Top-bewertete DataMacaw Scarlet Platform Alternativen
EA
Erick A.
Senior Project Analyst
Education Management
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Was gefällt dir am besten DataMacaw Scarlet Platform?
Die DataMacaw Scarlet Plattform war für mich in Bezug auf meine Bestrebungen im Bereich des maschinellen Lernens nützlich. Die Möglichkeit, GPU-Spot-Instanzen in der AWS-Cloud für das Training zu nutzen, hat meine Kosten um Größenordnungen reduziert, was es mir ermöglicht hat, komplexere Modelle auszuprobieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Was gefällt Ihnen nicht? DataMacaw Scarlet Platform?
DataMacaw Scarlet ist nicht besonders gut ausgestattet für die Verwaltung von Datensätzen und es fehlen wirklich geeignete Versionskontrollfunktionen. Es ist auch sehr schwierig, eine Versionshistorie von Datensätzen zu führen und bei Bedarf einfach auf frühere Versionen zurückzusetzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
1 von 2 Gesamtbewertungen für DataMacaw Scarlet Platform
4.5 von 5
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G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.
Hier die Erklärung wie dies gewährleistet ist.
Wir bemühen uns, unsere Bewertungen authentisch zu halten.
G2-Bewertungen sind ein wichtiger Bestandteil des Kaufprozesses, und wir verstehen den Wert, den sie sowohl unseren Kunden als auch Käufern bieten. Um sicherzustellen, dass der Wert erhalten bleibt, ist es wichtig sicherzustellen, dass Bewertungen authentisch und vertrauenswürdig sind. Aus diesem Grund verlangt G2 verifizierte Methoden zum Verfassen einer Bewertung und überprüft die Identität des Bewerters, bevor sie genehmigt wird. G2 überprüft die Identität der Bewerter mit unserem Moderationsprozess, der unauthentische Bewertungen verhindert, und wir bemühen uns, Bewertungen auf verantwortungsbewusste und ethische Weise zu sammeln.
WK
Winsye K.
Project Strategy Director
Government Administration
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Was gefällt dir am besten DataMacaw Scarlet Platform?
DataMacaw Scarlet Platform war vorteilhaft für den kostengünstigen Aufbau und das Training von KI-Modellen. Es nutzt eine umsichtige Ressourcenzuweisung, um die GPUs zu nutzen, wodurch die Trainingskosten drastisch günstiger sind als die herkömmlichen, lokalen Optionen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Was gefällt Ihnen nicht? DataMacaw Scarlet Platform?
DataMacaw hat keine Vorkehrungen für - Live-Projektfreigabe oder Versionskontrolle für Live-Programme sowie kollaboratives Modellieren. Dies wirkt sich negativ auf die Interaktion innerhalb meiner Teammitglieder aus und verlangsamt den maschinellen Lernprozess. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es gibt nicht genügend Bewertungen für DataMacaw Scarlet Platform, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:
1
Snowflake
4.5
(584)
Die Plattform von Snowflake beseitigt Datensilos und vereinfacht Architekturen, sodass Organisationen mehr Wert aus ihren Daten ziehen können. Die Plattform ist als ein einziges, einheitliches Produkt konzipiert, mit Automatisierungen, die die Komplexität reduzieren und sicherstellen, dass alles „einfach funktioniert“. Um eine breite Palette von Arbeitslasten zu unterstützen, ist sie für Leistung im großen Maßstab optimiert, unabhängig davon, ob jemand mit SQL, Python oder anderen Sprachen arbeitet. Und sie ist global vernetzt, sodass Organisationen sicher auf die relevantesten Inhalte über Clouds und Regionen hinweg zugreifen können, mit einer konsistenten Erfahrung.
2
SAP HANA Cloud
4.3
(513)
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.
3
Vertex AI
4.3
(513)
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.
4
SAS Viya
4.3
(410)
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.
5
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(404)
Große Daten einfach
6
Saturn Cloud
4.8
(295)
Saturn Cloud ist eine Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattform für skalierbare Python-Analysen mit Dask und GPUs auf gehosteten Notebooks. Teilen Sie Arbeiten und Dashboards, greifen Sie auf Ihre bevorzugten Python-Bibliotheken zu, verbinden Sie sich mit bestehenden cloud-gehosteten Diensten und mehr.
7
IBM Watson Studio
4.2
(163)
IBM Watson Studio beschleunigt die für die Integration von KI in Ihr Unternehmen erforderlichen Workflows für maschinelles Lernen und Deep Learning, um Innovationen voranzutreiben. Es bietet eine Reihe von Tools für Datenwissenschaftler, Anwendungsentwickler und Fachexperten, um gemeinsam und einfach mit Daten zu arbeiten und diese Daten zu nutzen, um Modelle in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.
8
SuperAnnotate
4.9
(145)
SuperAnnotate ist die führende Plattform zum Erstellen, Feinabstimmen, Iterieren und Verwalten Ihrer KI-Modelle schneller mit den hochwertigsten Trainingsdaten.
9
Statsig
4.7
(111)
Statsig ist eine vollständige Plattform für Experimente, Feature-Flagging, Produktanalysen, Sitzungswiedergaben und mehr, der mehr als 3.000 Unternehmen weltweit vertrauen - darunter OpenAI, Notion, Figma, Atlassian und Brex. Alle Produkte von Statsig werden von einem einzigen Datensatz und einer Infrastruktur betrieben und können in Ihrem Data Warehouse ausgeführt werden. Statsig kann Ihnen helfen... - Schneller iterieren: Verwandeln Sie Ideen in Tests oder skalieren Sie Ihr aktuelles Experimentierprogramm mit der weltweit leistungsstärksten Experimentier-Infrastruktur und Statistik-Engine. - Intelligenter ausliefern: Beschleunigen Sie Veröffentlichungen, ohne das Risiko zu erhöhen. Verknüpfen Sie jede Veröffentlichung mit Produktdaten für automatisierte Warnungen und Schutzmaßnahmen, und geben Sie Ihrem gesamten Team die Möglichkeit, auszuliefern und die Magie geschehen zu lassen. - Mehr aus Ihren Daten lernen: Ermächtigen Sie jeden Stakeholder in Ihrem Team - von Produkt über Engineering bis hin zu Daten - mit einheitlichen Analysen, unterstützt von einem Datensatz und einem vollständigen Satz von Produktanalysetools. Das Statsig-Team hat geholfen, datengesteuerte Kulturen bei einigen der größten Unternehmen der Welt aufzubauen - und wir sind hier, um Ihnen zu helfen, wo auch immer Sie sich auf Ihrer Reise befinden. Und egal, wie groß (oder klein) Sie sind, unsere Tools werden skalieren, um Ihre Bedürfnisse zu erfüllen und Ihnen helfen, Kosten zu senken. Sind Sie bereit, Ihre datengesteuerte Reise zu beginnen?
10
JFrog
4.3
(92)
Die JFrog-Plattform ist eine End-to-End-, hybride und universelle binärzentrierte Lösung, die Ihre gesamte Software-Lieferkette kontinuierlich vom Quellcode bis zum Edge verwaltet und sichert. Wir befähigen Entwickler, effizienter zu sein, indem sie JFrogs Dienste, Artifactory, Xray, Distribution, Pipelines und Connect auf einer einzigen einheitlichen Plattform nutzen. Die JFrog-Plattform ist eine unternehmensgerechte Lösung, die den Umfang der größten Entwicklungsorganisationen der Welt bewältigt. Die JFrog-Produktfamilie umfasst:
JFrog Artifactory:
-Bietet definitive Artefaktverwaltung für flexible Entwicklung und vertrauenswürdige Bereitstellung in jedem Maßstab. Der Branchenführer.
JFrog Xray:
-Die einzige DevOps-zentrierte Sicherheitslösung der Branche bietet Schutz über Ihre Lieferkette hinweg und ist nahtlos mit Artifactory und den anderen JFrog-Produkten für einen einzigen Verwaltungs- und Sicherheitsansatz integriert.
JFrog Pipelines:
-Integriert sich mit den führenden CI/CD-Tools, um alle Software-Pipelines an einem Ort mit zusätzlichen Ereignisauslösern und benutzerfreundlichen Vorlagen zu verwalten.
JFrog Distribution und JFrog PDN:
-Erstellt vertrauenswürdige Software-Releases und bringt sie schnell dorthin, wo sie benötigt werden. Bewältigt den höchsten Durchsatz und Verbrauch.
JFrog Connect:
-Eine umfassende Lösung zum Aktualisieren, Verwalten und Überwachen von Softwareanwendungen auf Linux-basierten Edge- und IoT-Geräten.
JFrog Mission Control & Insights:
-Verbessert die Kontrolle über Ihre JFrog-Plattform-Bereitstellung mit Zugriff auf wichtige Metriken.
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