Quale piattaforma offre le migliori soluzioni di machine learning?

Sto confrontando le piattaforme di machine learning e cercando di capire quale offra il miglior valore complessivo in termini di prestazioni, facilità d'uso e scalabilità. Che tu sia concentrato sull'addestramento dei modelli, sul deployment o sulla collaborazione, mi piacerebbe sapere cosa ha funzionato meglio per il tuo team.

Ecco alcune piattaforme di machine learning che sono altamente valutate e ampiamente utilizzate. Se hai utilizzato qualcuna di queste, apprezzerei davvero il tuo contributo.

1. Vertex AI: Suite di sviluppo ML completa basata su Google Cloud. Conosciuta per i suoi strumenti AutoML e l'integrazione senza soluzione di continuità con altri servizi GCP.
2. Databricks Data Intelligence Platform: Piattaforma unificata che supporta l'ingegneria dei dati, l'analisi e il machine learning. Opzione forte per i team che gestiscono pipeline AI su larga scala.
3. Deepnote: Notebook collaborativi ottimizzati per iterazioni rapide e sviluppo basato su team. Ottimo per data scientist che lavorano insieme a team di prodotto o ingegneria.
4. Dataiku: Flussi di lavoro visivi e strumenti ML integrati. Utile per le aziende che vogliono permettere sia agli utenti tecnici che non tecnici di costruire e distribuire modelli.
5. Saturn Cloud: Ambiente Jupyter basato su cloud con calcolo scalabile per Python. Ideale per i team che eseguono carichi di lavoro intensivi senza una configurazione infrastrutturale profonda.

Se hai provato qualcuna di queste o hai lavorato con altre piattaforme di machine learning, cosa ha fatto la differenza più grande nel tuo flusso di lavoro? Sono particolarmente interessato all'usabilità, alla collaborazione del team e alla velocità di deployment.

Fammi sapere se desideri una versione di questo post in stile comparativo o qualcosa orientato verso startup rispetto a team aziendali.