Procurando alternativas ou concorrentes para Amazon SageMaker? Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina é uma tecnologia amplamente utilizada, e muitas pessoas estão buscando soluções de software fácil de usar, economia de tempo com treinamento de modelo, visão computacional, e geração de linguagem natural. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para Amazon SageMaker incluem facilidade de uso e confiabilidade. A melhor alternativa geral para Amazon SageMaker é Vertex AI. Outros aplicativos semelhantes a Amazon SageMaker são Dataiku, Azure Machine Learning, Alteryx, e IBM Watson Studio. Amazon SageMaker alternativas podem ser encontradas em Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina mas também podem estar em Software de Infraestrutura de IA Generativa ou Plataformas de Análise.
Vertex AI é uma plataforma de aprendizado de máquina (ML) gerenciada que ajuda a construir, treinar e implantar modelos de ML de forma mais rápida e fácil. Inclui uma interface unificada para todo o fluxo de trabalho de ML, bem como uma variedade de ferramentas e serviços para ajudar em cada etapa do processo. O Vertex AI Workbench é um IDE baseado em nuvem que está incluído no Vertex AI. Facilita o desenvolvimento e a depuração de código de ML. Oferece uma variedade de recursos para ajudar no fluxo de trabalho de ML, como autocompletar código, linting e depuração. Vertex AI e Vertex AI Workbench são uma combinação poderosa que pode ajudar a acelerar o desenvolvimento de ML. Com o Vertex AI, você pode se concentrar na construção e no treinamento de seus modelos, enquanto o Vertex AI Workbench cuida do restante. Isso libera você para ser mais produtivo e criativo, e ajuda a colocar seus modelos em produção mais rapidamente. Se você está procurando uma plataforma de ML poderosa e fácil de usar, então o Vertex AI é uma ótima opção. Com o Vertex AI, você pode construir, treinar e implantar modelos de ML de forma mais rápida e fácil do que nunca.
Dataiku é a Plataforma Universal de IA, proporcionando às organizações controle sobre seu talento em IA, processos e tecnologias para liberar a criação de análises, modelos e agentes.
Azure Machine Learning é um serviço de nível empresarial que facilita o ciclo de vida completo de aprendizado de máquina, permitindo que cientistas de dados e desenvolvedores construam, treinem e implantem modelos de forma eficiente. Principais Recursos e Funcionalidades: - Preparação de Dados: Itere rapidamente a preparação de dados em clusters Apache Spark dentro do Azure Machine Learning, interoperável com o Microsoft Fabric. - Feature Store: Aumente a agilidade no envio de seus modelos tornando as features descobertas e reutilizáveis em diferentes workspaces. - Infraestrutura de IA: Aproveite a infraestrutura de IA projetada especificamente para combinar as GPUs mais recentes e a rede InfiniBand. - Aprendizado de Máquina Automatizado: Crie rapidamente modelos de aprendizado de máquina precisos para tarefas incluindo classificação, regressão, visão e processamento de linguagem natural. - IA Responsável: Construa soluções de IA responsáveis com capacidades de interpretabilidade. Avalie a justiça do modelo através de métricas de disparidade e mitigue a injustiça. - Catálogo de Modelos: Descubra, ajuste e implante modelos de base da Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere e mais usando o catálogo de modelos. - Fluxo de Prompt: Projete, construa, avalie e implante fluxos de trabalho de modelos de linguagem com fluxo de prompt. - Endpoints Gerenciados: Operacionalize a implantação e pontuação de modelos, registre métricas e realize implantações seguras de modelos. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Azure Machine Learning acelera o tempo para valor ao simplificar a engenharia de prompts e fluxos de trabalho de modelos de aprendizado de máquina, facilitando o desenvolvimento mais rápido de modelos com infraestrutura de IA poderosa. Ele simplifica as operações ao permitir pipelines de ponta a ponta reprodutíveis e automatizar fluxos de trabalho com integração contínua e entrega contínua (CI/CD). A plataforma garante confiança no desenvolvimento através de governança unificada de dados e IA com segurança e conformidade integradas, permitindo que o processamento ocorra em qualquer lugar para aprendizado de máquina híbrido. Além disso, promove IA responsável ao fornecer visibilidade sobre os modelos, avaliando fluxos de trabalho de modelos de linguagem e mitigando justiça, vieses e danos com sistemas de segurança integrados.
IBM Watson Studio acelera os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e aprendizado profundo necessários para infundir IA em seu negócio para impulsionar a inovação. Ele fornece um conjunto de ferramentas para cientistas de dados, desenvolvedores de aplicativos e especialistas no assunto trabalharem colaborativamente e facilmente com dados e usarem esses dados para construir, treinar e implantar modelos em escala.
RapidMiner é uma interface gráfica de usuário poderosa, fácil de usar e intuitiva para o design de processos analíticos. A Sabedoria das Multidões e as recomendações da comunidade RapidMiner podem guiar seu caminho. E você pode reutilizar facilmente seu código R e Python.
DataRobot oferece uma plataforma de aprendizado de máquina para cientistas de dados de todos os níveis de habilidade construírem e implementarem modelos preditivos precisos em menos tempo do que costumava levar.
H2O é uma ferramenta que possibilita a qualquer pessoa aplicar facilmente aprendizado de máquina e análises preditivas para resolver os problemas de negócios mais desafiadores da atualidade, combinando o poder de algoritmos altamente avançados, a liberdade do código aberto e a capacidade de processamento em memória verdadeiramente escalável para big data em um ou muitos nós.
O Google Cloud AutoML é um conjunto de produtos de aprendizado de máquina projetados para permitir que desenvolvedores com experiência limitada treinem modelos personalizados de alta qualidade adaptados às suas necessidades específicas de negócios. Ao aproveitar as tecnologias avançadas de aprendizado por transferência e busca de arquitetura neural do Google, o AutoML simplifica o processo de construção, implantação e escalonamento de modelos de aprendizado de máquina, tornando a IA mais acessível a um público mais amplo. Principais Recursos e Funcionalidades: - Treinamento Automatizado de Modelos: O AutoML automatiza a seleção da arquitetura do modelo e o ajuste de hiperparâmetros, reduzindo a necessidade de intervenção manual e conhecimento especializado. - Interface Amigável: A plataforma oferece uma interface gráfica intuitiva que permite aos usuários fazer upload de dados, treinar modelos e gerenciar implantações com facilidade. - Tipos de Modelos Versáteis: O AutoML suporta vários tipos de dados e tarefas através de serviços especializados: - AutoML Vision: Para classificação de imagens e detecção de objetos. - AutoML Natural Language: Para classificação de texto, análise de sentimento e reconhecimento de entidades. - AutoML Translation: Para criar modelos de tradução personalizados entre pares de idiomas. - AutoML Video Intelligence: Para classificação de vídeos e rastreamento de objetos. - AutoML Tables: Para tarefas de dados estruturados como regressão e classificação. - Integração Sem Costura: O AutoML integra-se com outros serviços do Google Cloud, facilitando o gerenciamento eficiente de dados, implantação de modelos e escalabilidade. Valor Principal e Resolução de Problemas: O Google Cloud AutoML democratiza o aprendizado de máquina ao permitir que usuários sem profundo conhecimento técnico desenvolvam e implantem modelos personalizados. Essa acessibilidade permite que as empresas aproveitem o poder da IA para resolver problemas complexos, como melhorar a experiência do cliente através de recomendações personalizadas, automatizar a moderação de conteúdo, aprimorar serviços de tradução de idiomas e obter insights de grandes conjuntos de dados. Ao reduzir as barreiras de entrada, o AutoML capacita as organizações a inovar e permanecer competitivas em seus respectivos setores.
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