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Red Hat OpenShift Data Science Funktionen
Welche Funktionen hat Red Hat OpenShift Data Science?
Modellentwicklung
- Unterstützte Sprachen
- Drag-and-Drop
- Vorgefertigte Algorithmen
- Modell-Training
- Vorgefertigte Algorithmen
- Modell-Training
- Feature-Entwicklung
Machine-/Deep-Learning-Dienste
- Maschinelles Sehen
- Maschinelles Sehen
Einsatz
- Anwendung
- Managed Service
- Anwendung
- Skalierbarkeit
system
- Unterstützte Sprachen
- Drag-and-Drop
Top-bewertete Red Hat OpenShift Data Science Alternativen
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Red Hat OpenShift Data Science Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Modellentwicklung
Unterstützte Sprachen | Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript Diese Funktion wurde in 23 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen erwähnt. | 88% (Basierend auf 23 Bewertungen) | |
Drag-and-Drop | Basierend auf 23 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen. Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben | 88% (Basierend auf 23 Bewertungen) | |
Vorgefertigte Algorithmen | Basierend auf 23 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | 87% (Basierend auf 23 Bewertungen) | |
Modell-Training | Basierend auf 23 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen. Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle | 86% (Basierend auf 23 Bewertungen) | |
Vorgefertigte Algorithmen | Wie in 22 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen berichtet. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | 85% (Basierend auf 22 Bewertungen) | |
Modell-Training | Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle 22 Rezensenten von Red Hat OpenShift Data Science haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 22 Bewertungen) | |
Feature-Entwicklung | Wie in 23 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen berichtet. Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen | 88% (Basierend auf 23 Bewertungen) |
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Maschinelles Sehen | Wie in 22 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen berichtet. Bietet Bilderkennungsdienste an | 85% (Basierend auf 22 Bewertungen) | |
Verarbeitung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an 20 Rezensenten von Red Hat OpenShift Data Science haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 83% (Basierend auf 20 Bewertungen) | |
Generierung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an 20 Rezensenten von Red Hat OpenShift Data Science haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 20 Bewertungen) | |
Künstliche neuronale Netze | Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer 20 Rezensenten von Red Hat OpenShift Data Science haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 83% (Basierend auf 20 Bewertungen) | |
Maschinelles Sehen | Bietet Bilderkennungsdienste an 22 Rezensenten von Red Hat OpenShift Data Science haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 88% (Basierend auf 22 Bewertungen) | |
Verstehen natürlicher Sprache | Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache Diese Funktion wurde in 20 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen erwähnt. | 86% (Basierend auf 20 Bewertungen) | |
Generierung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an 20 Rezensenten von Red Hat OpenShift Data Science haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 20 Bewertungen) | |
Deep Learning | Basierend auf 21 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen. Bietet Deep-Learning-Funktionen | 87% (Basierend auf 21 Bewertungen) |
Einsatz
Managed Service | Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur 22 Rezensenten von Red Hat OpenShift Data Science haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 22 Bewertungen) | |
Anwendung | Wie in 22 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen berichtet. Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden | 88% (Basierend auf 22 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen 22 Rezensenten von Red Hat OpenShift Data Science haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 85% (Basierend auf 22 Bewertungen) | |
Managed Service | Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur Diese Funktion wurde in 23 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen erwähnt. | 88% (Basierend auf 23 Bewertungen) | |
Anwendung | Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden 23 Rezensenten von Red Hat OpenShift Data Science haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 87% (Basierend auf 23 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Basierend auf 23 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen. Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen | 86% (Basierend auf 23 Bewertungen) |
system
Datenerfassung und -aufbereitung | Wie in 22 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen berichtet. Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren | 89% (Basierend auf 22 Bewertungen) | |
Unterstützte Sprachen | Basierend auf 23 Red Hat OpenShift Data Science Bewertungen. Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript | 91% (Basierend auf 23 Bewertungen) | |
Drag-and-Drop | Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben 23 Rezensenten von Red Hat OpenShift Data Science haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 87% (Basierend auf 23 Bewertungen) |
Generative KI
KI-Textgenerierung | Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Textzusammenfassung | Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Text-zu-Bild | Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Autonome Aufgabenausführung | Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Mehrstufige Planung | Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Systemübergreifende Integration | Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Adaptives Lernen | Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Natürliche Sprachinteraktion | Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Proaktive Unterstützung | Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Entscheidungsfindung | Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
