成功部署機器學習模型的 8 個關鍵步驟

自動化機器學習模型創建。

一個完全自動化的平台，將表格數據轉換為機器學習模型。

上傳您的數據，點擊一下即可獲得您的機器學習模型。

• 表格數據轉換為機器學習模型

• 拖放文件上傳

Łukasiewicz - Tabular data to ML model為您提供 其他 機器學習,表格數據,預測分析,模式識別，您可以用於這些所有 AI 功能。

Streamlit可以創建和部署用於數據科學和機器學習的Web應用程序。

Streamlit是一個Python庫，可以創建和部署用於數據科學和機器學習項目的Web應用程序。

要使用Streamlit，您需要使用pip安裝它，然後創建一個具有所需功能的Python腳本。然後，您可以使用'streamlit run'命令運行腳本，該命令會打開一個顯示應用程序的Web瀏覽器。

• 易於使用且直觀的Web開發框架

• 無需手動刷新即可實時更新應用程序

• 內置對交互式小工具的支持

• 自動緩存以提高性能

• 與流行的數據科學庫無縫集成

• 用於數據探索和可視化的用戶友好界面

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DataRobot是一個全面的AI平台，涵蓋數據準備、模型創建、部署和監測。

DataRobot是一個提供給生成和預測AI需求的端對端解決方案平台。它提供了數據準備、模型構建和優化、模型部署和集成以及模型準確度監控和測量的工具。

要使用DataRobot，您可以從連接數據並評估其質量開始。然後，您可以通過特徵工程和特徵存儲集成來創建新的特徵。接下來，使用結構化和非結構化數據訓練模型，嘗試不同的策略。模型構建完成後，您可以評估模型的性能，識別主要驅動因素，並創建用於決策的可自定義應用程序。對於生產AI，DataRobot幫助驗證和管理AI資產，將模型部署和集成到任何地方，並實時監測模型的準確度、投資回報率和偏差。

• 連接數據並評估數據質量

• 通過特徵工程和特徵存儲集成創建新的特徵

• 使用結構化和非結構化數據訓練模型

• 評估模型性能並識別主要驅動因素

• 創建用於決策的可自定義應用程序

• 驗證和管理AI資產

• 將模型部署和集成到任何地方

• 實時監測模型的準確度、投資回報率和偏差

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在Galactica Demo网站上探索和与Galactica的机器学习模型交互。

Galactica Demo是一个网站，允许用户探索和与名为Galactica的机器学习模型进行交互。它提供了一个用户友好的界面，用于实验Galactica的功能和能力。

要使用Galactica Demo，只需访问该网站并按照屏幕上的说明操作。用户可以输入自己的数据或使用平台提供的示例数据。通过直观的界面，用户可以访问Galactica的各种功能，尝试不同的参数，观察模型的输出或预测。

• Galactica Demo的核心功能包括与Galactica机器学习模型的交互实验、输入和分析数据的能力，以及调整模型参数的选项。用户还可以可视化模型的性能并评估其准确性。

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在任何规模上开发、集成、交付和改进机器学习模型

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使用 ClearML 轻松开发、集成、交付和改进人工智能/机器学习模型

• 数据管理

• 实验管理与可视化

• 模型训练与生命周期管理

• 协作报告与仪表盘

• 模型管理、仓库与版本控制

• 自动化 (CI/CD) 与流水线

• 模型服务与监控

• 完全掌握您的基础设施使用情况

• 自动将环境打包和部署到远程机器

• 降低计算、硬件和资源消耗，优化成本和性能

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一个安全的JupyterLab扩展和CLI工具，用于机器学习开发

NB Defense是一个JupyterLab扩展和CLI工具，它鼓励您在机器学习开发过程的每个步骤中都考虑安全性。

要使用NB Defense，您可以安装JupyterLab扩展和/或CLI工具。扩展提供JupyterLab中的上下文指导，而CLI工具允许扫描整个Git存储库或包含笔记本的文件夹。

• JupyterLab中的上下文指导

• 高级存储库扫描

• CVE标识

• 可自定义的扫描选项

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石墨筆記是一個用戶友好的機器學習平台，可快速生成業務見解。

石墨筆記是一個無代碼機器學習平台，允許用戶在幾分鐘內生成業務見解和預測。它被設計為世界上最易於使用的機器學習平台，使它適用於所有技能水平的用戶。

使用石墨筆記，只需從 CRM、網上商店、客戶數據庫或其他來源導入原始數據即可。平台將自動生成算法來回答您的業務問題。結果以圖表、圖形和表格形式組織，可輕鬆與團隊共享。

• 無代碼機器學習平台

• 快速設置和快速見解

• 基於客戶行為模式的AI驅動工具

• 基於行為模式對客戶進行分割

• 針對不同客戶段的個性化營銷策略

• 預測銷售機會轉化概率

• 基於預測打分的銷售營銷流程優化

• 基於歷史銷售數據的產品需求預測

• 預測客戶流失並制定保留策略

• 分析過去的活動並預測未來的表現

• 內置可視化工具以呈現和共享見解

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一个提供来自科技巨头的大规模机器学习见解的网站。

大规模机器学习是一个网站，提供了来自顶级科技公司的机器学习系统的见解。它提供文章和通讯讨论与大规模机器学习相关的各种主题，包括分布式训练、特征存储、在设备上部署模型、对抗性示例鲁棒性、行业中的不同角色等等。

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