# Melhor serviço de ciência de dados para aplicativos baseados em nuvem

<p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Estou comparando <a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?utm_source=chatgpt.com"><strong>o melhor serviço de ciência de dados para aplicativos baseados em nuvem</strong></a> porque equipes que lançam aplicativos em nuvem geralmente precisam de ML que se encaixe em padrões de produção (implantações, monitoramento, controles de acesso), não apenas notebooks offline.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Aqui estão alguns que estou considerando:</p><ul>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/amazon-sagemaker/reviews?utm_source=chatgpt.com"><strong>Amazon SageMaker</strong></a>: Serviço gerenciado para construir, treinar e implantar modelos de ML na AWS. Útil quando sua pilha de aplicativos e infraestrutura já estão centradas na AWS.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews?utm_source=chatgpt.com"><strong>Google Vertex AI</strong></a>: Plataforma de ML gerenciada para fluxos de trabalho de ponta a ponta no Google Cloud. Frequentemente usada para pipelines de ML em produção e implantação/operações de modelos.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/microsoft-azure-machine-learning/reviews?utm_source=chatgpt.com"><strong>Microsoft Azure Machine Learning</strong></a>: Serviço de ML gerenciado para treinamento, implantação e governança no Azure. Boa opção quando você quer ML vinculado aos padrões de segurança, rede e MLOps do Azure.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/domino-enterprise-ai-platform/reviews?utm_source=chatgpt.com"><strong>Domino Enterprise AI Platform</strong></a>: Plataforma de ciência de dados empresarial focada em colaboração e gerenciamento do ciclo de vida do modelo. Frequentemente usada quando as equipes precisam de reprodutibilidade e controles em ambientes de nuvem.</li>
</ul><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true"><strong>Para aplicativos baseados em nuvem, qual tem sido a configuração de produção mais confiável para ML — e qual parte foi a mais difícil (implantação, monitoramento ou governança)?</strong></p>

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