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Beansprucht
Beansprucht

WhyLabs Funktionen

Welche Funktionen hat WhyLabs?

Einsatz

  • Sprachliche Flexibilität
  • Flexibilität des Rahmens
  • Versionsverwaltung
  • Einfache Bereitstellung
  • Skalierbarkeit
  • Sprachliche Flexibilität
  • Flexibilität des Rahmens
  • Versionsverwaltung
  • Einfache Bereitstellung
  • Skalierbarkeit

Management

  • Katalogisierung
  • Überwachung
  • Überwachung

Transaktionen

  • Metriken
  • Zusammenarbeit

Top-bewertete WhyLabs Alternativen

WhyLabs Kategorien auf G2

Filter für Funktionen

Einsatz

Sprachliche Flexibilität

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. 17 Rezensenten von WhyLabs haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
83%
(Basierend auf 17 Bewertungen)

Flexibilität des Rahmens

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. Diese Funktion wurde in 19 WhyLabs Bewertungen erwähnt.
89%
(Basierend auf 19 Bewertungen)

Versionsverwaltung

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. 17 Rezensenten von WhyLabs haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
75%
(Basierend auf 17 Bewertungen)

Einfache Bereitstellung

Wie in 19 WhyLabs Bewertungen berichtet. Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.
81%
(Basierend auf 19 Bewertungen)

Skalierbarkeit

Basierend auf 18 WhyLabs Bewertungen. Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.
81%
(Basierend auf 18 Bewertungen)

Sprachliche Flexibilität

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. 18 Rezensenten von WhyLabs haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
81%
(Basierend auf 18 Bewertungen)

Flexibilität des Rahmens

Basierend auf 20 WhyLabs Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.
89%
(Basierend auf 20 Bewertungen)

Versionsverwaltung

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. 17 Rezensenten von WhyLabs haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
77%
(Basierend auf 17 Bewertungen)

Einfache Bereitstellung

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. Diese Funktion wurde in 20 WhyLabs Bewertungen erwähnt.
83%
(Basierend auf 20 Bewertungen)

Skalierbarkeit

Basierend auf 21 WhyLabs Bewertungen. Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.
83%
(Basierend auf 21 Bewertungen)

Management

Katalogisierung

Wie in 16 WhyLabs Bewertungen berichtet. Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.
76%
(Basierend auf 16 Bewertungen)

Überwachung

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. Diese Funktion wurde in 21 WhyLabs Bewertungen erwähnt.
93%
(Basierend auf 21 Bewertungen)

Regierend

Wie in 15 WhyLabs Bewertungen berichtet. Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.
80%
(Basierend auf 15 Bewertungen)

Modell-Registry

Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden. Diese Funktion wurde in 15 WhyLabs Bewertungen erwähnt.
72%
(Basierend auf 15 Bewertungen)

Katalogisierung

Wie in 15 WhyLabs Bewertungen berichtet. Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.
81%
(Basierend auf 15 Bewertungen)

Überwachung

Basierend auf 20 WhyLabs Bewertungen. Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.
95%
(Basierend auf 20 Bewertungen)

Regierend

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. Diese Funktion wurde in 16 WhyLabs Bewertungen erwähnt.
85%
(Basierend auf 16 Bewertungen)

Transaktionen

Metriken

Basierend auf 19 WhyLabs Bewertungen. Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion
91%
(Basierend auf 19 Bewertungen)

Infrastruktur-Management

Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen Diese Funktion wurde in 16 WhyLabs Bewertungen erwähnt.
81%
(Basierend auf 16 Bewertungen)

Zusammenarbeit

Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen. Diese Funktion wurde in 18 WhyLabs Bewertungen erwähnt.
84%
(Basierend auf 18 Bewertungen)