Domino Enterprise AI Platform Funktionen
Welche Funktionen hat Domino Enterprise AI Platform?
Modellentwicklung
- Unterstützte Sprachen
- Vorgefertigte Algorithmen
- Modell-Training
- Vorgefertigte Algorithmen
- Modell-Training
Machine-/Deep-Learning-Dienste
- Maschinelles Sehen
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Generierung natürlicher Sprache
- Künstliche neuronale Netze
- Maschinelles Sehen
Einsatz
- Managed Service
- Anwendung
- Skalierbarkeit
system
- Datenerfassung und -aufbereitung
- Unterstützte Sprachen
Top-bewertete Domino Enterprise AI Platform Alternativen
Domino Enterprise AI Platform Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Modellentwicklung
Unterstützte Sprachen | Wie in 12 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen berichtet. Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript | 85% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Vorgefertigte Algorithmen | Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung 12 Rezensenten von Domino Enterprise AI Platform haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 79% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Modell-Training | Wie in 12 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen berichtet. Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle | 85% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Vorgefertigte Algorithmen | Basierend auf 11 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | 71% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Modell-Training | Basierend auf 11 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen. Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle | 79% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Feature-Entwicklung | Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen Diese Funktion wurde in 10 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen erwähnt. | 77% (Basierend auf 10 Bewertungen) |
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Maschinelles Sehen | Basierend auf 11 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen. Bietet Bilderkennungsdienste an | 80% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Verarbeitung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an Diese Funktion wurde in 12 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen erwähnt. | 86% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Generierung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an 11 Rezensenten von Domino Enterprise AI Platform haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 82% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Künstliche neuronale Netze | Basierend auf 12 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen. Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer | 81% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Maschinelles Sehen | Bietet Bilderkennungsdienste an 10 Rezensenten von Domino Enterprise AI Platform haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 83% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Verstehen natürlicher Sprache | Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache 10 Rezensenten von Domino Enterprise AI Platform haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 80% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Generierung natürlicher Sprache | Wie in 10 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen berichtet. Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an | 80% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Deep Learning | Bietet Deep-Learning-Funktionen Diese Funktion wurde in 10 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen erwähnt. | 77% (Basierend auf 10 Bewertungen) |
Einsatz
Managed Service | Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur Diese Funktion wurde in 12 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen erwähnt. | 78% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Anwendung | Basierend auf 12 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden | 85% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Wie in 12 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen berichtet. Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen | 79% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Sprachliche Flexibilität | Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flexibilität des Rahmens | Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Versionsverwaltung | Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Einfache Bereitstellung | Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Managed Service | Wie in 10 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen berichtet. Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur | 78% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Anwendung | Basierend auf 10 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden | 83% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen Diese Funktion wurde in 10 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen erwähnt. | 78% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Sprachliche Flexibilität | Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flexibilität des Rahmens | Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Versionsverwaltung | Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Einfache Bereitstellung | Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Management
Katalogisierung | Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Überwachung | Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Regierend | Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Modell-Registry | Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Katalogisierung | Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Überwachung | Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Regierend | Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
system
Datenerfassung und -aufbereitung | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren Diese Funktion wurde in 11 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen erwähnt. | 76% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Unterstützte Sprachen | Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript Diese Funktion wurde in 11 Domino Enterprise AI Platform Bewertungen erwähnt. | 74% (Basierend auf 11 Bewertungen) |
Transaktionen
Metriken | Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Infrastruktur-Management | Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Zusammenarbeit | Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
