As soluções Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina abaixo são as alternativas mais comuns que os usuários e revisores comparam com DataRobot. Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina é uma tecnologia amplamente utilizada, e muitas pessoas estão buscando soluções de software produtivo, economia de tempo com arrastar e soltar, algoritmos pré-construídos, e treinamento de modelo. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para DataRobot incluem facilidade de uso e confiabilidade. A melhor alternativa geral para DataRobot é Alteryx. Outros aplicativos semelhantes a DataRobot são Dataiku, Altair AI Studio, Azure Machine Learning, e Amazon SageMaker. DataRobot alternativas podem ser encontradas em Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina mas também podem estar em Plataformas de Análise ou Software de Infraestrutura de IA Generativa.
Alteryx impulsiona resultados transformacionais de negócios por meio de análises unificadas, ciência de dados e automação de processos.
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.
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.
Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado que permite que desenvolvedores e cientistas de dados construam, treinem e implantem modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e fácil em qualquer escala. O Amazon SageMaker remove todas as barreiras que normalmente atrasam os desenvolvedores que desejam usar aprendizado de máquina.
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.
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.
Cloud AutoML é um conjunto de produtos de aprendizado de máquina que permite que desenvolvedores com experiência limitada em aprendizado de máquina treinem modelos de alta qualidade específicos para as necessidades de seus negócios, aproveitando a tecnologia de transferência de aprendizado de ponta do Google e a tecnologia de Pesquisa de Arquitetura Neural.
O Qlik Predict™ capacita sua equipe a transformar dados em ação com aprendizado de máquina sem código.
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.