Melhor Plataformas de Software de Aprendizado de Máquina de Baixo Código - Página 2

Plataformas de aprendizado de máquina (ML) de baixo código permitem que empresas construam, treinem e implantem modelos de aprendizado de máquina (ML) principalmente através de uma interface visual ou guiada, em vez de programação extensiva. Essas plataformas aceleram o processo de modelagem preditiva e desenvolvimento de IA e tornam-no mais acessível para analistas de negócios, especialistas no assunto e cientistas de dados que podem não ser programadores experientes.

Usando interfaces de arrastar e soltar, fluxos de trabalho AutoML ou orientação estilo assistente, essas plataformas lidam com etapas-chave do ciclo de vida do ML enquanto reduzem a complexidade técnica para o usuário. Muitas soluções também incluem componentes pré-construídos, recursos de explicabilidade, ferramentas de colaboração e governança, e integrações com fontes de dados empresariais. As empresas adotam plataformas de ML de baixo código para acelerar a adoção de IA, capacitar equipes não técnicas e padronizar a implantação de modelos em ambientes de produção.

Ao contrário das plataformas tradicionais de ciência de dados e aprendizado de máquina, as plataformas de ML de baixo código oferecem funcionalidade de ponta a ponta através de uma interface amigável. Alguns provedores de nuvem empresarial oferecem capacidades de ML de baixo código dentro de ecossistemas de IA mais amplos, enquanto fornecedores dedicados focam exclusivamente no desenvolvimento e implantação visual de modelos de ML.

Para se qualificar para inclusão na categoria de Plataformas de Aprendizado de Máquina (ML) de Baixo Código, um produto deve:

Fornecer uma interface gráfica, de baixo ou nenhum código para construir e treinar modelos de ML personalizados em dados fornecidos pelo usuário Incluir funcionalidade embutida para avaliar modelos treinados Oferecer opções de implantação direta a partir da interface, como pontuação em lote, endpoints de API ou ambientes de serviço gerenciado Suportar ingestão de dados através de uploads ou conectores para bancos de dados, armazenamento em nuvem ou outras fontes Permitir colaboração e governança através de recursos como acesso baseado em função, gerenciamento de projetos ou espaços de trabalho, ou auditabilidade