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Beste Enterprise Maschinelles Lernsoftware

Matthew Miller
MM
Von Matthew Miller recherchiert und verfasst

Produkte, die in die allgemeine Kategorie Maschinelles Lernen eingestuft sind, sind in vielerlei Hinsicht ähnlich und helfen Unternehmen aller Größenordnungen, ihre Geschäftsprobleme zu lösen. Die Funktionen, Preise, Einrichtung und Installation von Unternehmenslösungen unterscheiden sich jedoch von Unternehmen anderer Größenordnungen, weshalb wir Käufer mit dem richtigen Unternehmensprodukt Maschinelles Lernen zusammenbringen, das ihren Anforderungen entspricht. Vergleichen Sie Produktbewertungen auf Basis von Bewertungen von Unternehmensnutzern oder wenden Sie sich an einen der Kaufberater von G2, um die richtigen Lösungen innerhalb der Kategorie Unternehmensprodukt Maschinelles Lernen zu finden.

Um für die Aufnahme in die Kategorie Maschinelles Lernsoftware in Frage zu kommen, muss ein Produkt für die Aufnahme in die Kategorie Unternehmensprodukt Maschinelles Lernsoftware mindestens 10 Bewertungen von einem Rezensenten aus einem Unternehmen erhalten haben.

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8 bestehende Einträge in Enterprise Maschinelles Lernsoftware

(572)4.3 von 5
4th Am einfachsten zu bedienen in Maschinelles Lernen Software
Top Beratungsdienste für Vertex AI anzeigen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Erstellen, bereitstellen und skalieren Sie maschinelle Lernmodelle (ML) schneller mit vollständig verwalteten ML-Tools für jeden Anwendungsfall. Durch Vertex AI Workbench ist Vertex AI nativ mit BigQ

    Benutzer
    • Software Engineer
    • Data Scientist
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 37% Kleinunternehmen
    • 33% Unternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Vertex AI Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    213
    Merkmale
    136
    Modellvielfalt
    134
    Maschinelles Lernen
    127
    Integrationen
    101
    Contra
    Teuer
    75
    Lernkurve
    56
    Leistungsprobleme
    49
    Komplexitätsprobleme
    48
    Komplexität
    46
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Vertex AI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.2
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.7
    8.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.4
    8.2
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.4
    8.0
    Einfache Verwaltung
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Google
    Unternehmenswebsite
    Gründungsjahr
    1998
    Hauptsitz
    Mountain View, CA
    Twitter
    @google
    32,750,646 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    310,860 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Erstellen, bereitstellen und skalieren Sie maschinelle Lernmodelle (ML) schneller mit vollständig verwalteten ML-Tools für jeden Anwendungsfall. Durch Vertex AI Workbench ist Vertex AI nativ mit BigQ

Benutzer
  • Software Engineer
  • Data Scientist
Branchen
  • Computersoftware
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 37% Kleinunternehmen
  • 33% Unternehmen
Vertex AI Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
213
Merkmale
136
Modellvielfalt
134
Maschinelles Lernen
127
Integrationen
101
Contra
Teuer
75
Lernkurve
56
Leistungsprobleme
49
Komplexitätsprobleme
48
Komplexität
46
Vertex AI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.2
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.7
8.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.4
8.2
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.4
8.0
Einfache Verwaltung
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Verkäufer
Google
Unternehmenswebsite
Gründungsjahr
1998
Hauptsitz
Mountain View, CA
Twitter
@google
32,750,646 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
310,860 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(79)4.5 von 5
Optimiert für schnelle Antwort
7th Am einfachsten zu bedienen in Maschinelles Lernen Software
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Watsonx.ai ist Teil der IBM watsonx Plattform, die neue generative KI-Fähigkeiten zusammenbringt, angetrieben von Foundation-Modellen und traditionellem maschinellem Lernen, in einem leistungsstarken

    Benutzer
    • Consultant
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 35% Kleinunternehmen
    • 34% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • IBM watsonx.ai Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    50
    Modellvielfalt
    20
    Intuitiv
    17
    Merkmale
    16
    Benutzeroberfläche
    16
    Contra
    Verbesserung nötig
    17
    Teuer
    12
    UX-Verbesserung
    12
    Schwieriges Lernen
    10
    Komplexität
    9
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • IBM watsonx.ai Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.7
    9.1
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.4
    8.8
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.4
    8.6
    Einfache Verwaltung
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    IBM
    Unternehmenswebsite
    Gründungsjahr
    1911
    Hauptsitz
    Armonk, NY
    Twitter
    @IBM
    709,764 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    328,966 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Watsonx.ai ist Teil der IBM watsonx Plattform, die neue generative KI-Fähigkeiten zusammenbringt, angetrieben von Foundation-Modellen und traditionellem maschinellem Lernen, in einem leistungsstarken

Benutzer
  • Consultant
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 35% Kleinunternehmen
  • 34% Unternehmen mittlerer Größe
IBM watsonx.ai Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
50
Modellvielfalt
20
Intuitiv
17
Merkmale
16
Benutzeroberfläche
16
Contra
Verbesserung nötig
17
Teuer
12
UX-Verbesserung
12
Schwieriges Lernen
10
Komplexität
9
IBM watsonx.ai Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.7
9.1
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.4
8.8
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.4
8.6
Einfache Verwaltung
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Verkäufer
IBM
Unternehmenswebsite
Gründungsjahr
1911
Hauptsitz
Armonk, NY
Twitter
@IBM
709,764 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
328,966 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®

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  • Gestalten Sie Ihre eigene Softwarekaufreise
  • Entdecken Sie exklusive Angebote für Software
(175)4.4 von 5
8th Am einfachsten zu bedienen in Maschinelles Lernen Software
Top Beratungsdienste für Dataiku anzeigen
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Einstiegspreis:Kostenlos
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Dataiku ist die universelle KI-Plattform, die Organisationen die Kontrolle über ihr KI-Talent, ihre Prozesse und Technologien gibt, um die Erstellung von Analysen, Modellen und Agenten zu ermöglichen.

    Benutzer
    • Data Scientist
    • Data Analyst
    Branchen
    • Finanzdienstleistungen
    • Pharmazeutika
    Marktsegment
    • 62% Unternehmen
    • 21% Unternehmen mittlerer Größe
    Benutzerstimmung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Einblicke, derzeit in der Beta-Version, werden aus Benutzerbewertungen zusammengestellt und gruppiert, um einen Überblick über die Software auf höchster Ebene anzuzeigen.
    • Dataiku ist eine Data-Science-Plattform, die es sowohl technischen als auch nicht-technischen Nutzern ermöglicht, KI-Projekte gemeinsam zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Sie deckt den gesamten Lebenszyklus eines Datenprojekts ab, von der Datenerfassung und -vorbereitung bis hin zur Modellbereitstellung und -überwachung.
    • Benutzer mögen die benutzerfreundliche Oberfläche von Dataiku, seine Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten, die nahtlose Integration mit verschiedenen Datenbanken, Cloud-Plattformen und Machine-Learning-Bibliotheken sowie seine robusten Modellmanagement-Tools zur Verfolgung der Modellleistung und zur Sicherstellung der Compliance.
    • Benutzer berichteten über Probleme mit der Lernkurve von Dataiku für nicht-technische Stakeholder, seinen Echtzeitanalysefähigkeiten, Leistungsproblemen im großen Maßstab und Inkonsistenzen bei der Ausführung von Code in verschiedenen Teilen der Plattform.
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Dataiku Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Merkmale
    78
    Benutzerfreundlichkeit
    75
    Benutzerfreundlichkeit
    42
    Produktivitätssteigerung
    41
    Einfache Integrationen
    39
    Contra
    Lernkurve
    39
    Steile Lernkurve
    24
    Langsame Leistung
    20
    Schwieriges Lernen
    19
    Komplexitätsprobleme
    18
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Dataiku Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.6
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.7
    8.8
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.4
    8.6
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.4
    8.0
    Einfache Verwaltung
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Dataiku
    Unternehmenswebsite
    Gründungsjahr
    2013
    Hauptsitz
    New York, NY
    Twitter
    @dataiku
    22,955 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1,491 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Dataiku ist die universelle KI-Plattform, die Organisationen die Kontrolle über ihr KI-Talent, ihre Prozesse und Technologien gibt, um die Erstellung von Analysen, Modellen und Agenten zu ermöglichen.

Benutzer
  • Data Scientist
  • Data Analyst
Branchen
  • Finanzdienstleistungen
  • Pharmazeutika
Marktsegment
  • 62% Unternehmen
  • 21% Unternehmen mittlerer Größe
Benutzerstimmung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Einblicke, derzeit in der Beta-Version, werden aus Benutzerbewertungen zusammengestellt und gruppiert, um einen Überblick über die Software auf höchster Ebene anzuzeigen.
  • Dataiku ist eine Data-Science-Plattform, die es sowohl technischen als auch nicht-technischen Nutzern ermöglicht, KI-Projekte gemeinsam zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Sie deckt den gesamten Lebenszyklus eines Datenprojekts ab, von der Datenerfassung und -vorbereitung bis hin zur Modellbereitstellung und -überwachung.
  • Benutzer mögen die benutzerfreundliche Oberfläche von Dataiku, seine Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten, die nahtlose Integration mit verschiedenen Datenbanken, Cloud-Plattformen und Machine-Learning-Bibliotheken sowie seine robusten Modellmanagement-Tools zur Verfolgung der Modellleistung und zur Sicherstellung der Compliance.
  • Benutzer berichteten über Probleme mit der Lernkurve von Dataiku für nicht-technische Stakeholder, seinen Echtzeitanalysefähigkeiten, Leistungsproblemen im großen Maßstab und Inkonsistenzen bei der Ausführung von Code in verschiedenen Teilen der Plattform.
Dataiku Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Merkmale
78
Benutzerfreundlichkeit
75
Benutzerfreundlichkeit
42
Produktivitätssteigerung
41
Einfache Integrationen
39
Contra
Lernkurve
39
Steile Lernkurve
24
Langsame Leistung
20
Schwieriges Lernen
19
Komplexitätsprobleme
18
Dataiku Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.6
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.7
8.8
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.4
8.6
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.4
8.0
Einfache Verwaltung
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Verkäufer
Dataiku
Unternehmenswebsite
Gründungsjahr
2013
Hauptsitz
New York, NY
Twitter
@dataiku
22,955 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1,491 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(481)4.3 von 5
11th Am einfachsten zu bedienen in Maschinelles Lernen Software
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Organisationen stehen vor steigenden Anforderungen an leistungsstarke Analysen, die schnelle und vertrauenswürdige Ergebnisse liefern. Ob es darum geht, Teams von Datenwissenschaftlern fortschrittlich

    Benutzer
    • Statistical Programmer
    • Data Analyst
    Branchen
    • Pharmazeutika
    • Bankwesen
    Marktsegment
    • 35% Unternehmen
    • 32% Kleinunternehmen
    Benutzerstimmung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Einblicke, derzeit in der Beta-Version, werden aus Benutzerbewertungen zusammengestellt und gruppiert, um einen Überblick über die Software auf höchster Ebene anzuzeigen.
    • SAS Viya ist eine Datenanalyseplattform, die es Benutzern ermöglicht, Daten in einer einzigen, intuitiven Plattform zu entwickeln, zu visualisieren und zu modellieren.
    • Rezensenten schätzen die Flexibilität der Software, ihre Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten, ihre Integration mit Open-Source-Technologien und ihre benutzerfreundliche Oberfläche, die wenig bis gar keine Programmierung erfordert.
    • Rezensenten bemerkten, dass die Plattform für neue Benutzer komplex sein kann, ihre Datenvorbereitungsfunktionen begrenzt sind, die Preisgestaltung vage sein kann und der Prozess zum Hochladen und Einlesen von Daten einfacher sein könnte.
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • SAS Viya Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    185
    Merkmale
    132
    Analytik
    110
    Datenanalyse
    85
    Leistungsfähigkeit
    83
    Contra
    Lernkurve
    86
    Lernschwierigkeit
    83
    Komplexität
    79
    Teuer
    64
    Schwieriges Lernen
    63
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • SAS Viya Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.0
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.7
    8.2
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.4
    8.3
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.4
    7.3
    Einfache Verwaltung
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Unternehmenswebsite
    Gründungsjahr
    1976
    Hauptsitz
    Cary, NC
    Twitter
    @SASsoftware
    61,921 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    17,842 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Organisationen stehen vor steigenden Anforderungen an leistungsstarke Analysen, die schnelle und vertrauenswürdige Ergebnisse liefern. Ob es darum geht, Teams von Datenwissenschaftlern fortschrittlich

Benutzer
  • Statistical Programmer
  • Data Analyst
Branchen
  • Pharmazeutika
  • Bankwesen
Marktsegment
  • 35% Unternehmen
  • 32% Kleinunternehmen
Benutzerstimmung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Einblicke, derzeit in der Beta-Version, werden aus Benutzerbewertungen zusammengestellt und gruppiert, um einen Überblick über die Software auf höchster Ebene anzuzeigen.
  • SAS Viya ist eine Datenanalyseplattform, die es Benutzern ermöglicht, Daten in einer einzigen, intuitiven Plattform zu entwickeln, zu visualisieren und zu modellieren.
  • Rezensenten schätzen die Flexibilität der Software, ihre Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten, ihre Integration mit Open-Source-Technologien und ihre benutzerfreundliche Oberfläche, die wenig bis gar keine Programmierung erfordert.
  • Rezensenten bemerkten, dass die Plattform für neue Benutzer komplex sein kann, ihre Datenvorbereitungsfunktionen begrenzt sind, die Preisgestaltung vage sein kann und der Prozess zum Hochladen und Einlesen von Daten einfacher sein könnte.
SAS Viya Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
185
Merkmale
132
Analytik
110
Datenanalyse
85
Leistungsfähigkeit
83
Contra
Lernkurve
86
Lernschwierigkeit
83
Komplexität
79
Teuer
64
Schwieriges Lernen
63
SAS Viya Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.0
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.7
8.2
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.4
8.3
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.4
7.3
Einfache Verwaltung
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Unternehmenswebsite
Gründungsjahr
1976
Hauptsitz
Cary, NC
Twitter
@SASsoftware
61,921 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
17,842 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(35)4.7 von 5
13th Am einfachsten zu bedienen in Maschinelles Lernen Software
Top Beratungsdienste für machine-learning in Python anzeigen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Maschinelles Lernen Support-Vektor-Maschine (SVMs) und Support-Vektor-Regression (SVRs) sind überwachte Lernmodelle mit zugehörigen Lernalgorithmen, die Daten analysieren und Muster erkennen, die für

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 40% Unternehmen
    • 31% Kleinunternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • machine-learning in Python Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    2
    Maschinelles Lernen
    2
    Kundendienst
    1
    Datenvisualisierung
    1
    Einfache Einrichtung
    1
    Contra
    Teuer
    1
    Begrenzte Vielfalt
    1
    Langsame Geschwindigkeit
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • machine-learning in Python Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.7
    9.0
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.4
    8.4
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.4
    9.0
    Einfache Verwaltung
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Maschinelles Lernen Support-Vektor-Maschine (SVMs) und Support-Vektor-Regression (SVRs) sind überwachte Lernmodelle mit zugehörigen Lernalgorithmen, die Daten analysieren und Muster erkennen, die für

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 40% Unternehmen
  • 31% Kleinunternehmen
machine-learning in Python Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
2
Maschinelles Lernen
2
Kundendienst
1
Datenvisualisierung
1
Einfache Einrichtung
1
Contra
Teuer
1
Begrenzte Vielfalt
1
Langsame Geschwindigkeit
1
machine-learning in Python Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.7
9.0
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.4
8.4
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.4
9.0
Einfache Verwaltung
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Hauptsitz
N/A
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(13)4.3 von 5
15th Am einfachsten zu bedienen in Maschinelles Lernen Software
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Weka ist ein maschinelles Lernalgorithmus für Data-Mining-Aufgaben, der entweder direkt auf einen Datensatz angewendet oder aus eigenem Java-Code aufgerufen werden kann. Es enthält Werkzeuge für die D

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 77% Unternehmen
    • 23% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Weka Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.1
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.7
    8.2
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.4
    7.9
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.4
    9.0
    Einfache Verwaltung
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Weka
    Gründungsjahr
    1964
    Hauptsitz
    Hamilton, NZ
    Twitter
    @WekaMOOC
    1,490 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Weka ist ein maschinelles Lernalgorithmus für Data-Mining-Aufgaben, der entweder direkt auf einen Datensatz angewendet oder aus eigenem Java-Code aufgerufen werden kann. Es enthält Werkzeuge für die D

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 77% Unternehmen
  • 23% Unternehmen mittlerer Größe
Weka Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.1
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.7
8.2
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.4
7.9
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.4
9.0
Einfache Verwaltung
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Verkäufer
Weka
Gründungsjahr
1964
Hauptsitz
Hamilton, NZ
Twitter
@WekaMOOC
1,490 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(59)4.8 von 5
2nd Am einfachsten zu bedienen in Maschinelles Lernen Software
Top Beratungsdienste für scikit-learn anzeigen
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    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Scikit-learn ist eine Software-Bibliothek für maschinelles Lernen für die Programmiersprache Python, die verschiedene Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Algorithmen umfasst, darunter Suppor

    Benutzer
    • Senior Software Engineer
    • Machine Learning Engineer
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 41% Unternehmen
    • 31% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • scikit-learn Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.2
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.7
    9.6
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.4
    9.4
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.4
    9.4
    Einfache Verwaltung
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    scikit-learn
    Gründungsjahr
    2018
    Hauptsitz
    N/A
    Twitter
    @scikit_learn
    23,239 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Scikit-learn ist eine Software-Bibliothek für maschinelles Lernen für die Programmiersprache Python, die verschiedene Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Algorithmen umfasst, darunter Suppor

Benutzer
  • Senior Software Engineer
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Marktsegment
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scikit-learn Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.2
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.7
9.6
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.4
9.4
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.4
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Einfache Verwaltung
Durchschnittlich: 8.5
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Verkäufer
scikit-learn
Gründungsjahr
2018
Hauptsitz
N/A
Twitter
@scikit_learn
23,239 Twitter-Follower
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    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    SAS® Model Manager ist eine webbasierte Anwendung, die es Organisationen ermöglicht, analytische Modelle zu registrieren, zu modifizieren, zu verfolgen, zu bewerten, zu veröffentlichen und darüber zu

    Benutzer
    • Inside Sales Manager
    Branchen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 53% Unternehmen
    • 21% Kleinunternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • SAS Model Manager Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Modellverwaltung
    6
    Modellvielfalt
    5
    Benutzerfreundlichkeit
    3
    Analytik
    2
    Automatisierung
    2
    Contra
    Integrationsschwierigkeit
    2
    Technische Fachkenntnisse erforderlich
    2
    Komplexität
    1
    Schwieriges Lernen
    1
    Schwierige Navigation
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • SAS Model Manager Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    7.9
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.7
    8.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.4
    8.6
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.4
    7.2
    Einfache Verwaltung
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    1976
    Hauptsitz
    Cary, NC
    Twitter
    @SASsoftware
    61,921 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    17,842 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Telefon
    1-800-727-0025
Produktbeschreibung
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SAS® Model Manager ist eine webbasierte Anwendung, die es Organisationen ermöglicht, analytische Modelle zu registrieren, zu modifizieren, zu verfolgen, zu bewerten, zu veröffentlichen und darüber zu

Benutzer
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Branchen
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Marktsegment
  • 53% Unternehmen
  • 21% Kleinunternehmen
SAS Model Manager Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Modellverwaltung
6
Modellvielfalt
5
Benutzerfreundlichkeit
3
Analytik
2
Automatisierung
2
Contra
Integrationsschwierigkeit
2
Technische Fachkenntnisse erforderlich
2
Komplexität
1
Schwieriges Lernen
1
Schwierige Navigation
1
SAS Model Manager Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
7.9
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.7
8.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.4
8.6
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.4
7.2
Einfache Verwaltung
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
1976
Hauptsitz
Cary, NC
Twitter
@SASsoftware
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