Migliori Piattaforme Software di Machine Learning a Basso Codice - Pagina 2

Le piattaforme di machine learning (ML) a basso codice consentono alle aziende di costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning (ML) principalmente attraverso un'interfaccia utente visiva o guidata, piuttosto che tramite una programmazione estensiva. Queste piattaforme accelerano il processo di modellazione predittiva e sviluppo dell'IA e lo rendono più accessibile agli analisti aziendali, esperti del settore e data scientist che potrebbero non essere programmatori esperti.

Utilizzando interfacce drag-and-drop, flussi di lavoro AutoML o guide in stile wizard, queste piattaforme gestiscono i passaggi chiave del ciclo di vita del ML riducendo la complessità tecnica per l'utente. Molte soluzioni includono anche componenti predefiniti, funzionalità di spiegabilità, strumenti di collaborazione e governance e integrazioni con fonti di dati aziendali. Le aziende adottano piattaforme ML a basso codice per accelerare l'adozione dell'IA, potenziare i team non tecnici e standardizzare la distribuzione dei modelli in ambienti di produzione.

A differenza delle tradizionali piattaforme di data science e machine learning, le piattaforme ML a basso codice offrono funzionalità end-to-end attraverso un'interfaccia user-friendly. Alcuni fornitori di cloud aziendali offrono capacità ML a basso codice all'interno di ecosistemi di IA più ampi, mentre fornitori dedicati si concentrano esclusivamente sullo sviluppo e la distribuzione di modelli ML visivi.

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle Piattaforme di Machine Learning (ML) a Basso Codice, un prodotto deve:

Fornire un'interfaccia grafica, a basso codice o senza codice per costruire e addestrare modelli ML personalizzati su dati forniti dall'utente Includere funzionalità integrate per valutare i modelli addestrati Offrire opzioni di distribuzione diretta dall'interfaccia, come scoring batch, endpoint API o ambienti di servizio gestiti Supportare l'ingestione dei dati tramite caricamenti o connettori a database, archiviazione cloud o altre fonti Abilitare la collaborazione e la governance attraverso funzionalità come accesso basato sui ruoli, gestione di progetti o spazi di lavoro, o auditabilità