成功部署机器学习模型的八个必备步骤

自动化机器学习模型创建。

一个完全自动化的平台，可以将表格数据转换为机器学习模型。

上传您的数据，一键获取机器学习模型。

• 表格数据转化为机器学习模型

• 拖放文件上传

Łukasiewicz - Tabular data to ML model 为您提供 其他 机器学习,表格数据,预测分析,模式识别，您可以用于每一个这些 AI 功能。

Streamlit可实现创建和部署数据科学和机器学习的Web应用程序。

Streamlit是一个Python库，可以用于创建和部署数据科学和机器学习项目的Web应用程序。

要使用Streamlit，您需要使用pip安装它，然后创建一个具有所需功能的Python脚本。然后，您可以使用'streamlit run'命令运行该脚本，该命令将打开一个显示应用程序的Web浏览器。

• 易于使用的直观Web开发框架

• 实时应用程序更新，无需手动刷新

• 内置支持交互式小部件

• 自动缓存以提高性能

• 与流行的数据科学库无缝集成

• 用于数据探索和可视化的用户友好界面

Cortados 为您提供 文本摘要工具,AI YouTube 助手 Web开发,数据可视化,机器学习,部署，您可以用于每一个这些 AI 功能。

DataRobot是一个全面的人工智能平台，涵盖数据准备、模型构建、部署和监测。

DataRobot是一个提供生成和预测人工智能解决方案的平台。它提供数据准备、模型构建和优化、模型部署和集成以及监测和测量模型准确性的工具。

要使用DataRobot，您可以开始连接数据并评估数据质量。然后，您可以构建新的特征并与特征存储进行集成。接下来，使用结构化和非结构化数据训练模型，并尝试不同的策略。模型构建完成后，您可以评估其性能，识别关键因素，并创建可定制的决策应用程序。对于生产级人工智能，DataRobot帮助验证和管理人工智能资产，将模型部署和集成到任何地方，并实时监测模型准确性、投资回报率和偏差。

• 连接数据并评估数据质量

• 构建新的特征并与特征存储集成

• 使用结构化和非结构化数据训练模型

• 评估模型性能并识别关键因素

• 创建可定制的决策应用程序

• 验证和管理人工智能资产

• 将模型部署和集成到任何地方

• 实时监测模型准确性、投资回报率和偏差

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

Galactica Demo是一个网站，允许用户探索和与称为Galactica的机器学习模型互动。它提供了一个用户友好的界面，可以使用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利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，并观察模型的输出或预测。

• Galactica Demo的核心功能包括与Galactica机器学习模型的互动实验、数据输入和分析的能力，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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在任何规模下开发、集成、发布和改善机器学习模型

持续机器学习公司

使用ClearML轻松开发、集成、发布和改善AI/ML模型

• 数据运营数据管理

• 实验管理和可视化

• 模型训练和生命周期管理

• 协作、仪表板和报告

• 模型管理、仓库和版本控制

• 自动化（CI/CD）和流水线

• 模型服务和监控

• 完全可见的基础设施使用情况

• 自动将环境打包并部署到远程机器

• 减少计算、硬件和资源成本以优化性能

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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一步都考虑到安全性。

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

• JupyterLab内的上下文指导

• 高级仓库扫描

• CVE识别

• 可定制的扫描选项

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石墨笔记是一个用户友好的机器学习平台，用于快速获取业务洞察。

石墨笔记是一个无代码机器学习平台，允许用户在几分钟内生成业务洞察和预测。它被设计成全球最易用的机器学习平台，可供所有技能水平的用户使用。

要使用石墨笔记，只需从CRM、在线商店、客户数据库或其他来源导入原始数据。平台将自动生成算法来回答您的业务问题。结果以图表、图形和表格的形式组织，可以轻松与团队共享。

• 无代码机器学习平台

• 快速设置和快速洞察

• 基于客户行为模式的AI驱动工具

• 基于行为模式对客户进行分割

• 针对不同客户群体的个性化营销策略

• 基于预测的潜在转化概率

• 基于预测对潜在客户进行评分

• 基于历史销售数据预测产品需求

• 预测客户流失并制定留存策略

• 分析过去的活动并预测未来的绩效

• 用于呈现和共享洞察的内置可视化工具

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一个提供来自科技巨头的关于大规模机器学习的见解的网站。

规模机器学习是一个提供来自顶尖科技公司的有关机器学习系统的见解的网站。它提供文章和新闻简介，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、对抗性示例的鲁棒性、行业中的不同角色等等。

要访问规模机器学习上的内容，您可以订阅他们的电子邮件新闻简介。一旦您订阅成功，您将定期收到更新并获得会员限定内容的权限。只需点击确认电子邮件中提供的链接即可完成订阅。此外，您还可以浏览他们网站上的文章，涵盖了广泛的机器学习主题。该网站旨在为对理解大规模机器学习系统感兴趣的个人提供见解和知识。

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• 关于大规模机器学习系统的深入文章

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