DataRobot on USA tarkvaraettevõte, mille platvorm aitab organisatsioonidel luua, käitada ja jälgida TI-rakendusi. Ettevõte sai tuntuks automatiseeritud masinõppega (AutoML), mis treenib ja võrdleb automaatselt paljusid mudelivariante – näiteks klientide lahkumise või nõudluse prognoosimiseks. Tänapäeval keskendub ettevõte ka TI-agentide käitamisele ja haldamisele (seisuga oktoober 2026).
Masinõpe on tehisintellekti haru, kus arvutid tuletavad andmetest mustreid, selle asemel et iga reegel oleks selgesõnaliselt programmeeritud. Olenevalt ülesandest õpivad mudelid märgendatud näidetest (juhendatud), märgendamata andmetest (juhendamata) või preemiate kaudu (tugevdusõpe). Rakendused ulatuvad rämpsposti filtritest ja nõudluse prognoosidest tootesoovitusteni. Kvaliteet sõltub suuresti treeningandmete hulgast ja kvaliteedist.
Masinõppe torujuhe (pipeline) on määratletud sammude jada, mis muudab toorandmed kasutuselevõetavaks mudeliks: andmete kogumine ja puhastamine, tunnuste ettevalmistus, treenimine, hindamine, kasutuselevõtt ja jälgimine. Nende sammude automatiseerimine muudab tulemused reprodutseeritavaks ja võimaldab uusi andmeid väikese vaevaga töödelda. Näiteks saab jaemüüja oma müügiprognoosi mudelit igal nädalal uusimate numbritega uuesti treenida ja testida.
Amazon SageMaker on Amazon Web Servicesi (AWS) pilveteenus masinõppemudelite loomiseks, treenimiseks ja kasutuselevõtuks. 2024. aasta lõpus nimetati algne teenus ümber „Amazon SageMaker AI“-ks; sellest ajast tähistab „Amazon SageMaker“ laiemat andmete, analüütika ja TI platvormi, millel on SageMaker Unified Studio liides (seisuga oktoober 2026). Seda kasutavad peamiselt andmeteaduse meeskonnad, kes käitavad mudeleid AWS-i taristul.
MLflow on avatud lähtekoodiga platvorm masinõppemudelite kogu elutsükli haldamiseks, mille tõi 2018. aastal algselt välja Databricks. See salvestab katsed koos nende parameetrite ja mõõdikutega, haldab mudeliversioone registris ning lihtsustab kasutuselevõttu. Uuemad versioonid toetavad ka keelemudelitel põhinevate rakenduste jälgimist ja hindamist. Tiimid saavad seega tagantjärele näha, milline mudel loodi milliste andmete ja seadistustega.
