Punteggio dei prezzi

6.4

Profilo prezzi di BigML

BigML è una piattaforma di machine learning as a service (MLaaS) che semplifica il processo di creazione, distribuzione e gestione di modelli di machine learning per aziende e organizzazioni.

Punti di forza

AutoML

BigML automatizza molti aspetti del processo di apprendimento automatico, tra cui la preelaborazione dei dati, la selezione del modello, la formazione e la valutazione. Gli utenti possono semplicemente caricare i loro dati e lasciare che BigML scelga automaticamente l'algoritmo più appropriato.

Visualizzazione

BigML include strumenti di visualizzazione dei dati per aiutare gli utenti a comprendere meglio i modelli e i risultati. Le visualizzazioni comprendono alberi decisionali, diagrammi di dipendenza parziale e grafici di importanza delle caratteristiche, che aiutano gli utenti a interpretare i fattori che influenzano le previsioni del modello.

Caratteristiche di collaborazione

BigML supporta la collaborazione tra team consentendo agli utenti di condividere progetti, set di dati, modelli e risultati all'interno della propria organizzazione. Gli utenti possono lavorare insieme per perfezionare i modelli, condividere le intuizioni e migliorare collettivamente il processo di apprendimento automatico.

Panoramica del prodotto

BigML offre un approccio facile da usare, scalabile e automatizzato all'apprendimento automatico, consentendo agli utenti - dai principianti ai data scientist avanzati - di creare modelli predittivi senza richiedere una profonda competenza tecnica.

BigML offre un'ampia gamma di strumenti di apprendimento automatico che soddisfano vari tipi di attività di modellazione, tra cui classificazione, regressione, rilevamento di anomalie, previsione di serie temporali e altro ancora. Fornisce inoltre strumenti per l'ingegnerizzazione delle caratteristiche, la valutazione dei modelli e l'interpretabilità, oltre a una perfetta integrazione negli ambienti di produzione.

APPROFONDIMENTI

Le nostre intuizioni sui prezzi di BigML

01

Personalizza la formazione

02

Non è richiesta alcuna codifica

03

14 giorni di prova gratuita

Modelli di prezzo disponibili

Quanto costa BigML?

BigML aiuta migliaia di analisti, sviluppatori di software e scienziati in tutto il mondo a risolvere le attività di Machine Learning end-to-end, trasformando senza problemi i dati in modelli utilizzabili come servizi remoti o, localmente, integrati nelle applicazioni per fare previsioni.

Standard

  • - Funzionalità BigML complete e numero illimitato di risorse. - Piani diversi in base alle dimensioni del set di dati e al numero di attività parallele necessarie. - Topologia dei server adattabile in modo flessibile e code di lavoro prioritarie. - Accesso alle Organizzazioni BigML, che consentono di collaborare ai progetti con i membri del team.
  • $30/mese.

Cosa dicono gli utenti dei prezzi di BigML

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Siddharth S.

BigML è un grande strumento nel campo del Machine Learning grazie ai suoi modelli di lavoro dinamici. BigML viene utilizzato per la classificazione dei dati ed è molto semplice e responsabile.

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Riya T.

Ho sempre bisogno di una connessione a Internet per testare la mia applicazione o anche dopo aver realizzato un prodotto completamente funzionante. Non forniscono supporto offline come la famosa libreria di apprendimento automatico scikit-learn, che è anche open source. BigML è un servizio a pagamento, mentre in questo mercato possiamo trovare molti servizi gratuiti.

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Jaimil M.

Non è gratuito e offre pochissimi vantaggi nel pacchetto gratuito.

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Prit S.

Non è un servizio gratuito, mentre si possono facilmente trovare molte librerie open source come scikit-learn che soddisfano lo scopo e sono anche gratuite.

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Harsh P.

La cosa migliore di BigML è che non serve alcun file sul sistema locale, basta una connessione a Internet e l'API vi permetterà di fare tutto ciò che volete, dalla distribuzione del modello alla predizione. È possibile salvare il modello su cloud e utilizzarlo da qualsiasi dispositivo. Inoltre, un'altra cosa che vorrei menzionare è il set di dati gratuiti che fornisce per giocare con i modelli; c'è un'ampia gamma di set di dati che si possono usare direttamente con l'API.

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Siddharth S.

BigML è un grande strumento nel campo del Machine Learning grazie ai suoi modelli di lavoro dinamici. BigML viene utilizzato per la classificazione dei dati ed è molto semplice e responsabile.

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Prit S.

Non è un servizio gratuito, mentre si possono facilmente trovare molte librerie open source come scikit-learn che soddisfano lo scopo e sono anche gratuite.

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Riya T.

Ho sempre bisogno di una connessione a Internet per testare la mia applicazione o anche dopo aver realizzato un prodotto completamente funzionante. Non forniscono supporto offline come la famosa libreria di apprendimento automatico scikit-learn, che è anche open source. BigML è un servizio a pagamento, mentre in questo mercato possiamo trovare molti servizi gratuiti.

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Harsh P.

La cosa migliore di BigML è che non serve alcun file sul sistema locale, basta una connessione a Internet e l'API vi permetterà di fare tutto ciò che volete, dalla distribuzione del modello alla predizione. È possibile salvare il modello su cloud e utilizzarlo da qualsiasi dispositivo. Inoltre, un'altra cosa che vorrei menzionare è il set di dati gratuiti che fornisce per giocare con i modelli; c'è un'ampia gamma di set di dati che si possono usare direttamente con l'API.

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Jaimil M.

Non è gratuito e offre pochissimi vantaggi nel pacchetto gratuito.

Valutazione dei prezzi di BigML

Valutazione e confronto dei modelli: 4.8/5

Dopo l'addestramento di un modello, BigML fornisce un set completo di strumenti di valutazione per valutarne le prestazioni utilizzando metriche come accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1 e AUC. Il supporto della convalida incrociata consente una valutazione affidabile, assicurando che i modelli generalizzino bene ai dati non visti. BigML consente inoltre agli utenti di confrontare più modelli per determinare quello che si comporta meglio sui loro dati.

Preelaborazione dei dati: 4.8/5

BigML offre strumenti per la preelaborazione dei dati, tra cui la pulizia dei dati, la selezione delle caratteristiche, la trasformazione e la normalizzazione. Questo è fondamentale per garantire che i modelli di apprendimento automatico siano addestrati su dati di alta qualità.

Scalabilità: 4.9/5

BigML è costruito per gestire insiemi di dati di tutte le dimensioni e la sua architettura basata sul cloud ne consente la scalabilità in base alle esigenze. Che si tratti di un piccolo set di dati o di dati aziendali di grandi dimensioni, BigML è in grado di elaborarli e analizzarli in modo efficiente.

FAQ sui prezzi di BigML

Come gestisce BigML la formazione dei modelli?

BigML automatizza molti aspetti del processo di creazione dei modelli, tra cui la preelaborazione dei dati, la selezione degli algoritmi e l'addestramento. È sufficiente caricare il set di dati e BigML si occupa di tutto il resto. Offre anche opzioni di personalizzazione per gli utenti più avanzati, per perfezionare il processo.

Come gestisce BigML la selezione delle caratteristiche?

BigML supporta la selezione automatica delle caratteristiche come parte dei suoi flussi di lavoro di apprendimento automatico. È anche possibile selezionare e ingegnerizzare manualmente le caratteristiche per migliorare l'accuratezza del modello. La piattaforma fornisce strumenti per l'esplorazione dei dati, l'esecuzione di trasformazioni dei dati e la visualizzazione dell'importanza delle caratteristiche.

Posso integrare BigML con le mie applicazioni?

Sì, BigML fornisce API REST che consentono di integrare i modelli addestrati nelle proprie applicazioni, siti web e applicazioni mobili. In questo modo è possibile fare previsioni in tempo reale o in modalità batch senza dover creare una propria infrastruttura di apprendimento automatico.

Posso condividere i miei modelli con altri utenti?

Sì, BigML consente di condividere modelli, set di dati e progetti con altri utenti. È possibile collaborare con colleghi o clienti, dando loro accesso alla visualizzazione o alla modifica dei modelli, alla condivisione di approfondimenti e al perfezionamento dei risultati. La piattaforma supporta sia la collaborazione individuale che quella di gruppo.