Top 10 Alternative e Competitor di Google Cloud AutoML

(22)4.1 su 5

Google Cloud AutoML non è l'unica opzione per Piattaforme di Data Science e Machine Learning. Esplora altre opzioni concorrenti e alternative. Piattaforme di Data Science e Machine Learning è una tecnologia ampiamente utilizzata e molte persone cercano soluzioni software potente, facilmente gestibile con addestramento del modello, visione artificiale, e generazione del linguaggio naturale. Altri fattori importanti da considerare quando si ricercano alternative a Google Cloud AutoML includono projects. La migliore alternativa complessiva a Google Cloud AutoML è Azure Machine Learning. Altre app simili a Google Cloud AutoML sono Amazon SageMaker, DataRobot, Dataiku, e Altair AI Studio. Google Cloud AutoML 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 Google Cloud AutoML

Azure Machine Learning
Amazon SageMaker
DataRobot
Dataiku
Altair AI Studio
TensorFlow
Alteryx
H2O

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Le migliori alternative a 10 a Google Cloud AutoML recentemente recensite dalla comunità G2

Sfoglia le opzioni qui sotto. Basato sui dati dei recensori, puoi vedere come Google Cloud AutoML si confronta con la concorrenza, controllare le recensioni degli utenti attuali e precedenti in settori come Ricerca, Beni di consumo, e Gestione dell'istruzione, e trovare il miglior prodotto per la tua azienda.

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 Google Cloud AutoML, Azure Machine Learning è:

Meglio nel supporto

Più facile da configurare

Più costoso

Categorie in comune con Google Cloud AutoML:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Amazon SageMaker

Di Amazon Web Services (AWS)

4.2/5

(48)

Descrizione del Prodotto

Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che consente a data scientist e sviluppatori di costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning (ML) su larga scala. Fornisce una suite completa di strumenti e infrastrutture, semplificando l'intero flusso di lavoro ML dalla preparazione dei dati alla distribuzione del modello. Con SageMaker, gli utenti possono connettersi rapidamente ai dati di addestramento, selezionare e ottimizzare algoritmi e distribuire modelli in un ambiente sicuro e scalabile. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Ambienti di Sviluppo Integrati (IDE): SageMaker offre un'interfaccia unificata basata sul web con IDE integrati, tra cui JupyterLab e RStudio, facilitando uno sviluppo e una collaborazione senza interruzioni. - Algoritmi e Framework Pre-costruiti: Include una selezione di algoritmi ML ottimizzati e supporta framework popolari come TensorFlow, PyTorch e Apache MXNet, permettendo flessibilità nello sviluppo dei modelli. - Ottimizzazione Automatica dei Modelli: SageMaker può ottimizzare automaticamente i modelli per raggiungere un'accuratezza ottimale, riducendo il tempo e lo sforzo richiesti per le regolazioni manuali. - Addestramento e Distribuzione Scalabili: Il servizio gestisce l'infrastruttura sottostante, consentendo un addestramento efficiente dei modelli su grandi set di dati e la loro distribuzione su cluster auto-scalabili per un'alta disponibilità. - MLOps e Governance: SageMaker fornisce strumenti per il monitoraggio, il debugging e la gestione dei modelli ML, garantendo operazioni robuste e conformità con gli standard di sicurezza aziendali. Valore Primario e Problema Risolto: Amazon SageMaker affronta la complessità e la natura intensiva in termini di risorse dello sviluppo e della distribuzione dei modelli ML. Offrendo un ambiente completamente gestito con strumenti integrati e infrastruttura scalabile, accelera il ciclo di vita ML, riduce il sovraccarico operativo e consente alle organizzazioni di ottenere intuizioni e valore dai loro dati in modo più efficiente. Questo consente alle aziende di innovare rapidamente e implementare soluzioni AI senza la necessità di un'ampia competenza interna o gestione dell'infrastruttura.

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

Più lento a raggiungere il roi

Più costoso

Meglio nel supporto

Categorie in comune con Google Cloud AutoML:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

DataRobot

Di DataRobot

4.4/5

(26)

Descrizione del Prodotto

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

Meglio nel supporto

Meglio nel soddisfare i requisiti

Più costoso

Categorie in comune con Google Cloud AutoML:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

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Altair AI Studio

Di Altair

4.6/5

(509)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Google Cloud AutoML, Altair AI Studio è:

Più facile da configurare

Meglio nel supporto

Più facile fare affari con

Categorie in comune con Google Cloud AutoML:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

TensorFlow

Di TensorFlow

4.5/5

(136)

Descrizione del Prodotto

TensorFlow è una libreria open-source per l'apprendimento automatico sviluppata dal Google Brain Team, progettata per facilitare la creazione, l'addestramento e il deployment di modelli di apprendimento automatico su varie piattaforme. Fornisce un ecosistema completo che supporta attività che vanno da semplici grafici di flusso di dati a reti neurali complesse, consentendo a sviluppatori e ricercatori di costruire e distribuire applicazioni di apprendimento automatico in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Architettura Flessibile: L'architettura di TensorFlow consente il deployment su più piattaforme, inclusi CPU, GPU e TPU, e supporta vari sistemi operativi come Linux, macOS, Windows, Android e JavaScript. - Supporto per Più Linguaggi: Pur offrendo principalmente un'API Python, TensorFlow fornisce anche supporto per altri linguaggi, tra cui C++, Java e JavaScript, soddisfacendo una comunità di sviluppatori diversificata. - API di Alto Livello: TensorFlow include API di alto livello come Keras, che semplificano il processo di costruzione e addestramento dei modelli, rendendo l'apprendimento automatico più accessibile ai principianti ed efficiente per gli esperti. - Esecuzione Eager: Questa funzionalità consente la valutazione immediata delle operazioni, facilitando il debug intuitivo e la costruzione dinamica dei grafici. - Calcolo Distribuito: TensorFlow supporta l'addestramento distribuito, consentendo la scalabilità dei modelli di apprendimento automatico su più dispositivi e server senza modifiche significative al codice. Valore Primario e Soluzioni Fornite: TensorFlow affronta le sfide dello sviluppo e del deployment di modelli di apprendimento automatico offrendo una piattaforma unificata, scalabile e flessibile. Semplifica il flusso di lavoro dalla concezione del modello al deployment, riducendo la complessità associata ai progetti di apprendimento automatico. Supportando una vasta gamma di piattaforme e linguaggi, TensorFlow consente agli utenti di implementare soluzioni di apprendimento automatico in ambienti diversi, dai laboratori di ricerca ai sistemi di produzione. La sua suite completa di strumenti e librerie accelera il processo di sviluppo, favorisce l'innovazione e consente la creazione di modelli sofisticati in grado di affrontare efficacemente problemi del mondo reale.

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

Meglio nel supporto

Più facile da configurare

Meglio nel soddisfare i requisiti

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Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Alteryx

Di Alteryx

4.6/5

(668)

Descrizione del Prodotto

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

Più lento a raggiungere il roi

Più costoso

Più facile da configurare

Categorie in comune con Google Cloud AutoML:

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 Google Cloud AutoML, H2O è:

Meglio nel supporto

Più costoso

Più utilizzabile

Categorie in comune con Google Cloud AutoML:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

MATLAB

Di MathWorks

4.5/5

(764)

Descrizione del Prodotto

MATLAB è un ambiente di programmazione e calcolo numerico di alto livello ampiamente utilizzato da ingegneri e scienziati per l'analisi dei dati, lo sviluppo di algoritmi e la modellazione di sistemi. Offre un ambiente desktop ottimizzato per processi di analisi e progettazione iterativi, insieme a un linguaggio di programmazione che esprime direttamente la matematica delle matrici e degli array. La funzione Live Editor consente agli utenti di creare script che integrano codice, output e testo formattato all'interno di un notebook eseguibile. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Analisi dei Dati: Strumenti per esplorare, modellare e analizzare i dati. - Grafica: Funzioni per visualizzare ed esplorare i dati attraverso vari grafici e diagrammi. - Programmazione: Capacità di creare script, funzioni e classi per flussi di lavoro personalizzati. - Creazione di App: Strutture per sviluppare applicazioni desktop e web. - Interfacce con Linguaggi Esterni: Integrazione con linguaggi come Python, C/C++, Fortran e Java. - Connettività Hardware: Supporto per collegare MATLAB a varie piattaforme hardware. - Calcolo Parallelo: Capacità di eseguire calcoli su larga scala e parallelizzare simulazioni utilizzando desktop multicore, GPU, cluster e risorse cloud. - Distribuzione: Opzioni per condividere programmi MATLAB e distribuirli su applicazioni aziendali, dispositivi embedded e ambienti cloud. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: MATLAB semplifica i calcoli matematici complessi e i compiti di analisi dei dati, consentendo agli utenti di sviluppare algoritmi e modelli in modo efficiente. I suoi toolbox completi e le app interattive facilitano il prototyping rapido e la progettazione iterativa, riducendo i tempi di sviluppo. La scalabilità della piattaforma consente una transizione senza soluzione di continuità dalla ricerca alla produzione, supportando la distribuzione su vari sistemi senza modifiche estese al codice. Integrandosi con più linguaggi di programmazione e piattaforme hardware, MATLAB offre un ambiente versatile che risponde alle diverse esigenze di ingegneri e scienziati in vari settori.

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

Più lento a raggiungere il roi

Più costoso

Più facile da configurare

Categorie in comune con Google Cloud AutoML:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

SAS Enterprise Miner

Di SAS Institute Inc.

4.2/5

(192)

Descrizione del Prodotto

SAS Enterprise Miner è un software completo di data mining e analisi predittiva progettato per semplificare il processo di sviluppo di modelli descrittivi e predittivi. Consente agli utenti di analizzare grandi quantità di dati in modo efficiente, scoprendo schemi e relazioni che informano decisioni migliori. Con un'interfaccia utente grafica intuitiva, SAS Enterprise Miner facilita l'intero processo di data mining, dalla preparazione dei dati alla valutazione del modello, rendendo l'analisi avanzata accessibile sia agli utenti tecnici che non tecnici. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Interfaccia Facile da Usare: Un'interfaccia GUI interattiva consente agli utenti di costruire diagrammi di flusso di processo, semplificando il processo di modellazione. - Preparazione Avanzata dei Dati: Strumenti per gestire valori mancanti, filtrare outlier e eseguire trasformazioni dei dati migliorano la qualità dei dati. - Tecniche di Modellazione Diverse: Supporta una vasta gamma di algoritmi, inclusi alberi decisionali, reti neurali e modelli di regressione, soddisfacendo varie esigenze analitiche. - Integrazione Open Source: Integrazione senza soluzione di continuità con R consente agli utenti di eseguire trasformazioni dei dati e addestramento dei modelli all'interno della piattaforma. - Capacità ad Alte Prestazioni: Incorpora nodi di data mining ad alte prestazioni per aumentare l'efficienza del processamento. - Scoring Automatico: Genera codice di scoring in più lingue (SAS, C, Java, PMML) per il deployment in vari ambienti. - Confronto e Gestione dei Modelli: Funzionalità per confrontare più modelli utilizzando curve di sollevamento e diagnostica statistica per identificare i modelli con le migliori prestazioni. Valore Primario e Soluzioni Fornite: SAS Enterprise Miner consente alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale dei loro dati fornendo una piattaforma robusta per lo sviluppo di modelli predittivi accurati. Affronta sfide come il rilevamento delle frodi, la minimizzazione del rischio, la previsione della domanda di risorse e la riduzione dell'abbandono dei clienti. Automatizzando e semplificando compiti complessi di data mining, consente agli utenti di prendere decisioni informate e basate sui dati, migliorando in definitiva l'efficienza operativa e il vantaggio competitivo.

I recensori dicono che rispetto a Google Cloud AutoML, SAS Enterprise Miner è:

Più lento a raggiungere il roi

Più costoso

Meglio nel supporto

Categorie in comune con Google Cloud AutoML:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning