（5）微軟Azure Machine Learning Studio

微軟Azure 的Machine Learning Studio已成為托管云領(lǐng)域的領(lǐng)先解決方案。它提供了一個可視化工具，可以幫助開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和非數(shù)據(jù)科學(xué)家設(shè)計機器學(xué)習(xí)管道和解決方案，以解決各種各樣的任務(wù)。該平臺提供基于瀏覽器的可視化拖放創(chuàng)作環(huán)境，無需編碼。Gartner公司將微軟公司評價成為其魔力象限（MQ）中是一個“遠(yuǎn)見者”。該解決方案提供高水平的靈活性、可擴展性和開放性。

Machine Learning Studio還提供了涵蓋描述性、診斷性、預(yù)測性和規(guī)定性分析類型的全面功能。微軟公司正在繼續(xù)擴展Azure機器學(xué)習(xí)中的功能和能力，這包括通過Microsoft認(rèn)知工具包（以前稱為CNTK）以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合ONNX開放標(biāo)準(zhǔn)來促進深度學(xué)習(xí)。微軟公司還計劃在Azure機器學(xué)習(xí)平臺內(nèi)自動化越來越多的功能。

（6）RapidMiner

RapidMiner提供了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、機器學(xué)習(xí)和模型部署工具，可以深入了解數(shù)據(jù)。它提供了一個設(shè)計用于處理各種大數(shù)據(jù)和分析需求的平臺。

在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，該公司已成為一個重量級廠商。它提供了一個簡單易用的可視化環(huán)境，其中包含自動化模型創(chuàng)建以及有關(guān)哪種方法最適合特定情況的建議、指南和信息。RapidMiner的功能和高度的靈活性使其成為機器學(xué)習(xí)解決方案中的一個熱門選擇。

數(shù)據(jù)科學(xué)家和非數(shù)據(jù)科學(xué)家都可以輕松地檢查和定制項目，并在其結(jié)果基礎(chǔ)上進行構(gòu)建。 RapidMiner在Gartner MQ和Forrester Wave中被評為“領(lǐng)導(dǎo)者”。它是Gartner Peer Insights中評價最高的數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)解決方案之一。

（7）SAP Leonardo

Leonardo是各種SAP數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)的保護傘。它通過云平臺整合人工智能和機器學(xué)習(xí)。這包括一個機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，允許開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他人創(chuàng)建、運行和部署算法和機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。

該技術(shù)從文本、圖像、自然語言和其他媒體中提取數(shù)據(jù)，生成基于計算機的預(yù)測。高度可擴展的平臺包括預(yù)先定義的和預(yù)先培訓(xùn)的機器學(xué)習(xí)服務(wù)，但它還包含TensorFlow模型。這允許用戶采用一個靈活的框架來培訓(xùn)和調(diào)整機器學(xué)習(xí)。Forrester公司將SAP列為整體預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)類別中的一個“強勁表現(xiàn)者”，并將服務(wù)的廣度和深度列為一個優(yōu)勢。

然而，Gartner公司認(rèn)為該公司在其魔力象限（MQ）是一個“利基廠商”。它指出SAP在數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了相當(dāng)大的進步，但在功能和功能方面仍然落后于其他領(lǐng)域。

（8）SAS可視化數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)

作為數(shù)據(jù)挖掘和分析領(lǐng)域的先驅(qū)，SAS已成為機器學(xué)習(xí)供應(yīng)商的首選。它提供了可視化數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)（VDMML），它在Forrester Wave中稱為杰出的“領(lǐng)導(dǎo)者”，排名第一，并且作為Gartner公司魔力象限（MQ）中是一個頂級“領(lǐng)導(dǎo)者”，但Gartner公司指出，其整個平臺在視覺和執(zhí)行能力方面已經(jīng)失去了一些優(yōu)勢。

可視化數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)（VDMML）連接到許多其他產(chǎn)品和數(shù)據(jù)源。Forrester公司指出，SAS已成為第一個真正的多模式PAML解決方案。它使用向?qū)ё詣佑?xùn)練模型，將其轉(zhuǎn)換為代碼并插入集成功能，以實現(xiàn)自動化機器學(xué)習(xí)。統(tǒng)一環(huán)境還包括用于創(chuàng)建模型的強大可視化工具以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

此外，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以將代碼片段直接嵌入到SAS程序中，以進一步增強功能，其中包括機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)輸出。