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Top-bewertete Dunnhumby Model Lab Alternativen

Dunnhumby Model Lab Bewertungen & Produktdetails

Satya p.
SP
D
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Weitere Optionen
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten Dunnhumby Model Lab?

Ich kann meine Machine-Learning-Projekte sehr einfach verwalten und unterwegs darauf zugreifen. Die Struktur ist ziemlich projektorientiert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Dunnhumby Model Lab?

Nichts dergleichen.

Kann etwas benutzerfreundlicher sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Dunnhumby Model Lab Solving und wie profitieren Sie davon?

Wir können mehrere Modelle parallel testen, was für Datenwissenschaftler sehr zeitsparend ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dunnhumby Model Lab Übersicht

Was ist Dunnhumby Model Lab?

dunnhumby Model Lab ist eine Anwendung, die automatisierte Pipelines für den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen bereitstellt. Beim Entwickeln von Modellen durchlaufen Datenwissenschaftler viele Schritte, die oft repetitiv und zeitaufwendig sind. Model Lab automatisiert die meisten der zeitaufwendigen Schritte, sodass sich Datenwissenschaftler auf die Modellierungsphase konzentrieren können, die Wert liefert. Das Produkt bietet eine automatisierte Abstimmung der Hyperparameter, sodass die Benutzer sich auf die Erkundung vieler verschiedener Algorithmen konzentrieren können. Dank unserer Parallelrechnungsfunktion werden alle Modelle parallel ausgeführt, was zu einer erheblichen Reduzierung der Laufzeit führt.

Dunnhumby Model Lab Details
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Produktbeschreibung

dunnhumby Model Lab ist eine Anwendung, die automatisierte Pipelines für den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen bereitstellt. Beim Entwickeln von Modellen durchlaufen Datenwissenschaftler viele Schritte, die oft repetitiv und zeitaufwendig sind. Model Lab automatisiert die meisten der zeitaufwendigen Schritte, sodass sich Datenwissenschaftler auf die Modellierungsphase konzentrieren können, die Wert liefert. Das Produkt bietet eine automatisierte Abstimmung der Hyperparameter, sodass die Benutzer sich auf die Erkundung vieler verschiedener Algorithmen konzentrieren können. Dank unserer Parallelrechnungsfunktion werden alle Modelle parallel ausgeführt, was zu einer erheblichen Reduzierung der Laufzeit führt.


Verkäuferdetails
Verkäufer
dunnhumby
Gründungsjahr
1989
Hauptsitz
Brook Green, London
Twitter
@dunnhumby
9,774 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®

IN
Übersicht bereitgestellt von:

Aktuelle Dunnhumby Model Lab Bewertungen

Satya p.
SP
Satya p.Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)
4.5 von 5
"Eines der besten Modelllabore"
Ich kann meine Machine-Learning-Projekte sehr einfach verwalten und unterwegs darauf zugreifen. Die Struktur ist ziemlich projektorientiert.
Mayank  G.
MG
Mayank G.Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
5.0 von 5
"Beste Software für Datenwissenschaftler"
Leichtigkeit der Nutzung und des Verständnisses der Plattform
Sicherheitsabzeichen
Dieser Verkäufer hat seine Sicherheitsinformationen noch nicht hinzugefügt. Lassen Sie ihn wissen, dass Sie möchten, dass er sie hinzufügt.
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Dunnhumby Model Lab Medien

Dunnhumby Model Lab Demo - Clustering Model - Grid Search Table
This is showing the the grid search feature of the Model Lab Clustering pipeline.
Dunnhumby Model Lab Demo - Classification Model - Feature Importance
This is showing the feature importance for a Classification pipeline run through Model Lab.
Beantworten Sie einige Fragen, um der Dunnhumby Model Lab-Community zu helfen
Haben sie Dunnhumby Model Lab schon einmal verwendet?
Ja

1 von 2 Gesamtbewertungen für Dunnhumby Model Lab

4.8 von 5
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Mayank  G.
MG
Sr. Customer Success Manager
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Weitere Optionen
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten Dunnhumby Model Lab?

Leichtigkeit der Nutzung und des Verständnisses der Plattform Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Dunnhumby Model Lab?

Derzeit gibt es nichts, aber ich werde sicherlich darauf hinweisen, wenn in Zukunft etwas beobachtet wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Dunnhumby Model Lab Solving und wie profitieren Sie davon?

Einsicht aus den Daten gewinnen, um Managemententscheidungen zu treffen, damit das Management bessere und fundierte Entscheidungen treffen kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht genügend Bewertungen für Dunnhumby Model Lab, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:

1
Snowflake Logo
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 Logo
SAP HANA Cloud
4.3
(512)
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 Logo
Vertex AI
4.3
(512)
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 Logo
SAS Viya
4.3
(409)
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 Logo
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(403)
Große Daten einfach
6
Saturn Cloud Logo
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 Logo
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 Logo
SuperAnnotate
4.9
(144)
SuperAnnotate ist die führende Plattform zum Erstellen, Feinabstimmen, Iterieren und Verwalten Ihrer KI-Modelle schneller mit den hochwertigsten Trainingsdaten.
9
Statsig Logo
Statsig
4.7
(109)
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 Logo
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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