Remyx AI ,Mystic.ai ,Obviously AI ,KeaML ,GoAIAdapt ,DataRobot ,AI Anywhere , sind die besten bezahlten/free Maschinelle Lernmodellbereitstellung-Tools.
Das Deployment von Machine-Learning-Modellen ist der Prozess, ein trainiertes Machine-Learning-Modell in eine bestehende Produktionsumgebung zu integrieren, um basierend auf Daten praktische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es handelt sich um einen entscheidenden Schritt im Lebenszyklus des Machine Learning, der es Organisationen ermöglicht, die Vorhersagefähigkeiten ihrer Modelle in realen Anwendungen zu nutzen.
Maschinelle Lernmodellbereitstellung hat bereits über 7 AI-Tools.
Maschinelle Lernmodellbereitstellung präsentiert bereits über 54.3K Benutzerbesuche pro Monat.
Maschinelle Lernmodellbereitstellung gibt es bereits mindestens 0 AI-Tools mit mehr als einer Million monatlichen Benutzerbesuchen.
| Kernfunktionen | Preis | Anleitung | |
|---|---|---|---|
| Remyx AI |
Remyx KI vereinfacht die Anpassung und Bereitstellung von KI ohne Codierung oder Daten. |
Um Remyx KI zu verwenden, befolgen Sie diese Schritte: 1. Registrieren Sie sich für ein Konto auf der Remyx KI-Website. 2. Greifen Sie auf den Remyx Agent, Ihren KI-Co-Piloten, zu, der Sie durch den Anpassungsprozess führt. 3. Definieren Sie Ihre Anforderungen und Ziele für die KI-Engine. 4. Verwenden Sie die benutzerfreundliche Oberfläche, um maßgeschneiderte Computer-Vision-Modelle zu erstellen. 5. Remyx kümmert sich um die KI-Infrastruktur und die Einrichtungsdetails. 6. Implementieren Sie die angepasste KI-Engine in Ihre Anwendung. |
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| AI Anywhere |
AI Überall ist eine Webplattform, die KI-Lösungen für Unternehmen und Einzelpersonen bereitstellt. |
Um AI Überall zu nutzen, melden Sie sich einfach auf der Website für ein Konto an. Sobald Sie angemeldet sind, können Sie auf eine Reihe von KI-Tools und -Diensten zugreifen. |
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| DataRobot |
DataRobot ist eine umfassende Plattform für KI, die Datenvorbereitung, Modellerstellung, Bereitstellung und Überwachung abdeckt. |
Um DataRobot zu verwenden, können Sie damit beginnen, Ihre Daten zu verbinden und deren Qualität zu bewerten. Anschließend können Sie neue Funktionen entwickeln und in Feature Stores integrieren. Trainieren Sie dann Modelle mit strukturierten und unstrukturierten Daten und experimentieren Sie mit unterschiedlichen Strategien. Sobald Modelle erstellt wurden, können Sie deren Leistung bewerten, Schlüsselfaktoren identifizieren und anpassbare Apps für Entscheidungsfindung erstellen. Für KI in der Produktion hilft DataRobot dabei, KI-Ressourcen zu validieren und zu regeln, Modelle überall zu bereitstellen und zu integrieren sowie die Modellgenauigkeit, den ROI und die Bias in Echtzeit zu überwachen. |
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| GoAIAdapt |
Die GoAIAdapt-Plattform ermöglicht die Erstellung von Datensätzen, die Anwendung von ML-Algorithmen und die Bereitstellung von KI-Modellen. |
Um GoAIAdapt zu nutzen, können Sie entweder Ihre eigenen Datensätze erstellen oder bereits vorhandene importieren. Sobald Sie über die Daten verfügen, können Sie eine Vielzahl von Machine-Learning-Algorithmen anwenden, um wertvolle Erkenntnisse zu analysieren und zu extrahieren. Die Plattform bietet Werkzeuge und Unterstützung für Datenwissenschaft und KI-Modellierung, damit Sie fortschrittliche Technologien für datengetriebene Analysen nutzen können. |
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| KeaML |
Unterstützung der KI-Entwicklung in jedem Stadium. |
Um KeaML zu nutzen, melden Sie sich einfach auf unserer Website an. Nach der Registrierung können Sie mithilfe unserer benutzerfreundlichen Oberfläche und leistungsstarken Tools Ihre KI-Modelle entwickeln und trainieren. Schließlich können Sie Ihre Modelle in Produktion deployen und die Kraft der KI in Ihren Anwendungen nutzen. |
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| Obviously AI |
No-Code-KI-Tool zum Erstellen und Bereitstellen von Datenwissenschaftsmodellen ohne Programmierung. |
Um Obviously AI zu verwenden, befolgen Sie diese Schritte: 1. Melden Sie sich auf der Obviously AI-Website an. 2. Laden Sie Ihre tabellarischen Daten hoch und wählen Sie die Zielvariable aus. 3. Wählen Sie den Typ des Vorhersagemodells aus, das Sie erstellen möchten (Klassifikation, Regression oder Zeitreihe). 4. Klicken Sie auf die Schaltfläche 'Modell erstellen', um ein KI-Modell basierend auf Ihren Daten zu generieren. 5. Erkunden Sie die Ergebnisse und Vorhersagen des Modells. 6. Falls gewünscht, stellen Sie das Modell mit einem einzigen Klick bereit, um Web-Apps zu erstellen oder integrieren Sie es in Ihre bestehenden Tools mithilfe von Echtzeit-REST-APIs. |
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| Mystic.ai |
Mystic.ai ist eine ML-Plattform für einfache und skalierbare Bereitstellung von ML-Modellen. |
Um Mystic.ai zu nutzen, befolgen Sie diese Schritte: 1. Registrieren Sie sich und melden Sie sich bei Ihrem Mystic.ai-Konto an. 2. Erkunden Sie die verfügbaren Lösungen und Ressourcen, die speziell für Ihre ML-Projekte zugeschnitten sind. 3. Nutzen Sie die Catalyst-Lösung, um ML-Modelle sofort bereitzustellen und die time-to-market und Gesamtkosten zu reduzieren. 4. Nutzen Sie die cloud-agnostische Plattform von Mystic.ai, um ML-Pipelines überall bereitzustellen und eine hohe Leistung auf GPUs und CPUs sicherzustellen. 5. Genießen Sie die Sicherheit, Skalierbarkeit und blitzschnelle Leistung, die Mystic.ai bietet. |
Remyx KI vereinfacht die Anpassung und Bereitstellung von KI ohne Codierung oder Daten.
Mystic.ai ist eine ML-Plattform für einfache und skalierbare Bereitstellung von ML-Modellen.
No-Code-KI-Tool zum Erstellen und Bereitstellen von Datenwissenschaftsmodellen ohne Programmierung.
Ein Kunde interagiert mit einem Chatbot, der ein bereitgestelltes Machine-Learning-Modell verwendet, um personalisierte Empfehlungen basierend auf seinen Vorlieben und vergangenen Interaktionen bereitzustellen
Ein Benutzer lädt ein Bild in eine Webanwendung hoch, die ein bereitgestelltes Bildklassifizierungsmodell verwendet, um das Bild automatisch zu kategorisieren und zu taggen
Ein Kunde interagiert mit einem Chatbot, der ein bereitgestelltes Machine-Learning-Modell verwendet, um personalisierte Empfehlungen basierend auf seinen Vorlieben und vergangenen Interaktionen bereitzustellen. Ein Benutzer lädt ein Bild in eine Webanwendung hoch, die ein bereitgestelltes Bildklassifizierungsmodell verwendet, um das Bild automatisch zu kategorisieren und zu taggen
{/if]Schnellere und genauere Entscheidungsfindung basierend auf Echtzeitdaten
Erhöhte Effizienz und Kosteneinsparungen durch Automatisierung
Verbesserte Skalierbarkeit und Flexibilität des Machine-Learning-Systems
Bessere Benutzererfahrung durch nahtlose Integration von Vorhersagefähigkeiten
