（4）IBM Watson Studio

IBM公司是人工智能（AI）和机器学习领域的先驱。如今，调研机构Forrester公司将IBM公司列为多模式预测分析和机器学习解决方案提供商的“领导者”。

IBM Watson Studio旨在容纳各种独立平台和各种类型的超级用户。这包括数据工程师、应用程序开发人员和数据科学家。其结果是强大的协作能力。它的主要功能包括：强大的体系结构、强大的算法和执行机器学习的强大能力。

Watson Studio是IBM Watson保护伞下提供的大量技术和解决方案的一部分。它旨在适应IBM的SPSS建模工作流程，同时还插入开源机器学习库和基于笔记本的接口。该解决方案可在桌面上或桌面上的云中使用。它结合了可视化拖放工具。

（5）微软Azure Machine Learning Studio

微软Azure 的Machine Learning Studio已成为托管云领域的领先解决方案。它提供了一个可视化工具，可以帮助开发人员、数据科学家和非数据科学家设计机器学习管道和解决方案，以解决各种各样的任务。该平台提供基于浏览器的可视化拖放创作环境，无需编码。Gartner公司将微软公司评价成为其魔力象限（MQ）中是一个“远见者”。该解决方案提供高水平的灵活性、可扩展性和开放性。

Machine Learning Studio还提供了涵盖描述性、诊断性、预测性和规定性分析类型的全面功能。微软公司正在继续扩展Azure机器学习中的功能和能力，这包括通过Microsoft认知工具包（以前称为CNTK）以及神经网络的联合ONNX开放标准来促进深度学习。微软公司还计划在Azure机器学习平台内自动化越来越多的功能。

（6）RapidMiner

RapidMiner提供了数据准备、机器学习和模型部署工具，可以深入了解数据。它提供了一个设计用于处理各种大数据和分析需求的平台。

在机器学习领域，该公司已成为一个重量级厂商。它提供了一个简单易用的可视化环境，其中包含自动化模型创建以及有关哪种方法最适合特定情况的建议、指南和信息。RapidMiner的功能和高度的灵活性使其成为机器学习解决方案中的一个热门选择。

数据科学家和非数据科学家都可以轻松地检查和定制项目，并在其结果基础上进行构建。 RapidMiner在Gartner MQ和Forrester Wave中被评为“领导者”。它是Gartner Peer Insights中评价最高的数据和机器学习解决方案之一。

（7）SAP Leonardo

Leonardo是各种SAP数据产品和服务的保护伞。它通过云平台整合人工智能和机器学习。这包括一个机器学习基础，允许开发人员、数据科学家和其他人创建、运行和部署算法和机器学习应用程序。

该技术从文本、图像、自然语言和其他媒体中提取数据，生成基于计算机的预测。高度可扩展的平台包括预先定义的和预先培训的机器学习服务，但它还包含TensorFlow模型。这允许用户采用一个灵活的框架来培训和调整机器学习。Forrester公司将SAP列为整体预测分析和机器学习类别中的一个“强劲表现者”，并将服务的广度和深度列为一个优势。

然而，Gartner公司认为该公司在其魔力象限（MQ）是一个“利基厂商”。它指出SAP在数据和机器学习领域取得了相当大的进步，但在功能和功能方面仍然落后于其他领域。

（8）SAS可视化数据挖掘和机器学习

作为数据挖掘和分析领域的先驱，SAS已成为机器学习供应商的首选。它提供了可视化数据挖掘和机器学习（VDMML），它在Forrester Wave中称为杰出的“领导者”，排名第一，并且作为Gartner公司魔力象限（MQ）中是一个顶级“领导者”，但Gartner公司指出，其整个平台在视觉和执行能力方面已经失去了一些优势。

可视化数据挖掘和机器学习（VDMML）连接到许多其他产品和数据源。Forrester公司指出，SAS已成为第一个真正的多模式PAML解决方案。它使用向导自动训练模型，将其转换为代码并插入集成功能，以实现自动化机器学习。统一环境还包括用于创建模型的强大可视化工具以及深度神经网络。

此外，数据科学家可以将代码片段直接嵌入到SAS程序中，以进一步增强功能，其中包括机器学习和深度学习输出。