Słownik pojęć

BigML

Czym jest BigML?

BigML to platforma uczenia maszynowego firmy o tej samej nazwie, założonej w 2011 roku z siedzibą w Corvallis w stanie Oregon (USA). Za pośrednictwem interfejsu internetowego lub API użytkownicy mogą bez większego programowania tworzyć modele, takie jak drzewa decyzyjne, modele zespołowe, klastrowanie czy wykrywanie anomalii. Platforma kładzie nacisk na interpretowalne modele i automatyzowalne przepływy pracy. Jest oferowana jako usługa w chmurze oraz do uruchamiania we własnym centrum danych (stan na październik 2026).

Tematy

Platforma ML
Low-code
Cloud

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

DataRobot

DataRobot to amerykańska firma programistyczna, której platforma pomaga organizacjom budować, uruchamiać i monitorować aplikacje AI. Zyskała rozgłos dzięki zautomatyzowanemu uczeniu maszynowemu (AutoML), które automatycznie trenuje i porównuje wiele wariantów modeli – na przykład do przewidywania odejść klientów lub popytu. Obecnie firma koncentruje się też na uruchamianiu agentów AI i zarządzaniu nimi (stan na październik 2026).

AutoML
MLOps
+1

KNIME

KNIME to oprogramowanie do analityki danych, w którym przepływy pracy składa się wizualnie z bloków („węzłów”) zamiast je programować. Otwartoźródłowa KNIME Analytics Platform obejmuje import danych, czyszczenie, analizę, uczenie maszynowe i raportowanie, a komercyjne oferty dostawcy dodają współpracę i eksploatację w organizacjach. Typowy przykład to przepływ, który łączy miesięczne dane sprzedaży z kilku plików Excela, czyści je i tworzy prognozę.

analityka danych
Low-code
+1

No-code

No-code to narzędzia, które pozwalają budować aplikacje, automatyzacje lub strony internetowe za pomocą interfejsów graficznych, bez pisania kodu programu. Zespoły biznesowe mogą same wdrażać i testować procesy, zamiast czekać na prace działu IT. Ograniczenia pojawiają się przy bardzo wyspecjalizowanych wymaganiach, dużych ilościach danych lub głębokich integracjach. Przykład: zespół sprzedaży buduje metodą „przeciągnij i upuść” przepływ, który sortuje i streszcza nowe zapytania.

automatyzacja
narzędzia
+1

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery wyprowadzają wzorce z danych, zamiast mieć jawnie zaprogramowaną każdą regułę. W zależności od zadania modele uczą się na oznaczonych przykładach (nadzorowane), na danych nieoznaczonych (nienadzorowane) lub przez nagrody (ze wzmocnieniem). Zastosowania sięgają od filtrów spamu i prognoz popytu po rekomendacje produktów. Jakość silnie zależy od ilości i jakości danych treningowych.

podstawy
AI
+1