페이지 2 - MLOps 플랫폼 - 최고 인기 앱
MLOps 플랫폼 카테고리로 고려되려면 제품이 다음 기준을 충족해야 합니다. * 모니터링 및 관리를 위한 플랫폼: 제품은 기계 학습 모델을 모니터링하고 관리하기 위한 포괄적인 플랫폼을 제공해야 합니다. 여기에는 모델 버전 추적, 성능 지표 모니터링, 모델 수명주기 관리 기능이 포함됩니다. * 비즈니스 애플리케이션에 통합: 사용자는 기계 학습 모델을 회사 전체의 다양한 비즈니스 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있어야 합니다. 이 통합 기능을 통해 기존 인프라 내에서 모델을 효과적으로 배포하고 활용할 수 있습니다. * 상태 및 성능 추적: 제품을 통해 사용자는 배포된 기계 학습 모델의 상태와 성능을 실시간으로 추적할 수 있어야 합니다. 여기에는 정확성, 대기 시간, 리소스 활용도, 모델 드리프트 등의 주요 지표를 모니터링하여 최적의 성능을 보장하는 작업이 포함됩니다. * 전체적인 관리 도구: 비즈니스 전반에 배포된 모든 모델에 대한 통찰력을 제공하는 전체적인 관리 도구를 제공해야 합니다. 여기에는 모델 거버넌스, 규정 준수 모니터링, 전체 모델 생태계에 대한 중앙 집중식 가시성을 위한 기능이 포함됩니다. 이러한 기준을 충족하면 제품이 조직 내에서 기계 학습 작업을 효과적으로 관리하기 위한 강력한 기능을 제공할 수 있습니다.
새로운 앱 제출
TrueFoundry
truefoundry.com
TrueFoundry는 기계 학습 팀이 올바른 거버넌스 제어를 통해 더 빠르고 확장 가능하며 비용 효율적인 방식으로 자체 클라우드/온프레미스 인프라에서 ML/LLM 애플리케이션을 구축, 배포 및 제공할 수 있는 클라우드 네이티브 PaaS입니다. 다른 팀보다 가치 창출 시간이 % 더 빠릅니다. TrueFoundry는 필요한 엔지니어링을 추상화하고 조직이 전체 GenAI/LLMOps 프레임워크의 레이아웃 속도를 높일 수 있는 LLM PlayGround, LLM 게이트웨이, LLM Deploy, LLM Finetune, RAG Play...
Superb AI
superb-ai.com
Superb AI는 데이터 중심 AI의 채택과 개발을 가속화하기 위해 엔터프라이즈급 엔드투엔드 MLOps 및 DataOps 워크플로를 제공하는 선도적인 컴퓨터 비전 플랫폼이자 전문 서비스 제공업체입니다. Superb AI는 AI 기반 자동화의 실제 적용을 통해 팀이 데이터 주석부터 큐레이션, 모델 교육 및 배포에 이르기까지 전체 ML 수명주기를 보다 효율적으로 관리하는 동시에 최적의 데이터 정확성과 일관성을 보장하도록 돕습니다. Samsung, LG, Hyundai, Kakao 및 Nippon Steel의 팀을 포함한 최고의 ML...
Segments.ai
segments.ai
로봇 공학 및 자율 주행을 위한 다중 센서 라벨링 플랫폼입니다. Segments.ai는 다중 센서 데이터 주석을 위한 빠르고 정확한 데이터 라벨링 플랫폼입니다. 이미지, 비디오, 3D 포인트 클라우드(LIDAR 및 RGBD)에 대한 직관적인 라벨링 인터페이스를 통해 분할 라벨, 벡터 라벨 등을 얻을 수 있습니다. Segments.ai는 필요할 때 핵심 엔지니어 팀의 전담 지원을 받는 셀프 서비스 플랫폼입니다. * 마침내 이해가 되는 Python SDK * 설정을 매우 쉽게 만드는 문서 * 막혔을 때만 지원을 받아 셀프 서비스를 제...
Veritone
veritone.com
Veritone Attribute는 예정된 부분과 예정되지 않은 부분(실시간 읽기, 유기적 언급 프로모션)을 포함한 모든 방송 형식의 광고에 대해 실시간에 가까운 성과 지표를 제공하는 AI 기반 기술을 사용하여 미디어 방송의 마케팅 속성을 변화시키고 있습니다. Veritone Attribute는 방송된 광고의 데이터를 활용하고 이를 광고주의 웹사이트 분석과 연관시킵니다. Attribute를 사용하면 미디어 방송사는 방송 캠페인에 대한 디지털 가치를 입증하여 광고주 만족도를 높이고 수익을 확대할 수 있습니다. 빠른 통찰력 - 풍부하고...
censius
censius.ai
엔터프라이즈 ML 팀을 위한 AI 관찰 플랫폼. 구조화된 프로덕션 모델과 구조화되지 않은 프로덕션 모델에 대한 엔드투엔드 가시성을 확보하고 모델 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식을 채택하여 안정적인 ML을 지속적으로 제공합니다.