icon
KI-Tools KI-Agenten MCP Ranking Einreichen & Werben
Anmelden

Die besten data science workflow-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte data science workflow-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

data science workflow

  • Snorkel Flow

    Snorkel Flow automatisiert die Erstellung und Verwaltung von Trainingsdaten für maschinelle Lernmodelle.
    0
    0
    Was ist Snorkel Flow?
    Snorkel Flow bietet eine umfassende Lösung zur Automatisierung der Trainingsdatenpipeline in Projekten des maschinellen Lernens. Durch die Nutzung schwacher Aufsicht und modellgetriebenen Annotationen ermöglicht es den Benutzern, schnell und effizient große Mengen an gekennzeichneten Daten zu generieren. Benutzer können bei der Erstellung, dem Testen und der Verfeinerung von maschinellen Lernmodellen zusammenarbeiten, wobei die Datenqualität hoch bleibt und der manuelle Beschriftungsaufwand minimiert wird. Egal, ob Sie an natürlicher Sprachverarbeitung, Bilderkennung oder anderen datenzentrierten Aufgaben arbeiten, Snorkel Flow rationalisiert den Prozess.
    Snorkel Flow Hauptfunktionen
    • Automatisierung der Datenbeschriftung
    • Techniken zur schwachen Aufsicht
    • Kollaboratives Modellbuilding
    • Qualitätskontrolle von Datensätzen
    Snorkel Flow Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Kein öffentlich verfügbarer Open-Source-Code vorhanden.
    Preisinformationen sind auf der Hauptproduktseite nicht sofort transparent.
    Kann Unternehmensebene-Investitionen und Expertise erfordern, um alle Plattformfunktionen vollständig zu nutzen.

    Vorteile

    Beschleunigt die KI-Modellentwicklung bis zu 100-fach durch programmatische Datenbeschriftung.
    Reduziert die Abhängigkeit von teurer und langsamer manueller Datenbeschriftung durch SME-Wissenscodierung.
    Unterstützt Feineinstellungen spezialisierter LLMs für domänenspezifische Aufgaben zur Verbesserung der Genauigkeit und Senkung der Kosten.
    Bietet integrierte geführte Fehleranalyse und Modellevaluation zur schnellen Verbesserung der Modellqualität.
    Integriert mit beliebten ML-Plattformen wie MLflow, AWS SageMaker, Google Vertex AI und Databricks.
    Läuft in der Cloud oder vor Ort und garantiert Unternehmenssicherheit und Governance.
    Snorkel Flow Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanNo
    Details zur kostenlosen Probeversion
    Preismodell
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    Abrechnungsfrequenz
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://snorkel.ai/pricing/

  • DataAgent

    DataAgent ist ein Python AI-Agent, der die Datenexploration, Analyse und die Erstellung von ML-Pipelines aus verschiedenen Datenquellen automatisiert.
    0
    0
    Was ist DataAgent?
    DataAgent nutzt fortschrittliche KI-Agenten, die auf LLMs basieren, um Datensätze zu erkunden, Erkenntnisse zu gewinnen und automatisch Maschinenlern-Pipelines zusammenzustellen. Nutzer zeigen DataAgent eine CSV, SQL-Tabelle oder Pandas DataFrame und stellen Fragen in natürlicher Sprache. Der Agent interpretiert die Anfragen, führt Analyse-Code aus, visualisiert Ergebnisse und schreibt sogar modulare Python-Skripte für ETL- und Modellierungsaufgaben. Es vereinfacht den gesamten Data-Science-Arbeitsablauf durch Reduzierung von Boilerplate-Code und beschleunigt Experimente.
Ausgewählt