Recursos de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
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Artículos de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Seq2Seq Models: How They Work and Why They Matter in AI
10 Best Data Labeling Software With G2 User Reviews
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? Tipos, definición y ejemplos.
¿Qué es la Inteligencia General Artificial (AGI)? El futuro está aquí.
Tendencias de IA en 2023: IA más barata y fácil de usar al rescate
Barreras para la adopción de la IA y el análisis en la cadena de suministro
La importancia de la calidad de los datos y la comoditización de los algoritmos
Cómo elegir una plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático adecuada para su negocio
Tendencias de datos en 2022
Cómo hacer algoritmos que se expliquen a sí mismos
Inteligencia Artificial en el Cuidado de la Salud: Beneficios, Mitos y Limitaciones
El papel de la inteligencia artificial en la contabilidad
Empresas tecnológicas que están cerrando la brecha entre la IA y la automatización
Cómo está afectando el COVID-19 a los profesionales de datos
True Data Protection Demands More Than Just Regulation
¿Cuál es el futuro del aprendizaje automático? Preguntamos a 5 expertos.
Términos del Glosario de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

La operacionalización del aprendizaje automático es un proceso o metodología, no un tipo particular de software. Aplica herramientas y recursos para asegurar que los proyectos de aprendizaje automático se ejecuten de manera adecuada y eficiente, incluyendo la gobernanza de datos, la gestión de modelos y el despliegue de modelos.
Discusiones de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
¿Para qué se utiliza Google Cloud AI Platform?
¡Hola G2! Quiero iniciar una discusión comunitaria sobre software de seminarios web, más específicamente, ¿cuáles son los software de seminarios web más populares para empresas? ¿Tienes experiencia de primera mano usando estos sistemas de software mejor valorados en la categoría de Software de Seminarios Web de G2? Ese mismo espíritu de experiencia compartida se aplica aquí también. Esta vez, espero escuchar a desarrolladores, analistas y equipos de producto sobre qué herramientas de análisis realmente han ayudado a las empresas de desarrollo de software a mejorar la toma de decisiones y el rendimiento del producto. Aquí están algunas de las plataformas mejor valoradas de la categoría de <a href="https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático</a> de G2: <a href="https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>Vertex AI</strong></a> Plataforma de ML de extremo a extremo de Google Cloud con fuerte integración en herramientas de análisis como BigQuery. Buena opción para telemetría de productos y modelado predictivo en un entorno nativo de la nube. <a href="https://www.g2.com/products/databricks-data-intelligence-platform/reviews" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>Databricks Data Intelligence Platform</strong></a> Combina análisis y aprendizaje automático en un entorno unificado. Popular entre equipos enfocados en ingeniería para centralizar registros, datos de rendimiento y métricas de uso. <a href="https://www.g2.com/products/deepnote/reviews" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>Deepnote</strong></a> Cuadernos colaborativos diseñados para equipos técnicos y no técnicos para analizar datos juntos. Útil para explorar análisis de productos, pruebas A/B e insights sobre el comportamiento del cliente. <a href="https://www.g2.com/products/dataiku/reviews" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>Dataiku</strong></a> Ofrece flujos de trabajo tanto visuales como basados en código. Ayuda a conectar a desarrolladores, analistas y gerentes de producto que trabajan en casos de uso de análisis e informes. <a href="https://www.g2.com/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>Saturn Cloud</strong></a> Entorno basado en la nube para Python con computación escalable. Diseñado para equipos que trabajan con grandes conjuntos de datos y pipelines de informes avanzados. ¿Qué plataforma de análisis ha tenido el mayor impacto para tu equipo de desarrollo de software? ¿Alguna conclusión o herramientas que recomendarías o no recomendarías?