Recursos de Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
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Artigos Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
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A Importância da Qualidade dos Dados e a Commoditização dos Algoritmos
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Como Fazer Algoritmos Que Se Expliquem
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A verdadeira proteção de dados exige mais do que apenas regulamentação
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Termos do Glossário Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina

A operacionalização do aprendizado de máquina é um processo ou metodologia, não um tipo específico de software. Ela aplica ferramentas e recursos para garantir que os projetos de aprendizado de máquina sejam executados de forma adequada e eficiente, incluindo governança de dados, gerenciamento de modelos e implantação de modelos.
Discussões Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Para que é usada a Google Cloud AI Platform?
Ei G2! Quero iniciar uma discussão comunitária sobre software de webinar, mais especificamente, quais são os softwares de webinar mais populares para empresas? Você tem experiência em primeira mão usando esses sistemas de software bem avaliados na categoria de Software de Webinar do G2:
Esse mesmo espírito de experiência compartilhada se aplica aqui também. Desta vez, espero ouvir de desenvolvedores, analistas e equipes de produto sobre quais ferramentas de análise realmente ajudaram as empresas de desenvolvimento de software a melhorar a tomada de decisões e o desempenho do produto.
Aqui estão algumas das plataformas mais bem avaliadas da categoria Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina do G2:
Plataforma de ML de ponta a ponta do Google Cloud com forte integração em ferramentas de análise como BigQuery. Boa opção para telemetria de produto e modelagem preditiva em um ambiente nativo da nuvem.
Databricks Data Intelligence Platform
Combina análise e aprendizado de máquina em um ambiente unificado. Popular entre equipes focadas em engenharia para centralizar logs, dados de desempenho e métricas de uso.
Notebooks colaborativos projetados para equipes técnicas e não técnicas analisarem dados juntas. Útil para explorar análises de produto, testes A/B e insights de comportamento do cliente.
Oferece fluxos de trabalho visuais e baseados em código. Ajuda a conectar desenvolvedores, analistas e gerentes de produto que trabalham em casos de uso de análise e relatórios.
Ambiente baseado em nuvem para Python com computação escalável. Projetado para equipes que trabalham com grandes conjuntos de dados e pipelines de relatórios avançados.
Qual plataforma de análise teve o maior impacto para sua equipe de desenvolvimento de software? Alguma conclusão ou ferramenta que você recomendaria ou não recomendaria?
Ouvi dizer que o Vertex AI e o Databricks Data Intelligence Platform são escolhas fortes para análises em empresas de desenvolvimento de software. Alguém encontrou um melhor para lidar com fluxos de trabalho de dados complexos ou insights em tempo real? Você pode explorar mais ferramentas de análise aqui: https://www.g2.com/categories/data-analytics.


















