8 Passos Essenciais para a Implantação Bem-sucedida de Modelos de Aprendizado de Máquina

Automatize a criação de modelos de aprendizado de máquina.

Uma plataforma totalmente automatizada que converte dados tabulares em modelos de aprendizado de máquina.

Faça o upload dos seus dados e obtenha seu modelo de aprendizado de máquina com um único clique.

• Conversão de dados tabulares em modelo de ML

• Upload de arquivos arrastar e soltar

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Streamlit permite a criação e implantação de aplicativos da web para ciência de dados e aprendizado de máquina.

Streamlit é uma biblioteca Python que permite criar e implantar aplicativos da web para projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina.

Para usar o Streamlit, você precisa instalá-lo usando o pip e, em seguida, criar um script Python com a funcionalidade desejada. Em seguida, você pode executar o script usando o comando 'streamlit run', que abre um navegador da web exibindo seu aplicativo.

• Estrutura de desenvolvimento web fácil de usar e intuitiva

• Atualizações de aplicativos em tempo real sem atualização manual

• Suporte integrado para widgets interativos

• Cache automático para desempenho mais rápido

• Integração perfeita com bibliotecas populares de ciência de dados

• Interface amigável para exploração e visualização de dados

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DataRobot é uma plataforma abrangente para IA, cobrindo preparação de dados, criação de modelos, implantação e monitoramento.

DataRobot é uma plataforma que oferece soluções abrangentes para as necessidades de IA generativa e preditiva. Ela fornece ferramentas para preparação de dados, construção e otimização de modelos, implantação e integração de modelos, e monitoramento e medição da precisão do modelo.

Para usar o DataRobot, você pode começar conectando seus dados e avaliando sua qualidade. Em seguida, você pode criar novos recursos e integrar com repositórios de recursos. A seguir, treine modelos usando dados estruturados e não estruturados, experimentando diferentes estratégias. Uma vez que os modelos estejam construídos, você pode avaliar seu desempenho, identificar os principais impulsionadores e criar aplicativos personalizáveis para tomada de decisões. Para IA em produção, o DataRobot ajuda a validar e governar os ativos de IA, implantar e integrar modelos em qualquer lugar e monitorar a precisão do modelo, ROI e viés em tempo real.

• Conectar dados e avaliar a qualidade dos dados

• Criar novos recursos e integrar com repositórios de recursos

• Treinar modelos usando dados estruturados e não estruturados

• Avaliar o desempenho do modelo e identificar os principais impulsionadores

• Criar aplicativos personalizáveis para tomada de decisões

• Validar e governar os ativos de IA

• Implantar e integrar modelos em qualquer lugar

• Monitorar a precisão do modelo, ROI e viés em tempo real

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Explore e interaja com o modelo de aprendizado de máquina do Galactica no site Galactica Demo.

O Galactica Demo é um site que permite aos usuários explorar e interagir com um modelo de aprendizado de máquina conhecido como Galactica. Ele fornece uma interface amigável para experimentar as funcionalidades e capacidades do Galactica.

Para usar o Galactica Demo, basta visitar o site e seguir as instruções na tela. Os usuários podem inserir seus próprios dados ou utilizar dados de amostra fornecidos pela plataforma. Através da interface intuitiva, os usuários podem acessar várias funcionalidades do Galactica, experimentar diferentes parâmetros e observar a saída ou previsões do modelo.

• As principais características do Galactica Demo incluem experimentação interativa com o modelo de aprendizado de máquina do Galactica, a capacidade de inserir e analisar dados e a opção de ajustar parâmetros do modelo. Os usuários também podem visualizar o desempenho do modelo e avaliar sua precisão.

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Desenvolva, integre, envie e aprimore modelos de aprendizado de máquina em qualquer escala

A Empresa de Aprendizado de Máquina Contínua

Desenvolva, integre, envie e aprimore facilmente modelos de IA/ML com o ClearML

• Gerenciamento de Dados DataOps

• Gerenciamento e Visualização de Experimentos

• Treinamento e Gerenciamento do Ciclo de Vida do Modelo

• Colaborativo, Dashboards e Relatórios

• Gerenciamento, Repositório e Versionamento de Modelos

• Automação (CI/CD) e Pipelines

• Serviço e Monitoramento de Modelos

• Visibilidade Completa Sobre o Uso da Infraestrutura

• Empacote e Envie Automaticamente Ambientes para Máquinas Remotas

• Reduza o Uso de Computação, Hardware e Recursos para Otimizar Custo e Desempenho

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Uma Extensão JupyterLab e ferramenta de CLI segura para desenvolvimento de aprendizado de máquina

NB Defense é uma Extensão JupyterLab e uma ferramenta de linha de comando (CLI) que encoraja você a pensar sobre segurança em todas as etapas do seu processo de desenvolvimento de aprendizado de máquina.

Para usar o NB Defense, você pode instalar a Extensão JupyterLab e/ou a ferramenta CLI. A Extensão fornece orientação contextual dentro do JupyterLab e a ferramenta CLI permite a verificação de um repositório Git inteiro ou pastas que contêm notebooks.

• Orientação contextual dentro do JupyterLab

• Verificação avançada de repositórios

• Identificação de CVE

• Opções de verificação personalizáveis

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Graphite Note é uma plataforma amigável de machine learning para insights de negócios rápidos.

Graphite Note é uma plataforma de machine learning sem código que permite aos usuários gerar insights e previsões de negócios em minutos. É projetado para ser a plataforma mais fácil de usar do mundo para machine learning, tornando-a acessível a usuários de todos os níveis de habilidade.

Para usar o Graphite Note, basta importar seus dados brutos do CRM, loja online, banco de dados de clientes ou outras fontes. A plataforma irá automaticamente gerar algoritmos para responder às suas perguntas de negócios. Os resultados são organizados em gráficos, tabelas e gráficos, que podem ser facilmente compartilhados com sua equipe.

• Plataforma de machine learning sem código

• Configuração rápida e insights rápidos

• Ferramenta impulsionada por IA para analisar padrões de comportamento do cliente

• Segmentação de clientes com base em padrões de comportamento

• Estratégias de marketing personalizadas para diferentes segmentos de clientes

• Previsão de probabilidades de conversão de leads

• Pontuação de leads com base em previsões

• Previsão de demanda de produtos com base em dados históricos de vendas

• Previsão de churn de clientes e formulação de estratégias de retenção

• Análise de campanhas passadas e previsão de desempenho futuro

• Ferramentas de visualização integradas para apresentar e compartilhar insights

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Um site que oferece insights sobre aprendizado de máquina em grande escala das gigantes da tecnologia.

Machine learning em escala é um site que fornece insights sobre sistemas de aprendizado de máquina das principais empresas de tecnologia. Ele oferece artigos e boletins discutindo vários tópicos relacionados ao aprendizado de máquina em grande escala, incluindo treinamento distribuído, armazenamento de recursos, implantação de modelos em dispositivos, robustez contra exemplos adversários, diferentes funções na indústria e muito mais.

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