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Top 10 Xilinx Machine Learning Alternativen & Wettbewerber

(13)4.4 von 5

Entdecken Sie die besten Alternativen zu Xilinx Machine Learning für Benutzer, die neue Softwarefunktionen benötigen oder verschiedene Lösungen ausprobieren möchten. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Xilinx Machine Learning zu berücksichtigen sind, beinhalten security. Die beste Gesamtalternative zu Xilinx Machine Learning ist SAP HANA Cloud. Andere ähnliche Apps wie Xilinx Machine Learning sind Phrase Localization Platform, Vertex AI, SAS Viya, und Spotfire Analytics. Xilinx Machine Learning Alternativen finden Sie in Maschinelles Lernsoftware, aber sie könnten auch in Relationale Datenbanken oder Übersetzungsmanagement-Software sein.

Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu Xilinx Machine Learning

  • SAP HANA Cloud
  • Phrase Localization Platform
  • Vertex AI
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Top 10 Alternativen zu Xilinx Machine Learning kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie Xilinx Machine Learning im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Informationstechnologie und Dienstleistungen, Marketing und Werbung, und Computersoftware überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

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    #1

  1. SAP HANA Cloud

    Von SAP
    (517)4.3 von 5

    2. SAP HANA Cloud ist die cloud-native Datenbasis der SAP Business Technology Platform, sie speichert, verarbeitet und analysiert Daten in Echtzeit im Petabyte-Bereich und vereint mehrere Datentypen in einem einzigen System, während sie diese effizienter mit integriertem Mehrstufenspeicher verwaltet.

    Gemeinsame Kategorien mit Xilinx Machine Learning:

    Rezensenten sagen im Vergleich zu Xilinx Machine Learning, dass SAP HANA Cloud ist:

    Teurer
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    #2

  2. Phrase Localization Platform

    Von Phrase
    (1,204)4.5 von 5

    3. Phrase-Localisierungsplattform ist das Übersetzungsmanagementsystem für globale Unternehmen, die die Effizienz der Lokalisierung verbessern möchten.

    Gemeinsame Kategorien mit Xilinx Machine Learning:

    Rezensenten sagen im Vergleich zu Xilinx Machine Learning, dass Phrase Localization Platform ist:

    Besser bei der unterstützung
    Brauchbarer
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    #3

  3. Vertex AI

    Von Google
    (573)4.4 von 5

    4. Vertex AI ist eine verwaltete Plattform für maschinelles Lernen (ML), die Ihnen hilft, ML-Modelle schneller und einfacher zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie umfasst eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow sowie eine Vielzahl von Tools und Diensten, die Sie bei jedem Schritt des Prozesses unterstützen. Vertex AI Workbench ist eine cloudbasierte IDE, die in Vertex AI enthalten ist. Sie erleichtert die Entwicklung und das Debuggen von ML-Code. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Sie bei Ihrem ML-Workflow unterstützen, wie z.B. Codevervollständigung, Linting und Debugging. Vertex AI und Vertex AI Workbench sind eine leistungsstarke Kombination, die Ihnen helfen kann, Ihre ML-Entwicklung zu beschleunigen. Mit Vertex AI können Sie sich auf den Aufbau und das Training Ihrer Modelle konzentrieren, während Vertex AI Workbench den Rest übernimmt. Dies gibt Ihnen die Freiheit, produktiver und kreativer zu sein, und hilft Ihnen, Ihre Modelle schneller in die Produktion zu bringen. Wenn Sie nach einer leistungsstarken und benutzerfreundlichen ML-Plattform suchen, ist Vertex AI eine großartige Option. Mit Vertex AI können Sie ML-Modelle schneller und einfacher als je zuvor erstellen, trainieren und bereitstellen.

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    #4

  4. SAS Viya

    Von SAS Institute Inc.
    (483)4.3 von 5

    5. Als cloud-natives KI-, Analyse- und Datenmanagement-Plattform ermöglicht SAS Viya eine kosteneffiziente Skalierung, steigert die Produktivität und fördert schnellere Innovationen, unterstützt durch Vertrauen und Transparenz. SAS Viya ermöglicht die Integration von Teams und Technologien, sodass alle Benutzer erfolgreich zusammenarbeiten können, um kritische Fragen in präzise Entscheidungen umzuwandeln.

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    #5

  5. Spotfire Analytics

    Von Spotfire
    (356)4.2 von 5

    6. Selbstbedienungs-Datenerkennung. Schnellster Weg zu umsetzbaren Erkenntnissen. Kollaborative, prädiktive, ereignisgesteuerte Datenanalyse - unabhängig von der IT.

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    #6

  6. Prolific

    Von Prolific
    (221)4.6 von 5

    7. Wir helfen, einen höheren Standard der Online-Forschung zu ermöglichen. Führen Sie Forschung mit über 130.000 geprüften Teilnehmern durch und gewinnen Sie verlässliche Einblicke.

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    Brauchbarer
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    #7

  7. Minitab Statistical Software

    Von Minitab
    (192)4.6 von 5

    8. Minitab Statistical Software ist eine führende statistische Software, die weltweit für Qualitätsverbesserung und Statistikbildung verwendet wird.

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    Rezensenten sagen im Vergleich zu Xilinx Machine Learning, dass Minitab Statistical Software ist:

    Besser bei der unterstützung
    Besser bei der erfüllung von anforderungen
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    #8

  8. Dataiku

    Von Dataiku
    (175)4.4 von 5

    9. 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.

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    Besser bei der unterstützung
    Brauchbarer
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    #9

  9. Google Cloud TPU

    Von Google
    (19)4.4 von 5

    10. Cloud TPU ermöglicht es Unternehmen weltweit, auf diese Beschleunigertechnologie zuzugreifen, um ihre maschinellen Lernarbeitslasten auf Google Cloud zu beschleunigen.

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    Rezensenten sagen im Vergleich zu Xilinx Machine Learning, dass Google Cloud TPU ist:

    Brauchbarer
    Besser bei der unterstützung
    Besser bei der erfüllung von anforderungen
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    #10

  10. scikit-learn

    Von scikit-learn
    (59)4.8 von 5

    11. Scikit-learn ist eine Software-Bibliothek für maschinelles Lernen für die Programmiersprache Python, die verschiedene Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Algorithmen umfasst, darunter Support-Vektor-Maschinen, Random Forests, Gradient Boosting, k-Means und DBSCAN, und ist darauf ausgelegt, mit den numerischen und wissenschaftlichen Bibliotheken NumPy und SciPy von Python zusammenzuarbeiten.

    Gemeinsame Kategorien mit Xilinx Machine Learning:

    Rezensenten sagen im Vergleich zu Xilinx Machine Learning, dass scikit-learn ist:

    Besser bei der unterstützung
    Brauchbarer
    Besser bei der erfüllung von anforderungen
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