Fogalomtár

BigML

Mi a(z) BigML?

A BigML az azonos nevű, 2011-ben alapított, az oregoni Corvallisban (USA) működő vállalat gépi tanulási platformja. Webes felületen vagy API-n keresztül a felhasználók különösebb programozás nélkül hozhatnak létre olyan modelleket, mint a döntési fák, az együttes modellek, a klaszterezés vagy az anomáliadetektálás. Hangsúlyt helyez az értelmezhető modellekre és az automatizálható munkafolyamatokra. Felhőszolgáltatásként és saját adatközpontban való futtatásra is elérhető (2026. októberi állapot).

Témák

ML-platform
Low-code
Cloud

Próbálja ki a KI.ordót

Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.

Demó indítása

← Minden fogalom

Kapcsolódó fogalmak

DataRobot

A DataRobot egy amerikai szoftvercég, amelynek platformja segíti a szervezeteket MI-alkalmazások építésében, üzemeltetésében és felügyeletében. Az automatizált gépi tanulásról (AutoML) vált ismertté, amely számos modellváltozatot automatikusan betanít és összehasonlít – például az ügyfélelvándorlás vagy a kereslet előrejelzéséhez. Ma a vállalat az MI-ügynökök futtatására és irányítására is összpontosít (2026. októberi állapot szerint).

AutoML
MLOps
+1

KNIME

A KNIME adatelemző szoftver, amelyben a munkafolyamatokat programozás helyett vizuálisan, építőelemekből („csomópontokból”) állítják össze. A nyílt forráskódú KNIME Analytics Platform lefedi az adatimportálást, az adattisztítást, az elemzést, a gépi tanulást és a jelentéskészítést, míg a gyártó kereskedelmi kínálata az együttműködéssel és a szervezeten belüli üzemeltetéssel egészül ki. Tipikus példa egy olyan munkafolyamat, amely több Excel-fájlból egyesíti a havi értékesítési adatokat, megtisztítja őket, és előrejelzést készít.

adatelemzés
Low-code
+1

No-code

A no-code olyan eszközöket jelent, amelyekkel grafikus felületeken, programkód írása nélkül lehet alkalmazásokat, automatizálásokat vagy weboldalakat építeni. Az üzleti csapatok maguk valósíthatják meg és tesztelhetik a folyamatokat ahelyett, hogy az informatikai fejlesztésre várnának. A korlátok nagyon speciális követelményeknél, nagy adatmennyiségnél vagy mély integrációknál jelentkeznek. Példa: egy értékesítési csapat fogd és vidd módszerrel olyan munkafolyamatot épít, amely az új megkereséseket rendezi és összefoglalja.

automatizálás
eszközök
+1

Gépi tanulás

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek mintázatokat vezetnek le az adatokból ahelyett, hogy minden szabályt kifejezetten beprogramoznának. A feladattól függően a modellek címkézett példákból (felügyelt), címkézetlen adatokból (felügyelet nélküli) vagy jutalmakon keresztül (megerősítéses) tanulnak. Az alkalmazások a spamszűrőktől és kereslet-előrejelzésektől a termékajánlásokig terjednek. A minőség nagymértékben függ a tanítóadatok mennyiségétől és minőségétől.

alapok
MI
+1