Plattformen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen - Beliebteste Apps
Plattformen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sind unverzichtbare Werkzeuge für Entwickler, die maschinelles Lernen in ihren Projekten nutzen möchten. Diese Plattformen erleichtern die Erstellung, Bereitstellung und Überwachung von Algorithmen für maschinelles Lernen und ermöglichen Entwicklern die Entwicklung effektiver Geschäftslösungen. Sie integrieren intelligente Algorithmen in Daten und ermöglichen es Benutzern, Daten nahtlos zu verknüpfen und auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Algorithmen zu entwickeln. Diese Plattformen bieten ein Spektrum an Funktionen, die sich an Benutzer mit unterschiedlichem Fachwissen richten. Einige bieten vorgefertigte Algorithmen und intuitive Arbeitsabläufe mit Funktionen wie Drag-and-Drop-Modellierung und visuellen Schnittstellen, sodass sie auch für Benutzer mit begrenztem technischen Hintergrund zugänglich sind. Andere erfordern fortgeschrittenere Entwicklungs- und Programmierkenntnisse, bieten aber größere Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten. Die Funktionalitäten dieser Algorithmen umfassen ein breites Spektrum, darunter Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, Empfehlungssysteme und andere maschinelle Lernfunktionen. Diese Vielseitigkeit ermöglicht es Entwicklern, auf unterschiedliche Anwendungsfälle und Geschäftsanforderungen einzugehen. Einer der Hauptvorteile von Data-Science- und Machine-Learning-Plattformen ist ihre Fähigkeit, maschinelles Lernen zu demokratisieren, sodass Benutzer ohne umfassende Data-Science-Kenntnisse die Leistungsfähigkeit der KI nutzen können. Diese Plattformen funktionieren ähnlich wie Plattformen als Service (PaaS), verfügen jedoch über spezielle Funktionen für maschinelles Lernen und bieten Benutzern die Möglichkeit, KI-Lösungen zu entwickeln und bereitzustellen, ohne alles von Grund auf neu erstellen zu müssen. Um als Plattform für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen kategorisiert zu werden, muss ein Produkt bestimmte Kriterien erfüllen: * Datenkonnektivität: Die Plattform sollte Entwicklern Mechanismen zur Verfügung stellen, um Daten mit Algorithmen für maschinelles Lernen zu verbinden und so den Lern- und Anpassungsprozess zu erleichtern. * Algorithmenerstellung: Benutzer sollten in der Lage sein, ihre eigenen Algorithmen für maschinelles Lernen innerhalb der Plattform zu erstellen. Darüber hinaus bietet die Plattform möglicherweise vorgefertigte Algorithmen für Anfänger oder für häufige Anwendungsfälle. * Skalierbarkeit der Bereitstellung: Die Plattform sollte Funktionen für die Bereitstellung von KI-Lösungen in großem Maßstab bieten, sodass Benutzer ihre Modelle effizient in Produktionsumgebungen implementieren können. Durch die Erfüllung dieser Kriterien ermöglichen Data Science- und Machine-Learning-Plattformen Entwicklern, das Potenzial von Machine Learning und KI in ihren Projekten zu nutzen, unabhängig von ihrem Fachwissen.
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Clarifai
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Qlik
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