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Meilleur Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique - Page 26

Bijou Barry
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Recherché et rédigé par Bijou Barry

Les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (DSML) fournissent des outils pour construire, déployer et surveiller des algorithmes d'apprentissage automatique en combinant des données avec des modèles intelligents de prise de décision pour soutenir les solutions commerciales. Ces plateformes peuvent offrir des algorithmes préconstruits et des flux de travail visuels pour les utilisateurs non techniques ou nécessiter des compétences de développement plus avancées pour la création de modèles complexes.

Capacités principales des logiciels de science des données et d'apprentissage automatique (DSML)

Pour être inclus dans la catégorie des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (DSML), un produit doit :

  • Présenter un moyen pour les développeurs de connecter les données aux algorithmes afin qu'ils puissent apprendre et s'adapter
  • Permettre aux utilisateurs de créer des algorithmes d'apprentissage automatique et/ou offrir des algorithmes préconstruits pour les utilisateurs novices
  • Fournir une plateforme pour déployer l'IA à grande échelle

Comment le logiciel DSML diffère des autres outils

Les plateformes DSML diffèrent des offres traditionnelles de plateforme en tant que service (PaaS) en fournissant des fonctionnalités spécifiques à l'apprentissage automatique, telles que des algorithmes préconstruits, des flux de travail de formation de modèles et des fonctionnalités automatisées qui réduisent le besoin d'une expertise approfondie en science des données.

Perspectives des avis G2 sur le logiciel DSML

Selon les données des avis G2, les utilisateurs soulignent la valeur du développement de modèles simplifié, la facilité de déploiement et les options qui soutiennent à la fois les praticiens non techniques et avancés grâce à des interfaces visuelles ou des flux de travail basés sur le codage.

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    Kili Technology est une plateforme collaborative de données d'IA conçue pour aider les clients d'entreprise à créer des données d'entraînement d'IA prêtes pour la production. Fondée à Paris en 2018, K

    Utilisateurs
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    Industries
    • Technologie de l'information et services
    • Logiciels informatiques
    Segment de marché
    • 40% Marché intermédiaire
    • 38% Petite entreprise
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    Développer/Réduire Avantages et Inconvénients
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    Les avantages et les inconvénients sont compilés à partir des commentaires et regroupés par thèmes pour fournir un résumé facile à comprendre des avis des utilisateurs.
    Avantages
    Qualité de l'API
    2
    Utilisabilité de l'API
    2
    Collaboration
    2
    Étiquetage des données
    2
    Gestion des données
    2
    Inconvénients
    Problèmes d'annotation
    1
    Mise en œuvre complexe
    1
    Étiquetage inefficace
    1
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    Facilité d’administration
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    Paris, FR
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Kili Technology est une plateforme collaborative de données d'IA conçue pour aider les clients d'entreprise à créer des données d'entraînement d'IA prêtes pour la production. Fondée à Paris en 2018, K

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Avantages
Qualité de l'API
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Problèmes d'annotation
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    Nous soutenons la croissance de votre entreprise par l'amélioration de l'attraction des clients et l'amélioration de la productivité avec la dernière technologie informatique.

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Nous soutenons la croissance de votre entreprise par l'amélioration de l'attraction des clients et l'amélioration de la productivité avec la dernière technologie informatique.

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    Kuse AI
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    Plateforme de gestion de projet intelligente, qui utilise la puissance de l'IA/ML pour extraire et traiter automatiquement les informations des documents et permettre de collaborer avec les membres de

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Plateforme de gestion de projet intelligente, qui utilise la puissance de l'IA/ML pour extraire et traiter automatiquement les informations des documents et permettre de collaborer avec les membres de

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    LayerNext est une plateforme de CFO IA qui maintient vos finances précises, à jour et prêtes pour des décisions en temps réel. Nous catégorisons automatiquement les transactions, rapprochons les compt

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    Segment de marché
    • 100% Entreprise
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    Avantages
    Précision
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    Efficacité de l'analyse
    1
    Analytique
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    Gestion des données
    1
    Visualisation des données
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    Inconvénients
    Problèmes d'annotation
    1
    Caractéristiques manquantes
    1
    Manque de fonctionnalités
    1
    Fonctionnalités limitées
    1
    Fonctionnalités manquantes
    1
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    2022
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LayerNext est une plateforme de CFO IA qui maintient vos finances précises, à jour et prêtes pour des décisions en temps réel. Nous catégorisons automatiquement les transactions, rapprochons les compt

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  • 100% Entreprise
LayerNext Avantages et Inconvénients
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Avantages
Précision
1
Efficacité de l'analyse
1
Analytique
1
Gestion des données
1
Visualisation des données
1
Inconvénients
Problèmes d'annotation
1
Caractéristiques manquantes
1
Manque de fonctionnalités
1
Fonctionnalités limitées
1
Fonctionnalités manquantes
1
LayerNext fonctionnalités et évaluations de l'utilisabilité qui prédisent la satisfaction des utilisateurs
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LevelFields AI fonctionnalités et évaluations de l'utilisabilité qui prédisent la satisfaction des utilisateurs
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Clemson, US
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    Aucune information disponible
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    Vendeur
    Lilac
    Année de fondation
    2023
    Emplacement du siège social
    Boston, US
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Vendeur
Lilac
Année de fondation
2023
Emplacement du siège social
Boston, US
Page LinkedIn®
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1 employés sur LinkedIn®
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    Développer/Réduire Détails du vendeur
  • Détails du vendeur
    Vendeur
    LiveFlow
    Année de fondation
    2021
    Emplacement du siège social
    New York, US
    Page LinkedIn®
    www.linkedin.com
    48 employés sur LinkedIn®
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Segment de marché
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LiveFlow fonctionnalités et évaluations de l'utilisabilité qui prédisent la satisfaction des utilisateurs
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Aucune information disponible
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Vendeur
LiveFlow
Année de fondation
2021
Emplacement du siège social
New York, US
Page LinkedIn®
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48 employés sur LinkedIn®
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Ludwig est une boîte à outils qui permet d'entraîner et de tester des modèles d'apprentissage profond sans avoir besoin d'écrire de code.

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