DataRobot no es la única opción para Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. Explora otras opciones y alternativas competidoras. Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático es una tecnología ampliamente utilizada, y muchas personas están buscando soluciones de software ahorro de tiempo, alta calidad con visión computarizada, entrenamiento de modelos, y servicio gestionado. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a DataRobot incluyen fiabilidad y facilidad de uso. La mejor alternativa general a DataRobot es Alteryx. Otras aplicaciones similares a DataRobot son Dataiku, Altair AI Studio, Azure Machine Learning, y Amazon SageMaker. Se pueden encontrar DataRobot alternativas en Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático pero también pueden estar en Plataformas de Análisis o en Software de Infraestructura de IA Generativa.
Alteryx impulsa resultados empresariales transformadores a través de análisis unificados, ciencia de datos y automatización de procesos.
Dataiku es la Plataforma de IA Universal, que ofrece a las organizaciones control sobre su talento, procesos y tecnologías de IA para liberar la creación de análisis, modelos y agentes.
RapidMiner es una interfaz gráfica de usuario poderosa, fácil de usar e intuitiva para el diseño de procesos analíticos. La sabiduría de las multitudes y las recomendaciones de la comunidad de RapidMiner pueden guiar tu camino. Y puedes reutilizar fácilmente tu código R y Python.
Amazon SageMaker es un servicio completamente gestionado que permite a los desarrolladores y científicos de datos construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático de manera rápida y sencilla a cualquier escala. Amazon SageMaker elimina todas las barreras que típicamente ralentizan a los desarrolladores que quieren usar el aprendizaje automático.
Vertex AI es una plataforma de aprendizaje automático (ML) gestionada que te ayuda a construir, entrenar y desplegar modelos de ML de manera más rápida y sencilla. Incluye una interfaz unificada para todo el flujo de trabajo de ML, así como una variedad de herramientas y servicios para ayudarte en cada paso del proceso. Vertex AI Workbench es un entorno de desarrollo integrado (IDE) basado en la nube que se incluye con Vertex AI. Facilita el desarrollo y la depuración de código de ML. Proporciona una variedad de características para ayudarte con tu flujo de trabajo de ML, como la finalización de código, linting y depuración. Vertex AI y Vertex AI Workbench son una combinación poderosa que puede ayudarte a acelerar tu desarrollo de ML. Con Vertex AI, puedes centrarte en construir y entrenar tus modelos, mientras que Vertex AI Workbench se encarga del resto. Esto te libera para ser más productivo y creativo, y te ayuda a llevar tus modelos a producción más rápido. Si buscas una plataforma de ML poderosa y fácil de usar, entonces Vertex AI es una gran opción. Con Vertex AI, puedes construir, entrenar y desplegar modelos de ML más rápido y fácil que nunca.
H2O es una herramienta que permite a cualquiera aplicar fácilmente el aprendizaje automático y la analítica predictiva para resolver los problemas empresariales más desafiantes de hoy en día, combina el poder de algoritmos altamente avanzados, la libertad del código abierto y la capacidad de un procesamiento en memoria verdaderamente escalable para grandes volúmenes de datos en uno o muchos nodos.
Cloud AutoML es un conjunto de productos de aprendizaje automático que permite a los desarrolladores con experiencia limitada en aprendizaje automático entrenar modelos de alta calidad específicos para sus necesidades empresariales, aprovechando la tecnología de transferencia de aprendizaje de vanguardia de Google y la tecnología de búsqueda de arquitectura neuronal.
Qlik Predict™ empodera a tu equipo para convertir datos en acción con aprendizaje automático sin código.
IBM Watson Studio acelera los flujos de trabajo de aprendizaje automático y profundo necesarios para infundir IA en su negocio para impulsar la innovación. Proporciona un conjunto de herramientas para que los científicos de datos, desarrolladores de aplicaciones y expertos en la materia trabajen de manera colaborativa y sencilla con datos y utilicen esos datos para construir, entrenar y desplegar modelos a escala.