BigML

BigML förenklar maskininlärning med en tillgänglig plattform för prediktiv modellering, arbetsflödesautomatisering och insikter i realtid över branscher.

BigML är en plattform för maskininlärning som är utformad för att förenkla skapandet och driftsättningen av prediktiva modeller. Grundad 2011 är BigML:s uppdrag att göra maskininlärning tillgänglig, förståelig och prisvärd för alla, från individer till stora organisationer. Plattformen erbjuder ett användarvänligt gränssnitt och ett robust verktygspaket för att automatisera arbetsflöden inom maskininlärning, vilket gör det möjligt för användare att effektivt omvandla data till handlingsbara insikter.

Viktiga funktioner

  1. Omfattande plattform:

    • BigML erbjuder ett brett utbud av maskininlärningsalgoritmer för både övervakad och oövervakad inlärning.
    • Inkluderar klassificering, regression, tidsserieprognoser, klusteranalys, avvikelsedetektering, associationsupptäckt och ämnesmodellering.
    • Utformad för att lösa verkliga problem inom olika branscher med ett standardiserat ramverk för att driftsätta maskininlärningslösningar.
  2. Omedelbar åtkomst:

    • Få tillgång till BigML direkt via molnet eller lokalt.
    • Enkelt webbgränssnitt och REST API.
    • Gratis konton med grundfunktioner och Prime-konton med utökade möjligheter.
  3. Tolkbara & exporterbara modeller:

    • Interaktiva visualiseringar och förklaringsfunktioner.
    • Modeller är tolkbara och kan exporteras i JSON PML- eller PMML-format.
    • Enkel integration i webb-, mobil- eller IoT-tjänster.
  4. Samarbete:

    • Stöd för team- och projektadministration.
    • Flera användare kan samarbeta med specifika roller och behörigheter.
    • Versionshantering för effektivt teamarbete.
  5. Programmerbar & upprepningsbar:

    • API-först-strategi: alla funktioner är tillgängliga via REST API.
    • Stöd för reproducerbarhet och spårbarhet för regelefterlevnad och iterativ utveckling.
  6. Automatisering:

    • Automatiseringsverktyg som OptiML och WhizzML för modelloptimering och arbetsflödesautomatisering.
    • Förenklar maskininlärningsprocesser och påskyndar driftsättning.
  7. Flexibel driftsättning:

    • Flexibla alternativ: moln eller lokalt, enskilda eller flertenantmiljöer.
  8. Säkerhet & integritet:

    • Privata instrumentpaneler och säkra HTTPS-anslutningar.
    • Privata driftsättningsalternativ för organisationer med strikta datakrav.

Användningsområden

  1. Affärsanalys:
    Företag använder BigML för att analysera kundbeteende, optimera marknadsföring och förbättra kundlojalitet genom prediktiv analys.

  2. Sjukvård:
    Sjukvårdsleverantörer använder BigML för diagnostik, patientvård, utfallsprediktion och behandlingsrekommendationer.

  3. Finans:
    Finansiella institutioner använder BigML för riskbedömning, bedrägeridetektion och lånebedömning för att förbättra beslutsfattandet.

  4. Detaljhandel:
    Används för efterfrågeprognoser, lagerhantering och personliga kundupplevelser.

  5. IoT och smarta enheter:
    BigML-modeller integreras i IoT-enheter för realtidsdatabearbetning och beslutsfattande.

Branschtillämpningar

BigML används inom branscher som:

  • Flyg- och rymdteknik
  • Bilindustri
  • Energi
  • Underhållning
  • Finansiella tjänster
  • Livsmedel
  • Sjukvård
  • Läkemedel
  • Telekommunikation
  • Transport

Den hanterar både små och stora datamängder, vilket gör den mångsidig för många applikationer.

Exempel på BigML-användning

  1. Bilder med statiska egenskaper:
    Används inom bildbehandling för att träna modeller som kan klassificera och känna igen mönster i bilder.

  2. Privata driftsättningar:
    Organisationer med stränga säkerhetskrav driftsätter BigML i privata molnmiljöer för kontroll över data och modeller.

  3. Utbildning:
    BigML:s utbildningsprogram används av över 850 universitet och tillhandahåller verktyg för undervisning inom maskininlärning.

  4. Prognoser i realtid:
    Möjliggör prediktiva modeller i realtid för applikationer som aktiehandel, nödlägesrespons och automatiserad kundservice.

Integration och automatisering

  • BigML:s REST API möjliggör sömlös integration med befintliga system.
  • Stödjer automatisering av komplexa maskininlärningsuppgifter.
  • Anpassningsbar till olika programmeringsspråk med hjälp av bindningar för utvecklarflexibilitet.

Certifieringar och utbildning

  • BigML erbjuder certifieringar och utbildningsprogram.
  • Ämnena sträcker sig från grundläggande principer inom maskininlärning till avancerade tekniker för modellimplementering.

Vanliga frågor

Vad används BigML till?

BigML används för att skapa, driftsätta och automatisera maskininlärningsmodeller för uppgifter som klassificering, regression, prognoser, klustring, avvikelsedetektering och mer inom branscher såsom företag, sjukvård, finans och detaljhandel.

Vilka är de viktigaste funktionerna i BigML?

Viktiga funktioner inkluderar ett brett utbud av ML-algoritmer, användarvänligt gränssnitt, REST API, modelltolkning och export, samarbete i team, arbetsflödesautomatisering, flexibla driftsättningsalternativ samt starka säkerhets- och integritetskontroller.

Vem kan använda BigML?

BigML är utformat för individer, företag och organisationer av alla storlekar, inklusive utbildare och studenter, och erbjuder tillgängliga verktyg för både nybörjare och experter inom maskininlärning.

Erbjuder BigML utbildning eller certifieringar?

Ja, BigML tillhandahåller certifieringar och utbildningsprogram som täcker grundläggande till avancerade koncept inom maskininlärning och hjälper användare att bli skickliga med plattformen.

Prova FlowHunt och bygg dina egna AI-lösningar

Börja bygga dina egna AI-lösningar med kraftfulla verktyg som BigML. Automatisera arbetsflöden, få handlingsbara insikter och påskynda innovation.

Lär dig mer

Maskininlärning
Maskininlärning

Maskininlärning

Maskininlärning (ML) är en underkategori av artificiell intelligens (AI) som gör det möjligt för maskiner att lära sig av data, identifiera mönster, göra föruts...

3 min läsning
Machine Learning AI +4
DataRobot
DataRobot

DataRobot

DataRobot är en omfattande AI-plattform som förenklar skapandet, driftsättningen och hanteringen av maskininlärningsmodeller, vilket gör prediktiv och generativ...

2 min läsning
AI Machine Learning +3
Maskininlärningspipeline
Maskininlärningspipeline

Maskininlärningspipeline

En maskininlärningspipeline är ett automatiserat arbetsflöde som effektiviserar och standardiserar utveckling, träning, utvärdering och driftsättning av maskini...

7 min läsning
Machine Learning AI +4