Sprachliche Flexibilität	Basierend auf 34 neptune.ai Bewertungen. Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.	89% (Basierend auf 34 Bewertungen)
Flexibilität des Rahmens	Wie in 36 neptune.ai Bewertungen berichtet. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.	94% (Basierend auf 36 Bewertungen)
Versionsverwaltung	Basierend auf 37 neptune.ai Bewertungen. Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.	90% (Basierend auf 37 Bewertungen)
Skalierbarkeit	Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. 31 Rezensenten von neptune.ai haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	88% (Basierend auf 31 Bewertungen)
Sprachliche Flexibilität	Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. 34 Rezensenten von neptune.ai haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	85% (Basierend auf 34 Bewertungen)
Flexibilität des Rahmens	Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. 34 Rezensenten von neptune.ai haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	91% (Basierend auf 34 Bewertungen)
Versionsverwaltung	Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. 35 Rezensenten von neptune.ai haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	90% (Basierend auf 35 Bewertungen)
Skalierbarkeit	Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. 34 Rezensenten von neptune.ai haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	88% (Basierend auf 34 Bewertungen)

Management

Katalogisierung	Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. Diese Funktion wurde in 32 neptune.ai Bewertungen erwähnt.	84% (Basierend auf 32 Bewertungen)
Überwachung	Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. 35 Rezensenten von neptune.ai haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	90% (Basierend auf 35 Bewertungen)
Regierend	Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. 31 Rezensenten von neptune.ai haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	83% (Basierend auf 31 Bewertungen)
Modell-Registry	Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden. Diese Funktion wurde in 32 neptune.ai Bewertungen erwähnt.	84% (Basierend auf 32 Bewertungen)
Katalogisierung	Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. Diese Funktion wurde in 29 neptune.ai Bewertungen erwähnt.	82% (Basierend auf 29 Bewertungen)
Überwachung	Wie in 30 neptune.ai Bewertungen berichtet. Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.	90% (Basierend auf 30 Bewertungen)
Regierend	Basierend auf 29 neptune.ai Bewertungen. Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.	85% (Basierend auf 29 Bewertungen)

Transaktionen

Metriken		Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion 32 Rezensenten von neptune.ai haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	83% (Basierend auf 32 Bewertungen)
Zusammenarbeit		Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen. 32 Rezensenten von neptune.ai haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	92% (Basierend auf 32 Bewertungen)