DataRobot е американска софтуерна компания, чиято платформа помага на организациите да разработват, експлоатират и наблюдават ИИ приложения. Станала е известна с автоматизираното машинно обучение (AutoML), което автоматично обучава и сравнява множество варианти на модели – например за прогнозиране на отпадането на клиенти или на търсенето. Днес компанията се фокусира и върху експлоатацията и управлението на ИИ агенти (към октомври 2026 г.).
Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.
Стартирайте демотоМашинното обучение е дял от изкуствения интелект, при който компютрите извеждат закономерности от данни, вместо всяко правило да бъде изрично програмирано. В зависимост от задачата моделите се учат от анотирани примери (с надзор), от неанотирани данни (без надзор) или чрез награди (с подкрепление). Приложенията вариират от спам филтри и прогнози за търсенето до препоръки за продукти. Качеството зависи силно от количеството и качеството на обучителните данни.
Конвейерът за машинно обучение (machine learning pipeline) е определена последователност от стъпки, която превръща суровите данни в модел, готов за внедряване: събиране и почистване на данни, подготовка на признаци, обучение, оценка, внедряване и наблюдение. Автоматизирането на тези стъпки прави резултатите възпроизводими и позволява новите данни да се обработват с малко усилия. Например търговец може всяка седмица да преобучава и тества модела си за прогнозиране на продажбите с най-новите цифри.
Amazon SageMaker е облачната услуга на Amazon Web Services (AWS) за изграждане, обучение и внедряване на модели за машинно обучение. В края на 2024 г. първоначалната услуга беше преименувана на „Amazon SageMaker AI“; оттогава „Amazon SageMaker“ обозначава по-широка платформа за данни, анализи и ИИ с интерфейса SageMaker Unified Studio (към октомври 2026 г.). Използва се главно от екипи по наука за данните, които изпълняват модели върху инфраструктурата на AWS.
MLflow е платформа с отворен код за управление на целия жизнен цикъл на модели за машинно обучение, въведена първоначално от Databricks през 2018 г. Тя записва експериментите с техните параметри и метрики, управлява версиите на моделите в регистър и улеснява внедряването. По-новите версии поддържат и проследяване и оценка на приложения, изградени върху езикови модели. Така екипите могат да проследят кой модел с какви данни и настройки е създаден.
