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Média de Kortical

Démo de Kortical - Kortical Lab Page - AutoML
The main screen where once you have uploaded your data you see the code generated by the platform and then you can edit or leave it as it is and Kortical will automatically search through all the different models like XGBoost, Deep Neural Nets, Random Forest, lightgbm, etc.. and tune them automat...
Démo de Kortical - Kortical Explainability Page
You can explain any model, even DNN, with our platform and it cleverly turns NLP explanations back into words to help deliver insights, buy-in and ultimately better models as you can see which features are performing and then augment those to get even better results.
Démo de Kortical - Data Prep - Data Completeness
Quickly see how complete your data is across all columns and also see if there is a dominate value showing in columns that may be ok but also may indicate unclean data.
Démo de Kortical - Data Prep - Feature Importances
See the important features before you build a model, built on a novel ensemble method we created. Allowing you to drop columns that are not useful for ML, for quicker and less expensive model training.
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Avis Kortical (2)

Avis

Avis Kortical (2)

5.0
Avis 2
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SJ
Entreprise (> 1000 employés)
"Plateforme d'IA et d'apprentissage automatique qui peut démocratiser la science des données"
Qu'aimez-vous le plus à propos de Kortical?

La plateforme auto-ML de Kortical accélère le temps nécessaire pour passer de l'exploration au déploiement en tant que data scientist. En automatisant la grande majorité des étapes d'un pipeline d'apprentissage automatique, Kortical permet à un analyste de données de construire des solutions d'apprentissage automatique prêtes pour la production. Il existe une large gamme d'algorithmes d'apprentissage supervisé pour aborder différents problèmes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Kortical?

Pour les data scientists plus avancés, il y a probablement un désir de créer des solutions d'apprentissage automatique à partir de zéro et d'avoir un contrôle complet du flux de travail. Il y a également un besoin de réaliser la plupart des ingénieries de caractéristiques avant d'ingérer les données dans la plateforme. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

AZ
Marché intermédiaire (51-1000 employés)
"Un partenaire de machine learning de confiance suralimenté avec Auto-ML qui offre un retour sur investissement élevé."
Qu'aimez-vous le plus à propos de Kortical?

1) Interface facile à utiliser pour les gestionnaires, les analystes commerciaux et les data scientists.

2) Interopérable via API, par exemple une intégration facile à vos tableaux de bord Qlik Sense et Power BI. Où vous pouvez visualiser tous les résultats et les intégrer dans votre prise de décision quotidienne.

3) Évolutif à toute taille d'entreprise grâce à la puissance de Google Cloud. Des petites aux grandes entreprises.

4) Un outil de data science construit par des data scientists seniors et digne de confiance.

5) Pas une boîte noire. Chaque ligne/résultat est explicable, ce qui est essentiel pour la plupart des parties prenantes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Kortical?

1) J'aimerais voir le tableau de bord de gouvernance du modèle de données. Performance au fil du temps. Dérive des données.

2) Une documentation détaillée et des lignes directrices pour aider les utilisateurs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas assez d'avis sur Kortical pour que G2 puisse fournir des informations d'achat. Voici quelques alternatives avec plus d'avis :

1
Logo de Domo
Domo
4.3
(996)
Domo est une plateforme d'expérience de données native du cloud qui permet aux organisations de connecter, visualiser et analyser des données provenant de sources diverses en temps réel. Conçu pour les utilisateurs techniques et non techniques, Domo facilite la prise de décision basée sur les données à tous les niveaux d'une organisation en fournissant des tableaux de bord intuitifs, des insights alimentés par l'IA et des visualisations personnalisables. Son architecture évolutive assure une intégration transparente avec les systèmes cloud et sur site existants, permettant aux entreprises d'optimiser les processus et de générer des résultats exploitables efficacement. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration de données : Se connecte à plus de 1 000 connecteurs préconstruits, permettant un accès transparent à divers systèmes de données, y compris CRM, ERP et bases de données cloud. - Intelligence d'affaires et analytique : Offre des outils intuitifs pour créer des tableaux de bord dynamiques, des rapports et des visualisations, rendant l'analytique complexe accessible à toutes les équipes. - IA et insights prédictifs : Exploite les capacités d'apprentissage automatique pour fournir des analyses prédictives et des recommandations exploitables basées sur des données en temps réel. - Création d'applications : Permet le développement d'applications métier personnalisées, à faible code et à code professionnel, qui automatisent les processus et rationalisent la prise de décision. - Sécurité et gouvernance : Fournit des outils robustes de gouvernance des données, y compris des autorisations de données personnalisées, des rôles d'utilisateur personnalisés et la conformité à des normes telles que le RGPD et la HIPAA. Valeur principale et solutions : Domo répond au défi des données fragmentées en unifiant les informations provenant de multiples sources en une seule plateforme, permettant aux organisations d'obtenir des insights complets et de prendre des décisions éclairées rapidement. Son interface conviviale démocratise l'accès aux données, permettant aux équipes de collaborer efficacement en utilisant des informations en temps réel. En intégrant des analyses alimentées par l'IA et des applications personnalisables, Domo aide les entreprises à optimiser leurs opérations, identifier les tendances et stimuler la croissance, tout en maintenant des normes strictes de sécurité et de gouvernance.
2
Logo de MATLAB
MATLAB
4.5
(765)
MATLAB est un environnement de programmation de haut niveau et de calcul numérique largement utilisé par les ingénieurs et les scientifiques pour l'analyse de données, le développement d'algorithmes et la modélisation de systèmes. Il offre un environnement de bureau optimisé pour les processus d'analyse et de conception itératifs, associé à un langage de programmation qui exprime directement les mathématiques des matrices et des tableaux. La fonctionnalité Live Editor permet aux utilisateurs de créer des scripts qui intègrent du code, des résultats et du texte formaté dans un carnet exécutable. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse de données : Outils pour explorer, modéliser et analyser des données. - Graphiques : Fonctions pour visualiser et explorer des données à travers divers graphiques et diagrammes. - Programmation : Capacités pour créer des scripts, des fonctions et des classes pour des flux de travail personnalisés. - Création d'applications : Installations pour développer des applications de bureau et web. - Interfaces de langages externes : Intégration avec des langages tels que Python, C/C++, Fortran et Java. - Connectivité matérielle : Support pour connecter MATLAB à diverses plateformes matérielles. - Calcul parallèle : Capacité à effectuer des calculs à grande échelle et à paralléliser des simulations en utilisant des ordinateurs de bureau multicœurs, des GPU, des clusters et des ressources cloud. - Déploiement : Options pour partager des programmes MATLAB et les déployer sur des applications d'entreprise, des dispositifs embarqués et des environnements cloud. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : MATLAB simplifie les calculs mathématiques complexes et les tâches d'analyse de données, permettant aux utilisateurs de développer des algorithmes et des modèles efficacement. Ses boîtes à outils complètes et ses applications interactives facilitent le prototypage rapide et la conception itérative, réduisant le temps de développement. La scalabilité de la plateforme permet une transition fluide de la recherche à la production, supportant le déploiement sur divers systèmes sans modifications de code importantes. En s'intégrant à plusieurs langages de programmation et plateformes matérielles, MATLAB offre un environnement polyvalent qui répond aux besoins divers des ingénieurs et des scientifiques à travers les industries.
3
Logo de SAS Viya
SAS Viya
4.3
(728)
En tant que plateforme d'IA, d'analytique et de gestion des données native du cloud, SAS Viya vous permet de passer à l'échelle de manière rentable, d'augmenter la productivité et d'innover plus rapidement, soutenu par la confiance et la transparence. SAS Viya rend possible l'intégration des équipes et de la technologie, permettant à tous les utilisateurs de travailler ensemble avec succès pour transformer des questions critiques en décisions précises.
4
Logo de Snowflake
Snowflake
4.6
(689)
La plateforme de Snowflake élimine les silos de données et simplifie les architectures, permettant ainsi aux organisations de tirer plus de valeur de leurs données. La plateforme est conçue comme un produit unique et unifié avec des automatisations qui réduisent la complexité et aident à garantir que tout fonctionne parfaitement. Pour prendre en charge une large gamme de charges de travail, elle est optimisée pour des performances à grande échelle, que l'on travaille avec SQL, Python ou d'autres langages. Et elle est connectée à l'échelle mondiale, permettant aux organisations d'accéder en toute sécurité au contenu le plus pertinent à travers les nuages et les régions, avec une expérience cohérente.
5
Logo de Alteryx
Alteryx
4.6
(670)
Alteryx génère des résultats commerciaux transformationnels grâce à l'analytique unifiée, à la science des données et à l'automatisation des processus.
6
Logo de Databricks
Databricks
4.6
(697)
Grandes données simples
7
Logo de Vertex AI
Vertex AI
4.3
(652)
Vertex AI est une plateforme de machine learning (ML) gérée qui vous aide à construire, entraîner et déployer des modèles ML plus rapidement et plus facilement. Elle inclut une interface utilisateur unifiée pour l'ensemble du flux de travail ML, ainsi qu'une variété d'outils et de services pour vous aider à chaque étape du processus. Vertex AI Workbench est un IDE basé sur le cloud qui est inclus avec Vertex AI. Il facilite le développement et le débogage du code ML. Il offre une variété de fonctionnalités pour vous aider dans votre flux de travail ML, telles que la complétion de code, le linting et le débogage. Vertex AI et Vertex AI Workbench sont une combinaison puissante qui peut vous aider à accélérer votre développement ML. Avec Vertex AI, vous pouvez vous concentrer sur la construction et l'entraînement de vos modèles, tandis que Vertex AI Workbench s'occupe du reste. Cela vous libère pour être plus productif et créatif, et cela vous aide à mettre vos modèles en production plus rapidement. Si vous recherchez une plateforme ML puissante et facile à utiliser, alors Vertex AI est une excellente option. Avec Vertex AI, vous pouvez construire, entraîner et déployer des modèles ML plus rapidement et plus facilement que jamais auparavant.
8
Logo de SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud
4.3
(593)
SAP HANA Cloud est la fondation de données native du cloud de la plateforme technologique SAP Business, elle stocke, traite et analyse les données en temps réel à l'échelle du pétaoctet et converge plusieurs types de données dans un système unique tout en les gérant plus efficacement avec un stockage multitier intégré.
9
Logo de Posit
Posit
4.5
(569)
En plus de notre logiciel de science des données open-source, RStudio produit RStudio Team, une plateforme modulaire unique de produits logiciels professionnels prêts pour l'entreprise qui permettent aux équipes d'adopter R, Python et d'autres logiciels de science des données open-source à grande échelle.
10
Logo de Altair AI Studio
Altair AI Studio
4.6
(513)
RapidMiner est une interface utilisateur graphique puissante, facile à utiliser et intuitive pour la conception de processus analytiques. Que la sagesse des foules et les recommandations de la communauté RapidMiner vous guident. Et vous pouvez facilement réutiliser votre code R et Python.
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