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16个用于数据科学和机器学习的顶级平台

2019-04-12 14:01
来源: 企业网

调研机构Gartner公司将数据科学和机器学习平台定义为“具有凝聚力的软件应用程序,它提供了创建多种数据科学解决方案以及将这些解决方案合并到业务流程、周围基础设施和产品中所必需的基本构建块的混合体。”

这样的平台支持数据科学家在整个数据和分析管道中执行任务。这些任务包括与数据访问和接收、数据准备、交互式探索和可视化、功能工程、高级建模、测试、培训、部署和性能工程相关的任务。考虑到这一点,Gartner公司发布了一份魔力象限报告,其中介绍了数据科学和机器学习这一领域的16个领先厂商和平台。

领导者

Gartner公司分析师写道:“魔力象限中的领导者在数据科学和机器学习市场中拥有强大的影响力和重要的知识分享能力。他们在整个探索、模型开发和实施过程中展示了深度和广度的优势。在提供出色服务和支持的同时,领导者也能灵活应对瞬息万变的市场环境。熟练使用领导者平台的数据科学家专业人员数量巨大并且不断增长。领导者在影响市场增长和方向方面处于最有利的地位。它们涉及所有行业、地理位置、数据域和用例,因此,对该市场有着扎实的理解和战略。他们不仅能够根据当前的市场条件,专注于有效地执行,而且他们还拥有坚实和强大的路线图,以利用这一快速转型行业的新发展和先进技术。他们提供思想领导和创新差异化,经常在实施过程中颠覆市场。”

(1)Alteryx公司

Alteryx公司总部位于加利福尼亚州欧文市。Gartner公司分析师表示,“Alteryx公司提供统一的机器学习平台Alteryx Analytics,使公民数据科学家能够在单一工作流程中构建模型。2017年中期,Alteryx公司收购了专注于模型部署和管理的数据科学供应商Yhat公司。Alteryx公司于2017年初在纽约证券交易所发行首次公开募股(IPO),加强了其投资扩展和增强其平台的能力。Alteryx公司已经从挑战者象限发展到领导者象限。这得益于强大的执行力(在收入增长和客户获取方面),其具有令人印象深刻的客户满意度,以及专注于帮助组织灌输数据和分析文化。”

(2)H20.ai公司

H2O.ai公司总部位于加州山景城。Gartner公司分析师表示,“H2O.ai公司提供了一个开源的机器学习平台,对于这个魔力象限,我们评估了核心组件H2O Flow,H2O Steam;用于Spark集成H2O Sparkling Water;以及提供深度学习能力的H2O Deep Water。H2O.ai已从先前魔力象限的梦想者发展为领导者。它通过重大的商业扩张继续取得进展,并巩固了其作为思想领袖和创新者的地位。”

(3)KNIME公司

KNIME公司总部位于瑞士苏黎世。Gartner公司表示,“KNIME公司提供完全开源的KNIME分析平台,全球有超过100,000人使用。KNIME提供商业支持和商业扩展,以促进企业部署的协作、安全性和性能。在过去的一年中,KNIME公司为AWS和Microsoft Azure引入了其云平台版本,更加注重数据质量,扩展了其深度学习功能,并将其部分商业功能转换为开源。KNIME正在加速其产品开发和客户获取工作。KNIME的平台被大多数行业和世界上大多数地区使用。该供应商展示了对市场的深刻理解,强大的产品战略和所有用例的优势。这些属性共同巩固了其作为领导者的地位。”

(4)RapidMiner公司

RapidMiner公司总部位于马萨诸塞州波士顿。Gartner公司分析师表示,“RapidMiner公司的平台包括RapidMiner Studio、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。RapidMiner Studio是模型开发工具,提供免费版和商业版;它的价格取决于逻辑处理器的数量和模型使用的数据量。通过采用免费版,客户可以获得一个逻辑处理器和10,000行数据。 RapidMiner Server旨在共享、协作和维护模型。RapidMiner Radoop将RapidMiner的执行直接扩展到Hadoop环境中。RapidMiner公司仍然是一个领导者,为全方位的数据科学家和数据科学团队提供全面且易于使用的平台。RapidMiner通过引入新的生产力和性能能力,继续强调核心数据科学以及模型开发和执行的速度。”

(5)SAS公司

SAS公司总部位于北卡罗来纳州卡里市。Gartner公司分析师表示,“SAS公司为分析和数据科学提供了许多软件产品。对于这个Magic Quadrant,我们评估了SAS Enterprise Miner(EM)和SAS Visual Analytics产品套件,其中包括Visual Statistics和Visual Data Mining以及Machine Learning。SAS仍然是领导者,但在视觉完整性和执行能力方面已经失去了一些基础。Visual Analytics套件因其Viya云就绪架构而显示出发展前景,该架构比以前的SAS架构更加开放,并且使得广泛的用户更容易访问分析。然而,其令人困惑的多产品策略影响了SAS的视觉完整性,并且高许可成本的感知削弱了其执行能力。随着市场焦点转向开源软件和灵活性,SAS公司提供有凝聚力的开放平台的速度缓慢,并已经为此付出了代价。”

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