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受欢迎的机器学习平台

机器学习平台数据科学家和机器学习专业人士使用的软件部署的机器学习模型和算法。机器学习的发展数据,成倍地提高了。机器学习解决各种问题通过自动化业务使用经验或历史趋势和预测结果。

你有没有想过为什么你得到产品推荐等各种在线平台的亚马逊,Netflix, Flipkart公司等。简短的回答是机器学习。今天它成为最受欢迎的流行词在所有的技术,和整个21世纪,以及即将到来的一代,是使用机器学习技术的企业。所有的小型和大型企业,包括Facebook、谷歌、亚马逊、IBM、Oracle等,采用机器学习技术,发展业务。所以,不要担心!你是在正确的地方。虽然机器学习使用无处不在,主要问题是机器学习支持服务的平台。本文将讨论一些最受欢迎的机器学习平台,会帮你管理你的在每一个阶段的实验,如准备部署、数据监控和管理机器学习模型。让我们先简单介绍机器学习。

机器学习是什么?

机器学习的定义是最先进的人工智能的应用,帮助机器/电脑从经验中学习和提高使用各种算法和对未来的预测结果。

毫升使用各种技术,如监督、非监督Semi-supervised,强化学习教机器。它有一个广泛的应用,如语音识别、文字识别、自动驾驶汽车,电子邮件与垃圾邮件过滤、医疗、医药、银行和金融、虚拟私人助理,聊天机器人、教育、市场营销、和许多更多。所以机器学习的范围并不局限于几个字段;在我们周围到处都是雇佣。

机器学习平台是什么?

机器学习平台是用于自动化和加快交付生命周期的预测有能力处理大数据的应用程序。

它有助于构建块来解决各种毫升和数据科学问题。它为用户提供了一个合适的环境得到完全的自由来部署他们的产品。

我们将讨论一些最受欢迎的机器学习平台部署毫升模型。

最受欢迎的机器学习平台

机器学习是21世纪最受欢迎的技术,各种功能如文字识别、图像识别、培训、调优,等。有一些最好的机器学习平台或软件下面,使用机器学习可以有效地部署在您的业务。

亚马逊Sagemaker
TIBCO软件
Alteryx分析
情景应用程序
H2O.ai
DataRobot
RapidMiner

1。亚马逊SageMaker

亚马逊SageMaker亚马逊网络服务(AWS)实体,帮助科学家和ML专家准备数据,构建、训练和部署高质量毫升模型。它提供了一键部署支持各种开源模型如NLP,对象检测、图像分类等。

高级功能:

构建高度准确的训练数据集
它可以帮助自动提取和分析数据的准确性和更快的决策。
它有助于检测欺诈行为,如对客户账户可疑交易并触发警报。
客户流失预测
它有助于向客户提供定制的和个人的建议改进和发展他们的业务流程。
它允许你不要将数据集分解成多个块。

2。Alteryx分析

Alteryx是最好的科学数据平台,加速数字化转换。它提供了可访问性和数据数据科学流程。它使您能够做复杂的事情之前没有与数据编码和数据挖掘技术的经验。

Alteryx特征分析:

自动化手动数据任务到可重复分析工作流
它提供了部署和管理分析模型的灵活性,帮助分析师准备、组织和分析数据的速度为零的编码技巧。
它能帮助你使用所有数据源的灵活性和可视化工具。
它不需要复杂的编程技能执行统计问题构建预测模型。

3所示。TIBCO

TIBCO是科学数据平台,支持整个分析生命周期包括基于云计算的分析,集成了很多功能开源库。

这是一个云平台,运行和调整你的连接业务。

TIBCO数据科学允许用户准备数据和构建、部署和监控模型。是广为人知的用例,如产品改进和业务探索。

TIBCO的特点:

它使用户能够轻松快速地连接应用程序和api使用浏览器。
它提供了服务元数据管理、数据目录,数据治理等。
它促进了用户的可操作的实时情报。
它有助于构建智能应用程序通过一次单击。
它支持云消息可靠和安全的数据分布。
它能减少决策延迟在更大程度上,在实时行为。

4所示。情景应用程序

SAS提供先进数据科学与数据分析软件,帮助便利数据设施不论来源和格式的数据。

它作用于自然语言处理实时场景。此外,它会自动生成一个管道,帮助在一个更好的方法来组织数据。它提供了所有用户使用开源模型的项目。

SAS的特点:

它提供了一个可视化界面进行数据分析。它允许用户探索数据模型中的工作室。
您可以访问培训工作室从每个节点中的数据模型。

5。人工智能

H2O.aioffers various facilities and functionalities of Artificial Intelligence and data science. It supports a highly scalable elastic environment for the AI life cycle.

情景应用程序一样,它也是一个开源平台,处理分布式内存毫升平台与线性可伸缩性。

这是一个基于云计算的智能平台,处理复杂的业务问题和加速的发现新的想法与结果你能理解和信任。它是一个单一的平台与无尽的解决方案,主要集中在以下几点:

使:它有助于构建毫升模型和应用程序有更多的准确性、速度和透明度。

操作:它支持各种机器学习操作,简化监测性能和快速适应不断变化的条件。

创新:它包括各种人工智能应用商店可以帮助最终用户在轻易交付创新的解决方案。

H2O.ai的用例:

信用风险评分
预测医院获得性感染(hai)
医学测试
预测生产设计
供应链优化
定价优化
异常检测
客户流失管理
产品推荐
个性化的内容
AML、铅得分、欺诈检测,KYC智能分割等。

H2O.ai的特点

水是开源AI的领导者,旨在民主化AI。
它支持构建负责任的人工智能模型和应用程序的工具。
它还有助于建立可辩解的人工智能模型更大的透明度,责任,诚信在人工智能。
它提供了自动功能的建议,漂移,见解,版本控制,元数据,排名和偏差识别等。

6。DataRobot

DataRobot是一个人工智能云平台,帮助构建、准备、部署、预测、监控和优化行业数据模型。

它提供服务等各种技术数据工程,机器学习,MLOps,决策情报,信任的人工智能。

DataRobots数据工程:

它为企业提供了云功能人工智能视觉数据准备和构建和运行复杂的数据管道所需的语言。
它有助于生成模型的最佳特性通过连接各种数据源和格式。
它有助于探索和可视化数据寻找新的模式和见解。

DataRobots机器学习:

它是用来自动创建先进的ML模式。
它是用来预测现实世界与一个自动化的时间序列特性。
它使用自然语言处理能够从文本中提取意义的数据。
它增加了地理空间上下文毫升模型。
它支持人类可读的数学公式,可以解决复杂的机器学习问题。

DataRobot MLOps:

它帮助部署、监视和管理任何毫升模型在任何位置。
它提供便携式预测服务器上,这有助于在易于使用的码头工人容器主机生产模型。
在模型中使用注册表等。

DataRobot的特点

速度:它有助于把艾比以往更快地投入生产。
影响:它有助于将数据转换为业务结果的信心。
规模:它有助于大规模部署AI的任何地方。

7所示。RapidMiner

RapidMiner是最受欢迎的多模式预测分析,机器学习,端到端数据科学解决方案平台。它是用来优化决策。它提供了各种各样的复杂的,灵活的方法,将数据转换成的见解,可以用来克服的挑战和实现独特的目标。它有着丰富的经验在所有主要行业,如制造业、能源、公用事业、汽车、医疗保健、金融服务、保险、生命科学、通讯、旅游、交通、物流等。