DataRobot je američka softverska tvrtka čija platforma pomaže organizacijama u izgradnji, pokretanju i nadzoru UI aplikacija. Postala je poznata po automatiziranom strojnom učenju (AutoML), koje automatski trenira i uspoređuje mnoge varijante modela – primjerice za predviđanje odlaska klijenata ili potražnje. Danas se tvrtka usredotočuje i na pokretanje UI agenata te upravljanje njima (stanje: listopad 2026.).
Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.
Pokrenite demoStrojno učenje je grana umjetne inteligencije u kojoj računala iz podataka izvode obrasce umjesto da im se svako pravilo izričito programira. Ovisno o zadatku, modeli uče iz označenih primjera (nadzirano), iz neoznačenih podataka (nenadzirano) ili putem nagrada (podržano). Primjene sežu od filtara za spam i prognoza potražnje do preporuka proizvoda. Kvaliteta uvelike ovisi o količini i kvaliteti podataka za treniranje.
Cjevovod strojnog učenja (machine learning pipeline) definiran je slijed koraka koji sirove podatke pretvara u model spreman za uporabu: prikupljanje i čišćenje podataka, priprema obilježja, treniranje, vrednovanje, uvođenje i nadzor. Automatizacijom tih koraka rezultati postaju ponovljivi, a novi se podaci mogu obrađivati uz malo truda. Trgovac, primjerice, svaki tjedan može ponovno trenirati i testirati svoj model za prognozu prodaje s najnovijim brojkama.
Amazon SageMaker usluga je u oblaku tvrtke Amazon Web Services (AWS) za izradu, učenje i uvođenje modela strojnog učenja. Krajem 2024. izvorna usluga preimenovana je u „Amazon SageMaker AI“; otada „Amazon SageMaker“ označava širu platformu za podatke, analitiku i UI sa sučeljem SageMaker Unified Studio (stanje: listopad 2026.). Koriste je uglavnom timovi za podatkovnu znanost koji pokreću modele na AWS infrastrukturi.
MLflow je platforma otvorenog koda za upravljanje cijelim životnim ciklusom modela strojnog učenja, koju je izvorno 2018. predstavio Databricks. Bilježi eksperimente s njihovim parametrima i metrikama, upravlja verzijama modela u registru i pojednostavnjuje puštanje u rad. Novije verzije podržavaju i praćenje te evaluaciju aplikacija izgrađenih na jezičnim modelima. Timovi tako mogu pratiti koji je model nastao s kojim podacima i postavkama.
