Ressources Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
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Articles Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
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Quel est l'avenir de l'apprentissage automatique ? Nous avons demandé à 5 experts.
Termes du glossaire Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

L'opérationnalisation de l'apprentissage automatique est un processus ou une méthodologie, et non un type particulier de logiciel. Elle applique des outils et des ressources pour s'assurer que les projets d'apprentissage automatique sont exécutés correctement et efficacement, y compris la gouvernance des données, la gestion des modèles et le déploiement des modèles.
Discussions Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
À quoi sert la plateforme Google Cloud AI ?
<p>Salut G2 ! Je veux lancer une discussion communautaire sur les logiciels de webinaires, plus précisément, quels sont les logiciels de webinaires les plus populaires pour les entreprises ? Avez-vous une expérience directe de l'utilisation de ces systèmes logiciels les mieux notés dans la catégorie des logiciels de webinaires de G2 :</p><p> Ce même esprit de partage d'expérience s'applique ici aussi. Cette fois, j'espère entendre des développeurs, des analystes et des équipes produit sur les outils d'analyse qui ont réellement aidé les entreprises de développement de logiciels à améliorer la prise de décision et la performance des produits.</p><p>Voici quelques-unes des plateformes les mieux notées de la catégorie <a href="https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique</a> de G2 :</p><p><a href="https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>Vertex AI</strong></a></p><p> Plateforme ML de bout en bout de Google Cloud avec une forte intégration dans des outils d'analyse comme BigQuery. Convient bien pour la télémétrie produit et la modélisation prédictive dans un environnement cloud-native.</p><p><a href="https://www.g2.com/products/databricks-data-intelligence-platform/reviews" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>Databricks Data Intelligence Platform</strong></a></p><p> Combine l'analyse et l'apprentissage automatique dans un environnement unifié. Populaire parmi les équipes axées sur l'ingénierie pour centraliser les journaux, les données de performance et les métriques d'utilisation.</p><p><a href="https://www.g2.com/products/deepnote/reviews" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>Deepnote</strong></a></p><p> Carnets collaboratifs conçus pour les équipes techniques et non techniques pour analyser les données ensemble. Utile pour explorer les analyses de produits, les tests A/B et les insights sur le comportement des clients.</p><p><a href="https://www.g2.com/products/dataiku/reviews" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>Dataiku</strong></a></p><p> Offre des flux de travail à la fois visuels et basés sur le code. Aide à connecter les développeurs, les analystes et les chefs de produit travaillant sur des cas d'utilisation d'analyse et de reporting.</p><p><a href="https://www.g2.com/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>Saturn Cloud</strong></a></p><p> Environnement cloud pour Python avec calcul évolutif. Conçu pour les équipes travaillant avec de grands ensembles de données et des pipelines de reporting avancés.</p><p>Quelle plateforme d'analyse a eu le plus grand impact pour votre équipe de développement logiciel ? Des enseignements ou des outils que vous recommanderiez ou ne recommanderiez pas ?</p>