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
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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) |