entornos de servicio gestionado Soportar la ingesta de datos a través de cargas o conectores a bases de datos, almacenamiento en la nube u otras fuentes Permitir la colaboración y gobernanza a través de características como acceso basado en roles, gestión de proyectos o espacios de trabajo, o auditabilidad