Top 10 Alternative e Competitor di Amazon SageMaker

(48)4.2 su 5

Cerchi alternative o concorrenti a Amazon SageMaker? Piattaforme di Data Science e Machine Learning è una tecnologia ampiamente utilizzata e molte persone cercano soluzioni software veloce, affidabile con addestramento del modello, visione artificiale, e generazione del linguaggio naturale. Altri fattori importanti da considerare quando si ricercano alternative a Amazon SageMaker includono affidabilità e facilità d'uso. La migliore alternativa complessiva a Amazon SageMaker è Vertex AI. Altre app simili a Amazon SageMaker sono Dataiku, Azure Machine Learning, Alteryx, e IBM Watson Studio. Amazon SageMaker alternative possono essere trovate in Piattaforme di Data Science e Machine Learning ma potrebbero anche essere in Software di infrastruttura AI generativa o Piattaforme di analisi.

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Migliori alternative a pagamento e gratuite a Amazon SageMaker

Vertex AI
Dataiku
Azure Machine Learning
Alteryx
IBM Watson Studio
Altair AI Studio
DataRobot
H2O

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Le migliori alternative a 10 a Amazon SageMaker recentemente recensite dalla comunità G2

Sfoglia le opzioni qui sotto. Basato sui dati dei recensori, puoi vedere come Amazon SageMaker si confronta con la concorrenza, controllare le recensioni degli utenti attuali e precedenti in settori come Tecnologia dell'informazione e servizi, Istruzione superiore, e Internet, e trovare il miglior prodotto per la tua azienda.

Vertex AI

Di Google

4.3/5

(634)

Descrizione del Prodotto

Vertex AI è una piattaforma di machine learning (ML) gestita che ti aiuta a costruire, addestrare e distribuire modelli ML in modo più veloce e semplice. Include un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML, oltre a una varietà di strumenti e servizi per aiutarti in ogni fase del processo. Vertex AI Workbench è un IDE basato su cloud incluso con Vertex AI. Rende facile sviluppare e fare il debug del codice ML. Fornisce una varietà di funzionalità per aiutarti nel tuo flusso di lavoro ML, come il completamento del codice, il linting e il debug. Vertex AI e Vertex AI Workbench sono una combinazione potente che può aiutarti ad accelerare il tuo sviluppo ML. Con Vertex AI, puoi concentrarti sulla costruzione e l'addestramento dei tuoi modelli, mentre Vertex AI Workbench si occupa del resto. Questo ti libera per essere più produttivo e creativo, e ti aiuta a portare i tuoi modelli in produzione più velocemente. Se stai cercando una piattaforma ML potente e facile da usare, allora Vertex AI è un'ottima opzione. Con Vertex AI, puoi costruire, addestrare e distribuire modelli ML più velocemente e più facilmente che mai.

Categorie in comune con Amazon SageMaker:

Piattaforme MLOps

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Infrastruttura di AI Generativa

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Dataiku

Di Dataiku

4.4/5

(188)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Amazon SageMaker, Dataiku è:

Più utilizzabile

Più costoso

Meglio nel soddisfare i requisiti

Categorie in comune con Amazon SageMaker:

Piattaforme MLOps

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Infrastruttura di AI Generativa

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Azure Machine Learning

Di Microsoft

4.3/5

(88)

Descrizione del Prodotto

Azure Machine Learning è un servizio di livello enterprise che facilita il ciclo di vita completo del machine learning, permettendo a data scientist e sviluppatori di costruire, addestrare e distribuire modelli in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Preparazione dei Dati: Itera rapidamente la preparazione dei dati su cluster Apache Spark all'interno di Azure Machine Learning, interoperabile con Microsoft Fabric. - Feature Store: Aumenta l'agilità nella distribuzione dei tuoi modelli rendendo le caratteristiche scopribili e riutilizzabili tra i workspace. - Infrastruttura AI: Sfrutta un'infrastruttura AI appositamente progettata per combinare le ultime GPU e il networking InfiniBand. - Machine Learning Automatizzato: Crea rapidamente modelli di machine learning accurati per compiti che includono classificazione, regressione, visione e elaborazione del linguaggio naturale. - AI Responsabile: Costruisci soluzioni AI responsabili con capacità di interpretabilità. Valuta l'equità del modello attraverso metriche di disparità e mitiga l'iniquità. - Catalogo Modelli: Scopri, affina e distribuisci modelli di base da Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere e altri utilizzando il catalogo modelli. - Prompt Flow: Progetta, costruisci, valuta e distribuisci flussi di lavoro di modelli linguistici con il prompt flow. - Endpoint Gestiti: Operazionalizza la distribuzione e la valutazione dei modelli, registra le metriche e esegui rollout sicuri dei modelli. Valore Primario e Soluzioni Fornite: Azure Machine Learning accelera il tempo per ottenere valore semplificando l'ingegneria dei prompt e i flussi di lavoro dei modelli di machine learning, facilitando uno sviluppo più rapido dei modelli con una potente infrastruttura AI. Semplifica le operazioni abilitando pipeline end-to-end riproducibili e automatizzando i flussi di lavoro con integrazione e distribuzione continua (CI/CD). La piattaforma garantisce fiducia nello sviluppo attraverso una governance unificata dei dati e dell'AI con sicurezza e conformità integrate, permettendo al calcolo di funzionare ovunque per il machine learning ibrido. Inoltre, promuove l'AI responsabile fornendo visibilità nei modelli, valutando i flussi di lavoro dei modelli linguistici e mitigando equità, pregiudizi e danni con sistemi di sicurezza integrati.

I recensori dicono che rispetto a Amazon SageMaker, Azure Machine Learning è:

Più utilizzabile

Meglio nel supporto

Categorie in comune con Amazon SageMaker:

Piattaforme MLOps

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Infrastruttura di AI Generativa

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

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IBM Watson Studio

Di IBM

4.2/5

(165)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Amazon SageMaker, IBM Watson Studio è:

Più lento a raggiungere il roi

Categorie in comune con Amazon SageMaker:

Piattaforme MLOps

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Altair AI Studio

Di Altair

4.6/5

(509)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Amazon SageMaker, Altair AI Studio è:

Più facile da configurare

Più utilizzabile

Meglio nel soddisfare i requisiti

Categorie in comune con Amazon SageMaker:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Infrastruttura di AI Generativa

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

DataRobot

Di DataRobot

4.4/5

(26)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Amazon SageMaker, DataRobot è:

Meglio nel soddisfare i requisiti

Più utilizzabile

Categorie in comune con Amazon SageMaker:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

H2O

Di H2O.ai

4.5/5

(24)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Amazon SageMaker, H2O è:

Più utilizzabile

Meglio nel supporto

Categorie in comune con Amazon SageMaker:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Infrastruttura di AI Generativa

Google Cloud AutoML

Di Google

4.1/5

(22)

Descrizione del Prodotto

Google Cloud AutoML è una suite di prodotti di machine learning progettata per consentire agli sviluppatori con competenze limitate di addestrare modelli personalizzati di alta qualità su misura per le loro specifiche esigenze aziendali. Sfruttando le tecnologie avanzate di transfer learning e neural architecture search di Google, AutoML semplifica il processo di costruzione, distribuzione e scalabilità dei modelli di machine learning, rendendo l'IA più accessibile a un pubblico più ampio. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Addestramento Automatico dei Modelli: AutoML automatizza la selezione dell'architettura del modello e la regolazione degli iperparametri, riducendo la necessità di interventi manuali e conoscenze specialistiche. - Interfaccia Intuitiva: La piattaforma offre un'interfaccia grafica intuitiva che consente agli utenti di caricare dati, addestrare modelli e gestire le distribuzioni con facilità. - Tipi di Modelli Versatili: AutoML supporta vari tipi di dati e compiti attraverso servizi specializzati: - AutoML Vision: Per la classificazione delle immagini e il rilevamento degli oggetti. - AutoML Natural Language: Per la classificazione del testo, l'analisi del sentiment e il riconoscimento delle entità. - AutoML Translation: Per creare modelli di traduzione personalizzati tra coppie di lingue. - AutoML Video Intelligence: Per la classificazione dei video e il tracciamento degli oggetti. - AutoML Tables: Per compiti su dati strutturati come regressione e classificazione. - Integrazione Senza Soluzione di Continuità: AutoML si integra con altri servizi di Google Cloud, facilitando una gestione efficiente dei dati, la distribuzione dei modelli e la scalabilità. Valore Primario e Risoluzione dei Problemi: Google Cloud AutoML democratizza il machine learning consentendo agli utenti senza una profonda competenza tecnica di sviluppare e distribuire modelli personalizzati. Questa accessibilità permette alle aziende di sfruttare la potenza dell'IA per risolvere problemi complessi, come migliorare le esperienze dei clienti attraverso raccomandazioni personalizzate, automatizzare la moderazione dei contenuti, migliorare i servizi di traduzione linguistica e ottenere approfondimenti da grandi set di dati. Riducendo le barriere all'ingresso, AutoML consente alle organizzazioni di innovare e rimanere competitive nei rispettivi settori.

I recensori dicono che rispetto a Amazon SageMaker, Google Cloud AutoML è:

Più utilizzabile

Categorie in comune con Amazon SageMaker:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice