Remyx AI ,Mystic.ai ,Obviously AI ,KeaML ,GoAIAdapt ,DataRobot ,AI Anywhere , sont les meilleurs outils payants/free déploiement de modèle d'apprentissage automatique.
Le déploiement de modèles d'apprentissage automatique est le processus d'intégration d'un modèle d'apprentissage automatique entraîné dans un environnement de production existant pour prendre des décisions commerciales pratiques basées sur les données. Il s'agit d'une étape cruciale du cycle de vie de l'apprentissage automatique, permettant aux organisations d'utiliser les capacités prédictives de leurs modèles dans des applications du monde réel.
déploiement de modèle d'apprentissage automatique dispose déjà de plus de 7 outils AI.
déploiement de modèle d'apprentissage automatique dépasse déjà 54.3K visites utilisateurs par mois.
déploiement de modèle d'apprentissage automatique existe déjà au moins 0 outils AI ayant plus d'un million de visites mensuelles.
| Fonctionnalités principales | Prix | Comment utiliser | |
|---|---|---|---|
| Remyx AI |
Remyx AI simplifie la personnalisation et le déploiement de l'IA sans code ni données. |
Pour utiliser Remyx AI, suivez ces étapes : 1. Inscrivez-vous sur le site web de Remyx AI. 2. Accédez à Remyx Agent, votre co-pilote d'IA, qui vous guidera tout au long du processus de personnalisation. 3. Définissez vos besoins et objectifs pour le moteur d'IA. 4. Utilisez l'interface conviviale pour construire des modèles de vision par ordinateur sur mesure. 5. Remyx s'occupe de l'infrastructure et des détails de configuration de l'IA. 6. Déployez le moteur d'IA personnalisé dans votre application. |
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| AI Anywhere |
AI Partout est une plateforme web fournissant des solutions d'IA pour les entreprises et les particuliers. |
Pour utiliser AI Partout, il suffit de créer un compte sur le site web. Une fois connecté, vous pouvez accéder à un ensemble d'outils et de services d'IA. |
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| DataRobot |
DataRobot est une plateforme complète pour l'IA, couvrant la préparation des données, la création de modèle, le déploiement et le suivi. |
Pour utiliser DataRobot, vous pouvez commencer par connecter vos données et évaluer leur qualité. Ensuite, vous pouvez créer de nouvelles fonctionnalités et les intégrer avec les magasins de fonctionnalités. Ensuite, formez des modèles à l'aide de données structurées et non structurées, en expérimentant différentes stratégies. Une fois les modèles construits, vous pouvez évaluer leurs performances, identifier les facteurs clés et créer des applications personnalisables pour la prise de décision. Pour l'IA en production, DataRobot vous aide à valider et à gérer les actifs d'IA, à déployer et à intégrer des modèles n'importe où, et à surveiller en temps réel la précision du modèle, le ROI et les biais. |
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| GoAIAdapt |
La plateforme GoAIAdapt permet la création d'ensembles de données, l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique et le déploiement de modèles d'intelligence artificielle. |
Pour utiliser GoAIAdapt, vous pouvez soit créer vos propres ensembles de données, soit en importer des existants. Une fois que vous avez les données, vous pouvez appliquer une large gamme d'algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser et extraire des informations précieuses. La plateforme offre des outils et un support pour la science des données et la modélisation d'IA, vous permettant d'utiliser une technologie de pointe pour une analyse axée sur les données. |
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| KeaML |
Donner les moyens de développer l'IA à chaque étape. |
Pour utiliser KeaML, il vous suffit de vous inscrire sur notre site web. Une fois inscrit, vous pouvez commencer à développer et former vos modèles d'IA à l'aide de notre interface conviviale et de nos outils puissants. Enfin, déployez vos modèles en production et commencez à exploiter la puissance de l'IA dans vos applications. |
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| Obviously AI |
Outil d'IA sans code pour construire et déployer des modèles de science des données sans programmation. |
Pour utiliser Obviously AI, suivez ces étapes: 1. Inscrivez-vous sur le site web de Obviously AI. 2. Téléchargez vos données tabulaires et sélectionnez la variable cible. 3. Choisissez le type de modèle de prédiction que vous souhaitez créer (classification, régression ou série temporelle). 4. Cliquez sur le bouton 'Construire le modèle' pour générer un modèle d'IA basé sur vos données. 5. Explorez les résultats et les prédictions du modèle. 6. Si vous le souhaitez, déployez le modèle en un seul clic pour créer des applications web ou intégrez-le à vos outils existants à l'aide d'API REST en temps réel. |
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| Mystic.ai |
Mystic.ai est une plateforme ML pour un déploiement facile et scalable de modèles ML. |
Pour utiliser Mystic.ai, suivez ces étapes : 1. Inscrivez-vous et connectez-vous à votre compte Mystic.ai. 2. Explorez les solutions et ressources disponibles adaptées à vos projets ML. 3. Utilisez la solution Catalyst pour déployer immédiatement des modèles ML, réduisant ainsi le délai de mise sur le marché et les coûts globaux. 4. Tire parti de la plateforme cloud-agnoste de Mystic.ai pour déployer des pipelines ML n'importe où, garantissant des performances élevées sur les GPU et les CPU. 5. Profitez de la sécurité, de l'évolutivité et des performances ultra-rapides fournies par Mystic.ai. |
Remyx AI simplifie la personnalisation et le déploiement de l'IA sans code ni données.
Mystic.ai est une plateforme ML pour un déploiement facile et scalable de modèles ML.
Outil d'IA sans code pour construire et déployer des modèles de science des données sans programmation.
Un client interagit avec un chatbot qui utilise un modèle d'apprentissage automatique déployé pour fournir des recommandations personnalisées basées sur ses préférences et ses interactions passées
Un utilisateur télécharge une image sur une application web, qui utilise un modèle de classification d'images déployé pour catégoriser et taguer automatiquement l'image
Un client interagit avec un chatbot qui utilise un modèle d'apprentissage automatique déployé pour fournir des recommandations personnalisées basées sur ses préférences et ses interactions passées. Un utilisateur télécharge une image sur une application web, qui utilise un modèle de classification d'images déployé pour catégoriser et taguer automatiquement l'image
{/if]Décision plus rapide et plus précise basée sur des données en temps réel
Efficacité accrue et économies de coûts grâce à l'automatisation
Scalabilité et flexibilité améliorées du système d'apprentissage automatique
Meilleure expérience utilisateur grâce à l'intégration transparente des capacités prédictives
