Системы машинного обучения (СМО)
Программные сервисы и Системы машинного обучения (СМО, англ. Machine learning, ML) — это комплекс инструментов и технологий, предназначенных для анализа данных, выявления закономерностей и построения моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе опыта и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Эти системы используют алгоритмы и статистические модели для обработки больших объёмов данных, извлечения из них значимой информации и адаптации к новым данным, что позволяет автоматизировать процессы принятия решений и повысить их точность в различных областях, таких как финансы, медицина, маркетинг и многих других.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для включения в категорию Систем машинного обучения данное программное обеспечение должно удовлетворять следующим критериям:
- Наличие у системы возможностей учиться и адаптироваться на основе данных;
- Использование входных данных из различных источников;
- Предоставление результатов, решающих проблему бизнеса на основе изученных данных;
- Обеспечение интеллектуальных возможностей обучения для прикладных программных приложений.
Сравнение Системы машинного обучения (СМО)
Категории
Системы машинного обучения (ML)
Сортировать:
Систем: 69
PolyAnalyst от Мегапьютер Интеллидженс
Megaputer PolyAnalyst — это российская low-code платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстовых документов, а также построения интерактивных отчётов, не требующая навыков программирования. Программный продукт PolyAnalyst (рус. Полианалист) от компании Мегапьютер предназначен для анализа структурированных и неструктурированных данных на высокопрофессиональном промышленном уровне. Система включает набор...
PolyAnalystМегапьютер Интеллидженс
Megaputer PolyAnalyst — это российская low-code платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстовых документов, а также построения интерактивных отчётов, не требующая навыков программирования. Программный продукт PolyAnalyst (рус. Полианалист) от компании Мегапьютер предназначен для анализа структурированных и неструктурированных данных на высокопрофессиональном промышленном уровне. Система включает набор...
Qlik Sense от Qlik
Qlik Sense — это программа для бизнес-аналитики (BI), помогающая выявить сведения, которые крайне сложно получить на основе традиционных запросов в базах данных.
Qlik SenseQlik
Qlik Sense — это программа для бизнес-аналитики (BI), помогающая выявить сведения, которые крайне сложно получить на основе традиционных запросов в базах данных.
Dataiku DSS от Dataiku
Dataiku Data Science Studio — это система анализа данных для различных компаний, независимо от их опыта, отрасли или размера, стремящихся создать стратегические преимущества бизнеса, основанные на данных.
Dataiku DSSDataiku
Dataiku Data Science Studio — это система анализа данных для различных компаний, независимо от их опыта, отрасли или размера, стремящихся создать стратегические преимущества бизнеса, основанные на данных.
F5 Platform от М5
F5 Platform — это платформа построения и исполнения бизнес-приложений по анализу данных с использованием алгоритмов машинного обучения. Система направлена на ускорение разработки прикладных приложений, повышение эффективности и культуры бизнес-процессов организации.
F5 Platform — это платформа построения и исполнения бизнес-приложений по анализу данных с использованием алгоритмов машинного обучения. Система направлена на ускорение разработки прикладных приложений, повышение эффективности и культуры бизнес-процессов организации.
IBM SPSS Statistics от IBM
IBM SPSS Statistics — это аналитическое программное обеспечение, позволяющее производить продвинутый статистический анализ деловых данных, охватывая решение всех задач от планирования и сбора данных до непосредственного анализа и построения бизнес-отчётности.
IBM SPSS Statistics — это аналитическое программное обеспечение, позволяющее производить продвинутый статистический анализ деловых данных, охватывая решение всех задач от планирования и сбора данных до непосредственного анализа и построения бизнес-отчётности.
KNIME Analytics Platform от KNIME
KNIME Analytics Platform — это программная платформа анализа, интеграции данных и подготовки отчётности с открытым исходным кодом.
KNIME Analytics Platform — это программная платформа анализа, интеграции данных и подготовки отчётности с открытым исходным кодом.
RapidMiner от RapidMiner
RapidMiner — это платформа анализа данных, позволяющая развёртывать прогнозные модели, модели машинного обучения и эффективная при решении разнообразных аналитических задач.
RapidMinerRapidMiner
RapidMiner — это платформа анализа данных, позволяющая развёртывать прогнозные модели, модели машинного обучения и эффективная при решении разнообразных аналитических задач.
SAS Enterprise Miner от SAS
SAS Enterprise Miner — это платформа для оптимизации процесса интеллектуального анализа данных при разработке описательных и прогнозных моделей с использованием структурированных алгоритмов и визуальных показателей оценки.
SAS Enterprise Miner — это платформа для оптимизации процесса интеллектуального анализа данных при разработке описательных и прогнозных моделей с использованием структурированных алгоритмов и визуальных показателей оценки.
TIBCO Data Science от TIBCO
TIBCO Data Science — это комплексная аналитическая платформа, позволяющая применять полный комплекс современных аналитических методов над деловыми данными компании.
TIBCO Data ScienceTIBCO
TIBCO Data Science — это комплексная аналитическая платформа, позволяющая применять полный комплекс современных аналитических методов над деловыми данными компании.
Plotly Dash от Plotly
Plotly Dash — это аналитический программный фреймворк Python для быстрого создания информационных панелей (дашбордов) для веб-браузера с использованием технологий ИАД, МО и ИИ.
Plotly DashPlotly
Plotly Dash — это аналитический программный фреймворк Python для быстрого создания информационных панелей (дашбордов) для веб-браузера с использованием технологий ИАД, МО и ИИ.
Anaconda от Anaconda
Anaconda — это платформа управления пакетами приложений анализа данных (для языков Python и R) с открытым исходным кодом. Система позволяет специалистам по обработке данных быстро разворачивать проекты машинного обучения, предоставляя необходимую информацию для лиц, принимающих решения.
AnacondaAnaconda
Anaconda — это платформа управления пакетами приложений анализа данных (для языков Python и R) с открытым исходным кодом. Система позволяет специалистам по обработке данных быстро разворачивать проекты машинного обучения, предоставляя необходимую информацию для лиц, принимающих решения.
B3 от B3 Systems
Программное обеспечение B3 — это корпоративное программное решение, объединяющее системы и сотрудников с бизнес-информацией, в которой они нуждаются, и прикладными знаниями, которые необходимы для бизнес-анализа.
B3B3 Systems
Программное обеспечение B3 — это корпоративное программное решение, объединяющее системы и сотрудников с бизнес-информацией, в которой они нуждаются, и прикладными знаниями, которые необходимы для бизнес-анализа.
Видеоинтеллект от Видеоинтеллект
Видеоинтеллект — это профессиональный программный комплекс российской разработки для построения современных систем интеллектуального видеонаблюдения.
ВидеоинтеллектВидеоинтеллект
Видеоинтеллект — это профессиональный программный комплекс российской разработки для построения современных систем интеллектуального видеонаблюдения.
Deductor от Аналитические технологии
Deductor — это программная платформа продвинутой аналитики, позволявшая создавать законченные прикладные аналитические решения для бизнеса. Продукт снят с продажи.
DeductorАналитические технологии
Deductor — это программная платформа продвинутой аналитики, позволявшая создавать законченные прикладные аналитические решения для бизнеса. Продукт снят с продажи.
Yandex Vision от Яндекс.Облако
Yandex Vision — это онлайн-сервис визуальной аналитики, позволяющий реализовывать распознавание текста и объектов на изображениях с помощью программных моделей машинного обучения. Сервис используется на базе программного интерфейса (API).
Yandex VisionЯндекс.Облако
Yandex Vision — это онлайн-сервис визуальной аналитики, позволяющий реализовывать распознавание текста и объектов на изображениях с помощью программных моделей машинного обучения. Сервис используется на базе программного интерфейса (API).
InSentry от Некст
InSentry — это платформа для построения интеллектуальных систем видеонаблюдения, биометрической идентификации и видеоаналитики, обеспечивающая мониторинг, анализ видеоданных в реальном времени и управление безопасностью объектов.
InSentryНекст
InSentry — это платформа для построения интеллектуальных систем видеонаблюдения, биометрической идентификации и видеоаналитики, обеспечивающая мониторинг, анализ видеоданных в реальном времени и управление безопасностью объектов.
SAS Visual Data Mining and Machine Learning от SAS
SAS Visual Data Mining and Machine Learning — это комплексное решение для анализа данных и машинного обучения, предоставляющее инструменты для выявления закономерностей, прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов на основе больших объёмов информации.
SAS Visual Data Mining and Machine Learning — это комплексное решение для анализа данных и машинного обучения, предоставляющее инструменты для выявления закономерностей, прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов на основе больших объёмов информации.
OpenAI Sora от OpenAI
OpenAI Sora — это система генеративного ИИ, предназначенная для создания контента на основе текстовых запросов.
OpenAI SoraOpenAI
OpenAI Sora — это система генеративного ИИ, предназначенная для создания контента на основе текстовых запросов.
Logi Predict от Logi Analytics
Logi Predict — это аналитическое приложение, позволяющее анализировать информацию и прогнозировать вариантов возможных событий, обеспечиввая тем самым возможность встроить алгоритмы машинного обучения и прогностические модели в любой программный продукт.
Logi PredictLogi Analytics
Logi Predict — это аналитическое приложение, позволяющее анализировать информацию и прогнозировать вариантов возможных событий, обеспечиввая тем самым возможность встроить алгоритмы машинного обучения и прогностические модели в любой программный продукт.
Smart Document Engine от Smart Engines
Smart Document Engine — это программный продукт для интеллектуальной обработки документов, обеспечивающий извлечение и распознавание данных с применением технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.
Smart Document EngineSmart Engines
Smart Document Engine — это программный продукт для интеллектуальной обработки документов, обеспечивающий извлечение и распознавание данных с применением технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.
Smart Document Engine от Smart Engines
Smart Document Engine — это программный продукт для интеллектуальной обработки документов, обеспечивающий извлечение и распознавание данных с применением технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.
Smart Document EngineSmart Engines
Smart Document Engine — это программный продукт для интеллектуальной обработки документов, обеспечивающий извлечение и распознавание данных с применением технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.
Yandex SpeechKit от Яндекс.Облако
Yandex SpeechKit — это онлайн-сервис звукового анализа для реализации распознавания речи на основе программных алгоритмов машинного обучения в любых бизнес-приложениях. Для применения сервиса используется программный интерфейс (API).
Yandex SpeechKitЯндекс.Облако
Yandex SpeechKit — это онлайн-сервис звукового анализа для реализации распознавания речи на основе программных алгоритмов машинного обучения в любых бизнес-приложениях. Для применения сервиса используется программный интерфейс (API).
Transwarp Sophon от Transwarp
Transwarp Sophon — это платформа искусственного интеллекта для разработки и внедрения ML-решений в корпоративном секторе.
Transwarp SophonTranswarp
Transwarp Sophon — это платформа искусственного интеллекта для разработки и внедрения ML-решений в корпоративном секторе.
PrimeHub от InfuseAI
PrimeHub — это система машинного обучения для предприятий, оптимизирующая рабочие процессы ИИ и ускоряющая получение результатов в бизнес-задачах.
PrimeHubInfuseAI
PrimeHub — это система машинного обучения для предприятий, оптимизирующая рабочие процессы ИИ и ускоряющая получение результатов в бизнес-задачах.
Datalore от JetBrains
Datalore — это среда разработки для работы с данными и машинного обучения, предназначенная для аналитиков и Data Scientist, поддерживающая совместную работу и анализ данных.
DataloreJetBrains
Datalore — это среда разработки для работы с данными и машинного обучения, предназначенная для аналитиков и Data Scientist, поддерживающая совместную работу и анализ данных.
AdaLab от Adamatics
AdaLab — это платформа машинного обучения для анализа данных, облегчающая взаимодействие ИТ-специалистов и бизнес-профессионалов, демократизирующая доступ к аналитике в организации.
AdaLabAdamatics
AdaLab — это платформа машинного обучения для анализа данных, облегчающая взаимодействие ИТ-специалистов и бизнес-профессионалов, демократизирующая доступ к аналитике в организации.
ALLONIA от ALLONIA
ALLONIA — это платформа для Data Science и машинного обучения, обеспечивающая совместное использование данных, упрощение разработки и развёртывания ИИ-проектов, целевую аудиторию составляют Data Scientists и DevOps-специалисты.
ALLONIAALLONIA
ALLONIA — это платформа для Data Science и машинного обучения, обеспечивающая совместное использование данных, упрощение разработки и развёртывания ИИ-проектов, целевую аудиторию составляют Data Scientists и DevOps-специалисты.
PredictSense от Winjit
PredictSense — это платформа автоматизированного машинного обучения для построения прогнозных моделей и оптимизации бизнес-решений.
PredictSenseWinjit
PredictSense — это платформа автоматизированного машинного обучения для построения прогнозных моделей и оптимизации бизнес-решений.
Zerve AI от Zerve AI
Zerve AI — это платформа для разработки и внедрения AI/ML-проектов, упрощающая управление данными и ускоряющая вывод прототипов в продакшн для команд data science.
Zerve AIZerve AI
Zerve AI — это платформа для разработки и внедрения AI/ML-проектов, упрощающая управление данными и ускоряющая вывод прототипов в продакшн для команд data science.
Run:ai Atlas от NVIDIA (Run:ai)
Run:ai Atlas — это система машинного обучения для виртуализации вычислительных ресурсов, ускоряющая обучение нейросетевых моделей и оптимизирующая использование GPU.
Run:ai AtlasNVIDIA (Run:ai)
Run:ai Atlas — это система машинного обучения для виртуализации вычислительных ресурсов, ускоряющая обучение нейросетевых моделей и оптимизирующая использование GPU.
AdvancedMiner от Algolytics
AdvancedMiner — это платформа для Data Science и машинного обучения, автоматизирующая подготовку данных, моделирование и прогнозирование поведения потребителей для телеком, финтеха, e-commerce.
AdvancedMinerAlgolytics
AdvancedMiner — это платформа для Data Science и машинного обучения, автоматизирующая подготовку данных, моделирование и прогнозирование поведения потребителей для телеком, финтеха, e-commerce.
Spell от Spell
Spell — это платформа для машинного обучения, упрощающая работу с глубоким обучением и ИИ, нацеленная на широкую аудиторию пользователей..
SpellSpell
Spell — это платформа для машинного обучения, упрощающая работу с глубоким обучением и ИИ, нацеленная на широкую аудиторию пользователей..
Neural Designer от Artelnics
Neural Designer — это система машинного обучения для построения прогнозных моделей, предназначенная для решения сложных задач в различных отраслях.
Neural DesignerArtelnics
Neural Designer — это система машинного обучения для построения прогнозных моделей, предназначенная для решения сложных задач в различных отраслях.
KNIME Business Hub от KNIME
KNIME Business Hub — это платформа для анализа данных, объединяющая дашборды и продвинутую аналитику, предназначенная для бизнес- и дата-экспертов, использующая методы ИИ и машинного обучения.
KNIME Business HubKNIME
KNIME Business Hub — это платформа для анализа данных, объединяющая дашборды и продвинутую аналитику, предназначенная для бизнес- и дата-экспертов, использующая методы ИИ и машинного обучения.
Comet от Comet ML
Comet — это платформа для машинного обучения, предназначенная для отслеживания обучения моделей, сравнения запусков, логирования ответов LLM и управления версиями данных и моделей..
CometComet ML
Comet — это платформа для машинного обучения, предназначенная для отслеживания обучения моделей, сравнения запусков, логирования ответов LLM и управления версиями данных и моделей..
evoML от TurinTech
evoML — это платформа машинного обучения для оптимизации кода моделей, ускорения обработки данных и снижения потребления ресурсов предприятиями.
evoMLTurinTech
evoML — это платформа машинного обучения для оптимизации кода моделей, ускорения обработки данных и снижения потребления ресурсов предприятиями.
BigML от BigML
BigML — это облачная платформа машинного обучения для анализа данных и прогнозирования, доступная пользователям без специальных знаний в ИИ.
BigMLBigML
BigML — это облачная платформа машинного обучения для анализа данных и прогнозирования, доступная пользователям без специальных знаний в ИИ.
MATLAB от The MathWorks
MATLAB — это среда программирования для разработки алгоритмов, анализа данных, визуализации и численных вычислений, используемая учёными и инженерами.
MATLABThe MathWorks
MATLAB — это среда программирования для разработки алгоритмов, анализа данных, визуализации и численных вычислений, используемая учёными и инженерами.
Posit Team от Posit Software
Posit Team — это корпоративная система анализа данных, предназначенная для совместной работы команд над аналитическими задачами, обработки и визуализации данных.
Posit TeamPosit Software
Posit Team — это корпоративная система анализа данных, предназначенная для совместной работы команд над аналитическими задачами, обработки и визуализации данных.
Deepnote от Deepnote
Deepnote — это облачная коллаборативная среда для работы с данными, анализа и визуализации, совместимая с Jupyter, предназначенная для Data Scientist и аналитиков.
DeepnoteDeepnote
Deepnote — это облачная коллаборативная среда для работы с данными, анализа и визуализации, совместимая с Jupyter, предназначенная для Data Scientist и аналитиков.
FICO Analytics Workbench от FICO
FICO Analytics Workbench — это платформа для аналитики и машинного обучения, предназначенная для управления рисками, выявления мошенничества и оптимизации бизнес-процессов.
FICO Analytics Workbench — это платформа для аналитики и машинного обучения, предназначенная для управления рисками, выявления мошенничества и оптимизации бизнес-процессов.
Akkio от Akkio
Akkio — это платформа для прогнозной аналитики и моделирования, использующая генеративный ИИ для повышения операционной эффективности бизнеса..
AkkioAkkio
Akkio — это платформа для прогнозной аналитики и моделирования, использующая генеративный ИИ для повышения операционной эффективности бизнеса..
Intel Tiber AI Studio от Intel
Intel Tiber AI Studio — это система машинного обучения для разработки и внедрения ИИ-решений в бизнес-процессы и технологические проекты.
Intel Tiber AI Studio — это система машинного обучения для разработки и внедрения ИИ-решений в бизнес-процессы и технологические проекты.
HPE Ezmeral ML Ops от Hewlett Packard Enterprise
HPE Ezmeral ML Ops — это система машинного обучения для управления ML-рабочими процессами, автоматизации развёртывания моделей и мониторинга в корпоративной среде.
HPE Ezmeral ML OpsHewlett Packard Enterprise
HPE Ezmeral ML Ops — это система машинного обучения для управления ML-рабочими процессами, автоматизации развёртывания моделей и мониторинга в корпоративной среде.
Anyscale от Anyscale
Anyscale — это платформа для разработки и масштабирования приложений, включая AI и Python-решения, предназначенная для разработчиков разного уровня подготовки.
AnyscaleAnyscale
Anyscale — это платформа для разработки и масштабирования приложений, включая AI и Python-решения, предназначенная для разработчиков разного уровня подготовки.
dotData Data Science Platform & AutoML от dotData
Data Science Platform & AutoML Software — это платформа для автоматизации машинного обучения, предназначенная для оптимизации ML-моделей и построения прозрачных пайплайнов в бизнесе.
Data Science Platform & AutoML Software — это платформа для автоматизации машинного обучения, предназначенная для оптимизации ML-моделей и построения прозрачных пайплайнов в бизнесе.
Neo4j Graph Data Science от Neo4j
Neo4j Graph Data Science — это платформа для работы с графовыми базами данных, предназначенная для анализа взаимосвязей в данных и выявления скрытых паттернов, используется компаниями и специалистами в области данных.
Neo4j Graph Data Science — это платформа для работы с графовыми базами данных, предназначенная для анализа взаимосвязей в данных и выявления скрытых паттернов, используется компаниями и специалистами в области данных.
Scale GenAI Platform от Scale AI
Scale GenAI Platform — это платформа для разработки и оптимизации генеративных ИИ-моделей, обеспечивающая управление данными и оценку моделей для предприятий.
Scale GenAI PlatformScale AI
Scale GenAI Platform — это платформа для разработки и оптимизации генеративных ИИ-моделей, обеспечивающая управление данными и оценку моделей для предприятий.
W&B Models от Weights & Biases
W&B Models — это платформа для ML-инженеров и разработчиков ИИ, предназначенная для управления MLops-процессами, ускорения экспериментов и улучшения коллаборации.
W&B ModelsWeights & Biases
W&B Models — это платформа для ML-инженеров и разработчиков ИИ, предназначенная для управления MLops-процессами, ускорения экспериментов и улучшения коллаборации.
Alteryx Server от Alteryx
Alteryx Server — это платформа для развёртывания и масштабирования аналитических рабочих процессов, позволяющая анализировать данные и обмениваться результатами.
Alteryx ServerAlteryx
Alteryx Server — это платформа для развёртывания и масштабирования аналитических рабочих процессов, позволяющая анализировать данные и обмениваться результатами.
iFusion от iFusion
iFusion — это система машинного обучения для цифровой трансформации бизнеса, поддерживающая когнитивную аналитику и разработку SaaS-решений.
iFusioniFusion
iFusion — это система машинного обучения для цифровой трансформации бизнеса, поддерживающая когнитивную аналитику и разработку SaaS-решений.
MarkovML от MarkovML
MarkovML — это no-code платформа ИИ для предприятий, ускоряющая анализ данных, автоматизацию ML-моделей и оптимизацию ML-рабочих процессов.
MarkovMLMarkovML
MarkovML — это no-code платформа ИИ для предприятий, ускоряющая анализ данных, автоматизацию ML-моделей и оптимизацию ML-рабочих процессов.
Saturn Cloud от Saturn Cloud
Saturn Cloud — это платформа для работы команд data science, обеспечивающая коллаборацию, развёртывание моделей и поддержку Python и R..
Saturn CloudSaturn Cloud
Saturn Cloud — это платформа для работы команд data science, обеспечивающая коллаборацию, развёртывание моделей и поддержку Python и R..
Qwak Platform от Qwak
Qwak Platform — это платформа машинного обучения для управления ML-пайплайнами, предоставляющая инструменты обработки данных, построения и развёртывания моделей, мониторинга..
Qwak PlatformQwak
Qwak Platform — это платформа машинного обучения для управления ML-пайплайнами, предоставляющая инструменты обработки данных, построения и развёртывания моделей, мониторинга..
Base SAS от SAS
Base SAS — это платформа для аналитики и обработки данных, предназначенная для организаций, позволяющая преобразовывать данные в обоснованные решения..
Base SASSAS
Base SAS — это платформа для аналитики и обработки данных, предназначенная для организаций, позволяющая преобразовывать данные в обоснованные решения..
SAS Forecast Server от SAS
SAS Forecast Server — это система машинного обучения для прогнозирования, предназначенная для анализа данных и поддержки принятия решений в организациях..
SAS Forecast Server — это система машинного обучения для прогнозирования, предназначенная для анализа данных и поддержки принятия решений в организациях..
SAS Visual Forecasting от SAS
SAS Visual Forecasting — это система машинного обучения для прогнозирования, предназначенная для анализа данных и поддержки принятия решений в организациях..
SAS Visual Forecasting — это система машинного обучения для прогнозирования, предназначенная для анализа данных и поддержки принятия решений в организациях..
SAS Visual Investigator от SAS
SAS Visual Investigator — это система машинного обучения для анализа данных и поддержки принятия решений в организациях..
SAS Visual Investigator — это система машинного обучения для анализа данных и поддержки принятия решений в организациях..
SAS Model Manager от SAS
SAS Model Manager — это система машинного обучения для управления моделями, обеспечивающая аналитическую поддержку принятия решений в организациях..
SAS Model Manager — это система машинного обучения для управления моделями, обеспечивающая аналитическую поддержку принятия решений в организациях..
RapidCanvas от RapidCanvas
RapidCanvas — это платформа машинного обучения, объединяющая ИИ-агентов и человеческий опыт для анализа данных предприятий в различных отраслях..
RapidCanvasRapidCanvas
RapidCanvas — это платформа машинного обучения, объединяющая ИИ-агентов и человеческий опыт для анализа данных предприятий в различных отраслях..
DeepSee от DeepSee
DeepSee — это платформа автоматизации знаний, предназначенная для обработки неструктурированных данных и получения бизнес-инсайтов в регулируемых отраслях.
DeepSeeDeepSee
DeepSee — это платформа автоматизации знаний, предназначенная для обработки неструктурированных данных и получения бизнес-инсайтов в регулируемых отраслях.
Microsoft Azure Machine Learning от Microsoft Corporation
Microsoft Azure Machine Learning — это облачная платформа для разработки и развёртывания моделей машинного обучения, предназначенная для бизнеса и аналитиков данных..
Microsoft Azure Machine LearningMicrosoft Corporation
Microsoft Azure Machine Learning — это облачная платформа для разработки и развёртывания моделей машинного обучения, предназначенная для бизнеса и аналитиков данных..
Azure DataBricks от Microsoft Corporation
Azure DataBricks — это платформа для машинного обучения и обработки больших данных, предназначенная для аналитиков и разработчиков, позволяющая строить и масштабировать ML-модели..
Azure DataBricksMicrosoft Corporation
Azure DataBricks — это платформа для машинного обучения и обработки больших данных, предназначенная для аналитиков и разработчиков, позволяющая строить и масштабировать ML-модели..
JMP Pro от JMP Statistical Discovery
JMP Pro — это программное обеспечение для статистического анализа данных, позволяющее выполнять доступ к данным, их обработку и визуализацию, предназначено для учёных и инженеров..
JMP ProJMP Statistical Discovery
JMP Pro — это программное обеспечение для статистического анализа данных, позволяющее выполнять доступ к данным, их обработку и визуализацию, предназначено для учёных и инженеров..
Katonic MLOps Platform от Katonic AI
Katonic MLOps Platform — это платформа для создания AI-приложений, обеспечивающая доступ к LLM и обучение на пользовательских данных, предназначена для бизнеса.
Katonic MLOps PlatformKatonic AI
Katonic MLOps Platform — это платформа для создания AI-приложений, обеспечивающая доступ к LLM и обучение на пользовательских данных, предназначена для бизнеса.
HumanFirst от HumanFirst
HumanFirst — это платформа машинного обучения для преобразования неструктурированных текстовых данных в информацию и AI-приложения, ориентированная на предприятия.
HumanFirstHumanFirst
HumanFirst — это платформа машинного обучения для преобразования неструктурированных текстовых данных в информацию и AI-приложения, ориентированная на предприятия.
Shakudo Platform от Shakudo
Shakudo Platform — это облачная платформа для управления данными и ИИ-операциями, автоматизирующая DevOps и оптимизирующая работу с данными для бизнеса.
Shakudo PlatformShakudo
Shakudo Platform — это облачная платформа для управления данными и ИИ-операциями, автоматизирующая DevOps и оптимизирующая работу с данными для бизнеса.
Руководство по покупке Системы машинного обучения (СМО)
- Что такое - definition
Программные сервисы и Системы машинного обучения (СМО, англ. Machine learning, ML) — это комплекс инструментов и технологий, предназначенных для анализа данных, выявления закономерностей и построения моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе опыта и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Эти системы используют алгоритмы и статистические модели для обработки больших объёмов данных, извлечения из них значимой информации и адаптации к новым данным, что позволяет автоматизировать процессы принятия решений и повысить их точность в различных областях, таких как финансы, медицина, маркетинг и многих других.
- Зачем бизнесу - business_task_rus
Машинное обучение (МО) - это тип алгоритма или метода программирования, который позволяет программным системам и бизнес-приложениям стать более эффективными и точными в прогнозировании результатов.
Как следует из определения, программные решения с возможностями машинного обучения запрограммированы на изучение поведения пользователей и их шаблонных действий для проведения расчётной оценки потенциальных результатов на основе собранных данных.
Ключевым принципом МО является создание алгоритмов, способных получать и анализировать входные данные путем статистического анализа. Анализ производится с дальнейшей целью прогнозирования результатов. При этом, в последующем в ходе прогнозирования обучение продолжается на основе новых рабочих данных.
Основные процессы, связанные с машинным обучением, напрямую связаны с процессами искусственного интеллекта (ИИ, AI) и интеллектуального анализа данных (ИАД). Эти процессы включают в себя просеивание данных для поиска закономерностей и в то же время адаптацию программных действий к новой доступной информации.
Машинное обучение стало довольно распространенным в современной цифровой среде, хотя большинство пользователи Интернета пока не осознают это. Люди, которые часто делают покупки в Интернете или заходят в социальные сети, регулярно сталкиваются с результатами работы алгоритмов машинного обучения. Каждое объявление или предложение / рекомендация, с которыми они сталкиваются, является продуктом алгоритмов МО.
- Образцовые примеры - samples
Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:
- Назначение и цели использования - purpose
Системы машинного обучения (СМО) представляют собой прикладные приложения, где алгоритмы обучения используются в системе для обеспечения автоматизированного выполнения интеллектуальных бизнес- или производственных задач. Система или сервис подключается к источникам данных, чтобы обеспечить в течение времени научение и адаптацию алгоритма системы, создавая полезный результат.
Среди систем машинного обучения выделяют обособленный класс систем - Системы глубокого обучения (англ. Deep learning systems). Используемые в данных программных продуктах алгоритмы глубокого обучения позволяют оперировать более высокоуровневыми понятиями, в связи с чем эти системы позволяют добиваться лучших результатах в сложных задачах: оптическое распознавание символов, обработка естественного языка, аудиораспознавание, распознавание сложных событий, биоинформатика, распознавание речи.
Автоматическое (или автоматизированное) принятие решений в программном обеспечении для машинного обучения производится благодаря статистической обработке данных. Данные обрабатываются с использованием искусственных нейронных сетей (ИНС) или иных алгоритмов обучения. Существует множество различных типов алгоритмов машинного обучения, которые обладают различными преимуществами и недостатками: обучение ассоциативным правилам, байесовские сети, кластеризация, обучение деревьев решений, генетические алгоритмы, обучение классификаторов, метод опорных векторов и пр.
- Основные пользователи - users
Системы машинного обучения в основном используют следующие группы пользователей:
- финансовые учреждения и компании, занимающиеся инвестициями, для прогнозирования трендов на рынках, оценки рисков и выявления мошеннических операций;
- медицинские организации и исследовательские центры для анализа медицинских данных, диагностики заболеваний, разработки персонализированных методов лечения и прогнозирования эпидемий;
- розничные и онлайн-магазины, а также компании в сфере e-commerce для анализа поведения потребителей, персонализации предложений, оптимизации запасов и прогнозирования спроса;
- производственные предприятия для оптимизации производственных процессов, прогнозирования отказов оборудования, контроля качества продукции и минимизации отходов;
- компании в сфере маркетинга и рекламы для сегментации аудитории, таргетирования рекламных кампаний, анализа эффективности маркетинговых мероприятий и прогнозирования реакции потребителей;
- транспортные и логистические компании для оптимизации маршрутов, прогнозирования загруженности транспортных узлов, управления складскими запасами и улучшения доставки товаров;
- научно-исследовательские организации и университеты для анализа больших объёмов данных в различных областях знаний, моделирования сложных процессов и выявления новых закономерностей.
- Обзор основных функций и возможностей - functionsВозможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
- Рекомендации по выбору - choose_recommendation
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы машинного обучения (СМО) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных корпораций могут потребоваться масштабируемые решения с высокой производительностью и возможностью обработки больших объёмов данных, тогда как для малого и среднего бизнеса подойдут более простые и доступные по стоимости системы. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе могут быть необходимы системы с высокой точностью прогнозирования и соответствием регуляторным нормам, в медицине — системы, способные работать с конфиденциальными данными и соответствующие стандартам защиты информации, в маркетинге — инструменты для анализа поведения потребителей и сегментации аудитории. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к аппаратным ресурсам (например, объём оперативной памяти, ёмкость хранилищ данных, вычислительная мощность процессоров), а также наличие необходимых интерфейсов для интеграции с другими системами. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность системы: наличие предобученных моделей, возможность обучения моделей на специфических данных компании, инструменты для визуализации результатов анализа, механизмы мониторинга и оценки качества моделей.
Ключевые аспекты при принятии решения:
- соответствие функциональности системы поставленным бизнес-задачам (прогнозирование, классификация, кластеризация и т. д.);
- возможность масштабирования системы в соответствии с ростом объёмов данных и бизнес-процессов;
- наличие механизмов обеспечения безопасности и конфиденциальности данных (шифрование, аутентификация, контроль доступа);
- совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой и корпоративными системами (ERP, CRM и др.);
- поддержка необходимых форматов данных и возможность интеграции с источниками данных (базами данных, API, облачными хранилищами);
- наличие инструментов для предварительной обработки и очистки данных, которые необходимы для повышения качества обучения моделей;
- возможности для мониторинга работы моделей, оценки их точности и корректировки в процессе эксплуатации;
- наличие документации, обучающих материалов и поддержки со стороны разработчика системы;
- соответствие отраслевым стандартам и нормативным требованиям (например, требованиям к защите персональных данных, финансовым нормативам и т. п.).
Выбор системы машинного обучения должен быть обоснован не только текущими потребностями бизнеса, но и перспективами его развития. Необходимо учитывать не только начальные затраты на внедрение системы, но и последующие расходы на её обслуживание, обновление, обучение персонала. Также важно оценить уровень поддержки и развития продукта со стороны разработчика, наличие сообщества пользователей и возможность получения консультаций и решений по возникающим проблемам.
- Выгоды, преимущества и польза от применения - benefit
Важность машинного обучения и его преимущества можно поставить в один ряд с преимуществами систем искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуального анализа данных (ИАД). Занимаясь бизнесом, вы имеете дело с растущими объемами данных и разнообразием информации. В условиях информационного избытка важно иметь надёжные и эффективные инструменты, позволяющие вам быстро просеять информацию, найти наиболее релевантные данные, использовать данные для улучшения вашего бизнеса.
Технология машинного обучения помогает малым бизнесам, предприятиям, организациям и отдельным пользователям (фрилансерам, индивидуальным предпринимателям, аналитикам, исследователям) трансформировать процессы. Применение Систем машинного обучения позволяет сделать бизнес-процессы более упорядоченными, эффективными и удобными. Пользователи могут найти подходящие данные быстрее и проще.
- Отличительные черты - distinctive_features
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для включения в категорию Систем машинного обучения данное программное обеспечение должно удовлетворять следующим критериям:
- Наличие у системы возможностей учиться и адаптироваться на основе данных;
- Использование входных данных из различных источников;
- Предоставление результатов, решающих проблему бизнеса на основе изученных данных;
- Обеспечение интеллектуальных возможностей обучения для прикладных программных приложений.
- Тенденции в области - trends
По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем машинного обучения (СМО) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных данных, развития методов объяснимого ИИ, повышения эффективности работы с большими данными, дальнейшего внедрения методов автоматического машинного обучения (AutoML), расширения применения методов обучения с подкреплением, усиления акцента на безопасность и конфиденциальность данных, а также более тесной интеграции СМО с другими ИТ-системами.
- Мультимодальные данные. Системы машинного обучения будут всё активнее обрабатывать и анализировать данные различных типов (текст, изображения, аудио), что позволит создавать более комплексные и точные модели для решения сложных задач.
- Объяснимый ИИ. Развитие методов, позволяющих понять логику принятия решений моделями машинного обучения, станет ключевым направлением, особенно в таких сферах, как медицина и финансы, где требуется высокая прозрачность алгоритмов.
- Работа с большими данными. Оптимизация алгоритмов для обработки колоссальных объёмов данных с минимальными задержками и ресурсами останется приоритетной задачей, что потребует разработки новых подходов к распределённым вычислениям и хранению данных.
- Автоматическое машинное обучение (AutoML). Упрощение процесса создания моделей машинного обучения для пользователей без глубоких знаний в области Data Science будет способствовать более широкому распространению СМО в различных отраслях.
- Обучение с подкреплением. Расширение применения методов обучения с подкреплением в задачах, связанных с принятием последовательных решений, например в робототехнике и управлении сложными технологическими процессами.
- Безопасность и конфиденциальность. Усиление требований к защите данных и разработка механизмов обеспечения конфиденциальности при обучении моделей станут неотъемлемой частью разработки СМО, особенно в свете растущего числа киберугроз.
- Интеграция с ИТ-системами. Более тесная интеграция СМО с корпоративными информационными системами, ERP, CRM и другими платформами позволит повысить эффективность бизнес-процессов и улучшить качество принимаемых решений на основе данных.
- В каких странах разрабатываются - countriesKatonic MLOps PlatformPlotly Dash, HumanFirst, Shakudo Platform, B3KNIME Business Hub, KNIME Analytics PlatformTranswarp SophonZenMLAdaLabNeural DesignerALLONIA, DatategyPredictSenseZerve AIRun:ai AtlasAdvancedMinerВидеоинтеллект, Smart Document Engine, Yandex SpeechKit, Yandex Vision, InSentry, Deductor, F5 Platform, PolyAnalystPrimeHubdotData Data Science Platform & AutoML, Neo4j Graph Data Science, Scale GenAI Platform, W&B Models, Alteryx Server, iFusion, MarkovML, Saturn Cloud, Qwak Platform, Base SAS, SAS Forecast Server, SAS Visual Forecasting, SAS Visual Investigator, SAS Model Manager, JMP Pro, RapidCanvas, DeepSee, Microsoft Azure Machine Learning, Azure DataBricks, Logi Predict, Comet, SAS Visual Data Mining and Machine Learning, OpenAI Sora, IBM SPSS Statistics, Posit Team, RapidMiner, Spell, Qlik Sense, Anaconda, Dataiku DSS, SAS Enterprise Miner, TIBCO Data Science, BigML, MATLAB, Deepnote, FICO Analytics Workbench, Akkio, Intel Tiber AI Studio, Anyscale, HPE Ezmeral ML Ops
