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Migliori Piattaforme MLOps - Pagina 12

Blue Bowen
BB
Ricercato e scritto da Blue Bowen

Le piattaforme di operationalizzazione del machine learning (MLOps) consentono agli utenti di gestire e monitorare i modelli di machine learning mentre vengono integrati nelle applicazioni aziendali. Inoltre, molti di questi strumenti facilitano il deployment di questi modelli. Con questi strumenti, le aziende possono implementare modelli e algoritmi di machine learning costruiti da data scientist e sviluppatori. Il software MLOps automatizza il deployment, monitora la salute, le prestazioni e l'accuratezza dei modelli, e itera su quei modelli. Alcuni strumenti offrono funzionalità per farlo in modo collaborativo. Questo consente alle aziende di scalare il machine learning in tutta l'azienda e di avere un impatto aziendale tangibile.

Inoltre, questi prodotti possono fornire capacità di sicurezza, provisioning e governance per garantire che solo le persone autorizzate possano apportare modifiche di versione o regolazioni di deployment. Gli strumenti possono differire per quanto riguarda la parte del percorso o del flusso di lavoro del machine learning su cui si concentrano, inclusi spiegabilità, iper ottimizzazione, ingegneria delle caratteristiche, rischio del modello, selezione del modello, monitoraggio del modello e tracciamento degli esperimenti.

Questi strumenti sono solitamente indipendenti dal linguaggio, quindi possono essere implementati con successo indipendentemente da come è costruito un algoritmo. Tuttavia, alcuni possono concentrarsi specificamente su linguaggi come R o Python, tra gli altri. Alcuni di questi prodotti sono dedicati al tracciamento degli esperimenti di machine learning per comprendere meglio le prestazioni dei modelli. Inoltre, alcuni prodotti forniscono la possibilità di aumentare i dataset di addestramento degli utenti per migliorare l'addestramento del modello.

Alcune soluzioni MLOps offrono un modo per gestire tutti i modelli di machine learning in tutta l'azienda in un'unica posizione. Sebbene simile a piattaforme di data science e machine learning, questo software differisce poiché si concentra sulla manutenzione e il monitoraggio dei modelli invece che sul deployment.

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle Piattaforme MLOps, un prodotto deve:

Offrire una piattaforma per monitorare e gestire i modelli di machine learning Consentire agli utenti di integrare i modelli nelle applicazioni aziendali in tutta l'azienda Tracciare la salute e le prestazioni dei modelli di machine learning distribuiti Fornire uno strumento di gestione olistico per comprendere meglio tutti i modelli distribuiti in un'azienda
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Il miglior Piattaforme MLOps a colpo d'occhio

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    Ocular AI è il Multimodal AI Data Lakehouse. Con Ocular, i team di intelligenza artificiale possono integrare, catalogare/curare, cercare, annotare e addestrare senza soluzione di continuità su dati

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    Ocular AI
    Anno di Fondazione
    2024
    Sede centrale
    San Francisco, US
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Ocular AI è il Multimodal AI Data Lakehouse. Con Ocular, i team di intelligenza artificiale possono integrare, catalogare/curare, cercare, annotare e addestrare senza soluzione di continuità su dati

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Ocular AI
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    Ricevi avvisi ogni volta che la tua IA fallisce Traccia i prompt e i modelli. Testa i casi limite. Rileva errori in produzione. Valuta la tua IA con una sola riga di codice.

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    Openlayer
    Anno di Fondazione
    2021
    Sede centrale
    San Francisco, US
    Pagina LinkedIn®
    www.linkedin.com
    23 dipendenti su LinkedIn®
Descrizione del prodotto
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Ricevi avvisi ogni volta che la tua IA fallisce Traccia i prompt e i modelli. Testa i casi limite. Rileva errori in produzione. Valuta la tua IA con una sola riga di codice.

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Openlayer
Anno di Fondazione
2021
Sede centrale
San Francisco, US
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  • Panoramica
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    OPUS è una piattaforma industriale leader di intelligenza artificiale senza codice che consente agli utenti di modellare processi e attrezzature per identificare opportunità di ottimizzazione e manute

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    VROC
    Anno di Fondazione
    2016
    Sede centrale
    East Perth, AU
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    65 follower su Twitter
    Pagina LinkedIn®
    www.linkedin.com
    12 dipendenti su LinkedIn®
Descrizione del prodotto
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OPUS è una piattaforma industriale leader di intelligenza artificiale senza codice che consente agli utenti di modellare processi e attrezzature per identificare opportunità di ottimizzazione e manute

Utenti
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  • 100% Enterprise
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Dettagli del venditore
Venditore
VROC
Anno di Fondazione
2016
Sede centrale
East Perth, AU
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@vrocai
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www.linkedin.com
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    Venditore
    Perpetual Ml
    Anno di Fondazione
    2024
    Sede centrale
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Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di Perpetual ML che prevedono la soddisfazione degli utenti
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Dettagli del venditore
Venditore
Perpetual Ml
Anno di Fondazione
2024
Sede centrale
Istanbul, TR
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    Una piattaforma di livello aziendale per l'apprendimento automatico agile, riproducibile e scalabile.

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Una piattaforma di livello aziendale per l'apprendimento automatico agile, riproducibile e scalabile.

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Polyaxon
Sede centrale
Berlin, DE
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    Postploy
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Postploy
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WY, US
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  • Dettagli del venditore
    Venditore
    Prezelfy
    Anno di Fondazione
    2012
    Sede centrale
    Miami, US
    Pagina LinkedIn®
    linkedin.com
    9 dipendenti su LinkedIn®
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Prezelfy
Anno di Fondazione
2012
Sede centrale
Miami, US
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linkedin.com
9 dipendenti su LinkedIn®
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Quantyfy
Sede centrale
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    Piattaforma DataOps per l'Integrazione dei Dati in Streaming e Analisi Avanzata in Tempo Reale

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    @weareradicalbit
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Piattaforma DataOps per l'Integrazione dei Dati in Streaming e Analisi Avanzata in Tempo Reale

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Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di Radicalbit che prevedono la soddisfazione degli utenti
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  • Dettagli del venditore
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  • Dettagli del venditore
    Venditore
    Raindrop AI
    Sede centrale
    San Francisco, US
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Dettagli del venditore
Venditore
Raindrop AI
Sede centrale
San Francisco, US
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    Come vengono determinate?Informazioni
    Questa descrizione è fornita dal venditore.

    Il Metric Command Center - potenziare i consumatori di dati per scoprire, esplorare e creare metriche aziendali standard. I clienti di Rasgo ottengono i seguenti benefici: 1) Completa standardizzazio

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    Espandi/Comprimi Dettagli del venditore
  • Dettagli del venditore
    Anno di Fondazione
    2020
    Sede centrale
    New York, US
    Pagina LinkedIn®
    www.linkedin.com
    2 dipendenti su LinkedIn®
Descrizione del prodotto
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Il Metric Command Center - potenziare i consumatori di dati per scoprire, esplorare e creare metriche aziendali standard. I clienti di Rasgo ottengono i seguenti benefici: 1) Completa standardizzazio

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2020
Sede centrale
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