20 meilleures plateformes cloud de machine learning en 2026
10 Meilleure liste des plateformes cloud pour l'apprentissage automatique
Here's my pick of the 10 best software from the 20 tools reviewed.
Explorer le monde de l'apprentissage automatique peut être complexe, surtout lorsqu'il s'agit de trouver la bonne plateforme cloud pour votre équipe. Que vous gériez des ensembles de données complexes ou que vous cherchiez à améliorer des modèles prédictifs, la solution adaptée peut faire toute la différence.
D'après mon expérience, l'essentiel est de trouver une plateforme qui correspond à vos besoins spécifiques, qu'il s'agisse de traitement de données, d'intégration ou d'interfaces conviviales. J'ai testé et évalué de façon indépendante les principales options pour vous aider à prendre une décision éclairée.
Dans cet article, je vous partage un avis impartial sur les meilleures plateformes cloud d'apprentissage automatique disponibles, en mettant l'accent sur leurs caractéristiques et avantages distinctifs. Plongeons ensemble pour trouver la solution idéale pour votre équipe.
Table of Contents
- Meilleure sélection de logiciels
- Pourquoi nous faire confiance
- Comparer les spécifications
- Avis
- Autres plateformes cloud de machine learning
- Avis connexes
- Critères de sélection
- Comment choisir
- Qu’est-ce qu’une plateforme cloud de machine learning ?
- Fonctionnalités
- Avantages
- Coûts et tarification
- FAQ
Why Trust Our Software Reviews
Résumé des meilleures plateformes cloud d'apprentissage automatique
Ce tableau comparatif résume les détails des tarifs de mes meilleures sélections de plateformes cloud d’apprentissage automatique pour vous aider à trouver celle qui convient à votre budget et à vos besoins professionnels.
| Tool | Best For | Trial Info | Price | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Best for accelerating end-to-end MLOps | 14-day free trial | Pricing upon request | Website | |
| 2 | Best for Oracle database integrations | Not available | From $200/user/month | Website | |
| 3 | Best for Alibaba Cloud users | Not available | From $60/user/month | Website | |
| 4 | Best for integrating with AWS services | Not available | From $8.20/user/month for on-demand notebook instances | Website | |
| 5 | Best for TensorFlow-based machine learning models | Not available | From $10/user/month | Website | |
| 6 | Best for handling multi-structured data | Not available | From $40/active user/hour | Website | |
| 7 | Best for Apache Spark-based analytics | Not available | From $99/user/month (billed annually) | Website | |
| 8 | Best for large-scale machine learning tasks | Not available | From $0.19/hour | Website | |
| 9 | Best for real-time data analytics | Not available | Pricing upon request | Website | |
| 10 | Best for visual workflow design | Not available | From $2,500/user/month | Website |
-
Site24x7
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Docker
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Pulumi
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Avis sur les meilleures plateformes cloud d'apprentissage automatique
Retrouvez ci-dessous mes résumés détaillés des meilleures plateformes cloud d’apprentissage automatique retenues dans ma sélection. Mes évaluations vous offrent une vue complète des fonctionnalités clés, avantages et inconvénients, intégrations et cas d’utilisation idéaux pour chaque outil afin de trouver celui qui vous convient le mieux.
The Iguazio MLOps cloud platform is a comprehensive tool designed to automate and accelerate the end-to-end process of developing, deploying, and managing machine learning and generative AI applications. Its end-to-end capabilities make it ideal for businesses looking to scale development and manage AI workflows efficiently.
Why I Picked Iguazio: I chose Iguazio because of its comprehensive automation capabilities for machine learning pipelines and its ability to handle real-time data analysis and rapid deployment of AI models. The platform's integrated feature store, advanced technology, and robust security measures also differentiate it from other platforms.
Standout features & integrations:
Aside from its integrated feature store, the platform includes monitoring and re-training capabilities for ongoing performance checks and automatic model updates in response to drift detection. It supports integrations like NVIDIA, NetApp, AWS, Google, Microsoft Azure, Dell, and MongoDB.
Pros and cons
Pros:
- Integrated feature store
- Dynamic scaling capabilities
- Automates machine learning pipelines
Cons:
- Slight learning curve for new users
- User interface could be easier to navigate
Oracle AI Platform Cloud Service offers comprehensive machine learning solutions to build, train, and manage models effectively. This platform becomes exceptionally efficient when used in conjunction with Oracle's database services, making it a perfect fit for businesses that rely on Oracle databases.
Why I Picked Oracle AI Platform Cloud Service: I chose Oracle AI Platform Cloud Service for its in-depth integration with Oracle databases. These integrations make it unique in its ability to allow access to data for machine learning models directly from Oracle databases. Given the sophistication and popularity of Oracle databases in businesses worldwide, this tool stands out as the best for integrating machine learning with Oracle databases.
Standout features & integrations:
Oracle AI Platform Cloud Service shines with features such as automated machine learning, data analytics, and visualization tools. Its deep integration with Oracle databases allows users to utilize their data directly in machine learning models. Furthermore, it can integrate with other Oracle cloud services, such as Oracle Cloud Infrastructure Data Science, offering a comprehensive data science and machine learning ecosystem.
Pros and cons
Pros:
- Collaboration features for team-based projects
- Comprehensive machine learning and data science tools
- Deep integration with Oracle databases
Cons:
- Additional charges for data storage and processing
- Complexity of use for beginners
- High starting price compared to other platforms
Alibaba Cloud Machine Learning Platform for AI offers a robust and efficient machine learning service designed for data analysis, modeling, prediction, and more. This tool is a no-brainer for existing Alibaba Cloud users, given its integration with other services in the Alibaba Cloud ecosystem.
Why I Picked Alibaba Cloud Machine Learning Platform for AI: The strength of the Alibaba Cloud Machine Learning Platform lies in its synergy with the Alibaba Cloud ecosystem, which is why I selected it for my list. Its performance, usability, and, notably, its native integration with Alibaba Cloud's data storage and computing services make it a standout. If you're already using Alibaba Cloud, this platform is the best for leveraging machine learning capabilities within the same ecosystem.
Standout features & integrations:
Notable features of the platform include automated machine learning, data preprocessing, and model training and evaluation. It boasts a series of integrations with Alibaba Cloud services, including but not limited to Alibaba Cloud OSS for data storage, Alibaba Cloud MaxCompute for big data computing, and Alibaba Cloud DataWorks for data integration and management.
Pros and cons
Pros:
- Flexible pricing based on resource usage
- Automated machine learning capabilities
- Impecabble integration with Alibaba Cloud services
Cons:
- Extra charges for additional resources
- Can be complex for beginners
- Less effective for users outside the Alibaba Cloud ecosystem
AWS SageMaker is a fully managed machine learning service from Amazon that empowers developers to construct, train, and deploy machine learning models effortlessly. Given its integration with the AWS ecosystem, SageMaker emerges as a leading choice for organizations and individuals already using AWS services.
Why I Picked AWS SageMaker: I chose AWS SageMaker for its versatility and excellent synergy with the AWS ecosystem. The decision was made easier by SageMaker's suite of capabilities that are meticulously designed to cater to the demands of machine learning tasks. SageMaker's close-knit integration with AWS services, like AWS Lambda, Amazon S3, and Amazon DynamoDB, makes it the best choice for users already within the AWS environment, looking to keep their workflows consolidated.
Standout features & integrations:
AWS SageMaker offers powerful features like built-in Jupyter notebooks, a wide range of pre-built algorithms, and flexible distributed training options. The platform is best known for its integration capabilities. It smoothly integrates with other AWS services, such as AWS Glue for data extraction and Amazon Athena for running SQL queries, making it a go-to choice for AWS users.
Pros and cons
Pros:
- Scalability with AWS's vast infrastructure
- Provides robust capabilities for model building, training, and deployment
- Excellent integration with AWS services
Cons:
- The interface might be daunting for beginners
- May require a strong understanding of AWS environment
- Pricing model can be complex and hard to predict
TensorFlow Cloud is a library that aims to streamline the process of training TensorFlow models on Google Cloud. It is an effective choice for those looking to leverage the robust TensorFlow ecosystem for creating, training, and deploying machine learning models, especially on Google Cloud.
Why I Picked TensorFlow Cloud: I included TensorFlow Cloud on this list due to its direct compatibility with TensorFlow, one of the most popular and widely-used libraries in the machine learning field. This inherent compatibility sets it apart, making it a natural choice for users already working within the TensorFlow ecosystem. Accordingly, I determined it as the best for TensorFlow-based machine learning models.
Standout features & integrations:
TensorFlow Cloud enables users to run their TensorFlow training scripts on Google Cloud effortlessly. It includes features such as distributed training, hyperparameter tuning, and simplified cloud resource specification. As for integrations, TensorFlow Cloud directly connects with Google Cloud services such as Google Cloud Storage, Google Kubernetes Engine, and Google AI Platform.
Pros and cons
Pros:
- Supports distributed training and hyperparameter tuning
- Integration with Google Cloud services
- Direct compatibility with TensorFlow
Cons:
- May be complex for beginners to machine learning
- Limited to Google Cloud services
- Costs can quickly escalate with heavy resource usageCosts can quickly escalate with heavy resource usage
Snowflake Data Cloud is a comprehensive data platform designed for the cloud. This tool's unique architecture allows it to handle diverse, multi-structured data efficiently, making it an ideal choice for organizations dealing with complex data types.
Why I Picked Snowflake Data Cloud: I selected Snowflake Data Cloud due to its superior handling of multi-structured data, which includes traditional tabular data, nested data types, and semi-structured data. This versatility, coupled with its cloud-native design, makes it stand out. Given the increasing diversity of data structures in use today, Snowflake shines as the best solution for handling multi-structured data.
Standout features & integrations:
Snowflake's standout features include its unique multi-cluster shared data architecture, virtually unlimited scalability, and automatic query optimization. Its platform supports a plethora of integrations, with popular ones including Tableau, PowerBI, and Looker for data visualization and various ETL tools like Fivetran, Stitch, and Matillion.
Pros and cons
Pros:
- Wide range of integrations
- Highly scalable and flexible
- Exceptional handling of multi-structured data
Cons:
- Requires careful management to avoid excessive usage costs
- Steeper learning curve compared to traditional databases
- Consumption-based pricing model may lead to unpredictable costs
Databricks Unified Data Analytics is a distinguished platform that caters to big data processing and machine learning workloads. Its exemplary performance in Apache Spark-based analytics sets it apart, making it an ideal choice for those requiring Spark's processing prowess.
Why I Picked Databricks Unified Data Analytics: In selecting tools, the integration and execution of Apache Spark stood out in Databricks Unified Data Analytics, placing it on my list. The platform's unified approach to data science, data engineering, and business analytics is noteworthy. With its origins tied closely to Apache Spark, it excels in Spark-based analytics, thus my determination to be the best in this use-case.
Standout features & integrations:
The platform offers various standout features like collaborative notebooks, scalable clusters, and job scheduling. Databricks integrates well with popular data sources like HDFS, AWS S3, and Apache Kafka. It also offers connectors for data visualization tools like Tableau and PowerBI, providing comprehensive analytics solutions.
Pros and cons
Pros:
- Robust integration with popular data sources and visualization tools
- Excellent collaboration with its notebook functionality
- Superior performance for Apache Spark-based analytics
Cons:
- Lack of real-time customer support
- It may require some knowledge of Spark for optimal use
- High starting price point could be a barrier for smaller organizations
Google Cloud Artificial Intelligence (AI) Platform is a comprehensive suite that offers tools for the entire machine learning lifecycle, enabling users to build, deploy, and manage machine learning models effectively. Its proficiency in handling large-scale tasks is evident in its vast resource pool, ability to manage heavy data flow, and quick scalability, underscoring its position as the best for large-scale machine learning tasks.
Why I Picked Google Cloud AI Platform: As an ardent user of machine learning platforms, I chose Google Cloud AI Platform primarily for its ability to handle large-scale machine learning tasks effortlessly. Its breadth and depth of tools, combined with its impressive scalability, make it a reliable choice for big data endeavors. This platform shines when it comes to deploying machine learning models at scale, which is why I determined it as the best for large scale machine learning tasks.
Standout features & integrations:
Google Cloud AI Platform or GCP boasts features like built-in data labeling, AutoML capability, and robust model deployment options. Its easy integration with popular libraries like TensorFlow, PyTorch, and Scikit-learn further enhances its capabilities. Moreover, it provides interoperability with various Google Cloud services, such as BigQuery and Cloud Storage, simplifying the data ingestion process.
Pros and cons
Pros:
- Integration with Google Cloud's other services
- Rich feature set with both pre-trained models and custom model options
- Offers robust large-scale machine learning capabilities
Cons:
- Some features might be overly complex for small-scale projects
- The learning curve for beginners can be steep
- Pricing can quickly scale up with high computational requirements
TIBCO Software offers a range of software solutions for real-time data analytics. The tool helps organizations leverage their data efficiently, making it particularly suitable for real-time analytics tasks.
Why I Picked TIBCO Software: I picked TIBCO Software for its superior real-time analytics capabilities. Its ability to deliver instant insights from complex data sets distinguishes it from the rest. I made this choice because, in the modern data-driven world, the capacity to perform real-time analytics is pivotal, making TIBCO the best choice for this use case.
Standout features & integrations:
Some of TIBCO's important features include data discovery, predictive modeling, and operational intelligence. These features make it an excellent tool for users who need to make fast, data-driven decisions. TIBCO integrates with a variety of systems, including CRM tools, databases, and business intelligence tools, enhancing its utility in a broad range of business environments.
Pros and cons
Pros:
- Features for predictive modeling and operational intelligence
- Wide range of integrations
- Robust real-time analytics capabilities
Cons:
- It may not be cost-effective for small organizations or simple use cases
- The breadth of tools and options can be overwhelming for beginners
- Pricing is not publicly disclosed
RapidMiner AI Hub is a platform that allows data scientists to build, validate, and deploy machine learning models using a visual interface. Its focus on visual workflows makes it particularly suitable for those who prefer a graphical approach to model creation over traditional code-based methods.
Why I Picked RapidMiner AI Hub: RapidMiner AI Hub made it onto my list due to its visually focused interface, which allows users to construct machine learning models by arranging elements in a visual workflow. This unique approach differentiates it from many of the more code-heavy platforms, and it led me to judge it as the best option for those prioritizing visual workflow design.
Standout features & integrations:
RapidMiner AI Hub's primary feature is its visual workflow design interface, which allows users to drag and drop elements to create complex machine learning models. It also provides team collaboration tools and built-in model validation features. On the integration side, RapidMiner AI Hub can connect with a wide range of databases, cloud storage platforms, and other data sources, including SQL, Oracle, and Amazon S3.
Pros and cons
Pros:
- Collaboration and validation features built-i
- Wide range of integrations
- Visually oriented interface
Cons:
- Additional costs for extra services and capabilities
- Not ideal for those preferring code-based methods
- High starting price point
Autres plateformes cloud d'apprentissage automatique
Voici une liste d’outils supplémentaires de plateforme cloud d’apprentissage automatique que j’ai sélectionnés mais qui ne figurent pas parmi les 12 premiers. Ils valent vraiment le détour.
- DataRobot
For automated machine learning solutions
- Dataiku
For collaborative data science projects
- H2O.ai
For AutoML and explainability features
- IBM Watson Studio
Good for AI model building with data analysis and visualization features
- Domino Data Lab
Good for end-to-end data science workflow
- Qubole
Good for cloud-based big data analytics
- Pachyderm
Good for version-controlling data and models
- Valohai
Good for MLOps and automating machine learning pipelines
- Microsoft Azure Machine Learning
Https://azure.microsoft.com/en-us/products/machine-learning
- BigML
Good for user-friendly machine learning model building
Critères de sélection pour une plateforme cloud d'apprentissage automatique
Pour sélectionner la meilleure plateforme cloud d'apprentissage automatique à inclure dans cette liste, j'ai pris en compte les besoins courants des acheteurs et leurs points de douleur comme la scalabilité et la facilité d'intégration aux systèmes existants. J'ai également utilisé le cadre suivant pour garantir une évaluation structurée et équitable :
Fonctionnalité essentielle (25% de la note globale)
Pour figurer dans cette liste, chaque solution devait répondre à ces cas d'usage communs :
- Prétraitement et nettoyage des données
- Entraînement et déploiement de modèles
- Analyse de données en temps réel
- Visualisation des données
- Scalabilité et optimisation des performances
Fonctionnalités distinctives complémentaires (25% de la note globale)
Pour affiner la sélection, j'ai aussi recherché des fonctionnalités uniques, telles que :
- Capacités d'apprentissage automatique automatisées
- Intégration avec des dispositifs IoT
- Support du calcul en périphérie (edge computing)
- Suivi avancé de la traçabilité des données (data lineage)
- Tableaux de bord et rapports personnalisables
Facilité d'utilisation (10% de la note globale)
Pour évaluer l'ergonomie de chaque système, j'ai considéré les éléments suivants :
- Interface utilisateur intuitive
- Chemins de navigation clairs
- Disponibilité d'outils de glisser-déposer
- Courbe d'apprentissage minimale
- Cohérence sur les différentes plateformes
Intégration (10 % du score total)
Pour évaluer l'expérience d'intégration de chaque plateforme, j'ai pris en compte les éléments suivants :
- Disponibilité de vidéos de formation
- Tours de produit interactifs
- Manuels d'utilisateur complets
- Accès à des webinaires et démonstrations en direct
- Chatbots réactifs pour une assistance rapide
Service client (10 % du score total)
Pour évaluer les services d'assistance de chaque fournisseur de logiciels, j'ai pris en compte les éléments suivants :
- Disponibilité d'une assistance 24h/24 et 7j/7
- Accès à un personnel d'assistance compétent
- Multiples canaux d'assistance (email, téléphone, chat)
- Disponibilité d'une section FAQ détaillée
- Forums communautaires pour l'entraide entre pairs
Rapport qualité/prix (10 % du score total)
Pour évaluer le rapport qualité/prix de chaque plateforme, j'ai pris en compte les éléments suivants :
- Tarification concurrentielle par rapport au marché
- Plans tarifaires flexibles
- Réductions pour les abonnements annuels
- Inclut toutes les fonctionnalités essentielles
- Essai gratuit ou démonstration disponible
Avis clients (10 % du score total)
Pour avoir une idée de la satisfaction globale des clients, j'ai pris en compte les éléments suivants lors de la lecture des avis clients :
- Notes de satisfaction globale
- Retours sur la facilité d'utilisation
- Commentaires sur la fiabilité et la disponibilité
- Témoignages sur la capacité à résoudre des problèmes
- Retours sur l'expérience avec le support client
Comment choisir une plateforme cloud de machine learning
Il est facile de se perdre dans de longues listes de fonctionnalités et des structures tarifaires complexes. Pour vous aider à rester concentré durant votre processus de sélection de logiciel, voici une liste de contrôle des facteurs à garder à l'esprit :
| Facteur | À prendre en compte |
|---|---|
| Scalabilité | La plateforme peut-elle évoluer avec vos besoins ? Vérifiez si elle prend en charge une montée en charge du volume de données et du nombre d’utilisateurs sans impact significatif sur la performance. |
| Intégrations | Fonctionne-t-elle avec vos outils existants ? Vérifiez la compatibilité avec votre pile technologique actuelle pour éviter les silos de données et fluidifier les flux de travail. |
| Personnalisation | Pouvez-vous l’adapter à vos processus ? Vérifiez si la plateforme permet de personnaliser les flux de travail et les tableaux de bord en fonction de vos exigences métiers. |
| Facilité d'utilisation | Est-elle conviviale pour votre équipe ? Évaluez la courbe d'apprentissage et assurez-vous que l'interface est suffisamment intuitive pour permettre une adoption rapide. |
| Mise en œuvre et intégration | La transition est-elle fluide ? Prenez en compte le temps et les ressources nécessaires pour l’installation et la formation, et privilégiez les plateformes proposant un accompagnement complet à l’intégration. |
| Coût | S'adapte-t-elle à votre budget ? Comparez les modèles tarifaires, considérez le coût total de possession et soyez attentif aux frais cachés ou coûts supplémentaires pour des fonctionnalités additionnelles. |
| Sécurité | Vos données et opérations sont-elles sécurisées ? Contrôlez la conformité avec les standards du secteur et la disponibilité de fonctions comme le chiffrement et le contrôle d’accès. |
| Disponibilité du support | Recevrez-vous l’aide nécessaire ? Vérifiez que le fournisseur propose une assistance réactive et efficace, via différents canaux et avec un bon historique. |
Qu’est-ce qu’une plateforme cloud de machine learning ?
Une plateforme cloud de machine learning est un service qui fournit des outils et des ressources pour construire, déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique dans le cloud. Les data scientists, analystes et professionnels IT utilisent généralement ces outils pour renforcer l’analyse de données et la modélisation prédictive. Des fonctionnalités comme la scalabilité, les intégrations et la facilité d’utilisation facilitent le développement et le déploiement efficaces des modèles. Globalement, ces plateformes offrent une solution flexible et accessible pour exploiter la technologie du machine learning.
Fonctionnalités
Lors du choix d'une plateforme cloud de machine learning, soyez attentif aux fonctionnalités clés suivantes :
- Scalabilité : Permet à votre plateforme d'évoluer avec l'augmentation des données et des demandes des utilisateurs, garantissant des performances constantes.
- Intégrations : Permet la connexion transparente avec les outils et systèmes existants, facilitant la fluidité des échanges de données et la collaboration.
- Personnalisation : Offre la possibilité d'adapter les flux de travail et les tableaux de bord selon les besoins spécifiques et les processus de votre entreprise.
- Apprentissage automatique automatisé : Simplifie la création et le déploiement de modèles en automatisant les tâches répétitives, permettant de gagner du temps et de réduire les erreurs.
- Traitement des données en temps réel : Fournit des informations immédiates en traitant les données à mesure qu'elles arrivent, ce qui est utile pour les applications sensibles au temps.
- Conception visuelle des flux de travail : Permet aux utilisateurs de créer et de gérer des modèles via des interfaces intuitives de type glisser-déposer, réduisant ainsi le besoin de compétences en codage.
- Mesures de sécurité : Assure la protection des données grâce au chiffrement, aux contrôles d'accès et à la conformité avec les normes du secteur.
- Outils de collaboration : Facilite le travail d'équipe en permettant à plusieurs utilisateurs de travailler simultanément sur des projets, améliorant ainsi l'efficacité.
- Interface conviviale : Rend la plateforme accessible aux utilisateurs de tous niveaux, favorisant son adoption et sa facilité d'utilisation.
Avantages
La mise en œuvre d'une plateforme cloud d'apprentissage automatique offre plusieurs avantages pour votre équipe et votre entreprise. Voici quelques exemples auxquels vous pouvez vous attendre :
- Scalabilité accrue : S'adapte facilement à la croissance des données et des besoins des utilisateurs sans nuire aux performances, grâce à une infrastructure évolutive.
- Collaboration améliorée : Permet à plusieurs membres de l'équipe de collaborer en temps réel sur des projets, ce qui booste la productivité et l'innovation.
- Déploiement plus rapide : Accélère la mise en production des modèles grâce aux fonctionnalités d'apprentissage automatique automatisées.
- Efficacité des coûts : Réduit le besoin d'une infrastructure sur site et de la maintenance, conduisant à un coût global inférieur.
- Accessibilité accrue : Met les outils d'apprentissage automatique à la portée des utilisateurs de tous niveaux grâce à des interfaces conviviales.
- Informations en temps réel : Accédez immédiatement à des analyses cloud et à la prise de décisions basée sur les données grâce au traitement en temps réel.
Coûts & Tarification
La sélection d'une plateforme cloud d'apprentissage automatique nécessite de comprendre les divers modèles et formules tarifaires disponibles. Les coûts varient en fonction des fonctionnalités, de la taille de l'équipe, des modules complémentaires, et plus encore. Le tableau ci-dessous récapitule les formules courantes, leurs prix moyens et les fonctionnalités typiques proposées dans les solutions cloud d'apprentissage automatique :
Tableau comparatif des formules pour une plateforme cloud d'apprentissage automatique
| Type de formule | Prix moyen | Fonctionnalités courantes |
|---|---|---|
| Formule gratuite | $0 | Traitement de données limité, analyses de base, et assistance communautaire. |
| Formule personnelle | $10-$30/utilisateur/mois | Visualisation des données, intégrations de base, et support par email. |
| Formule entreprise | $40-$100/utilisateur/mois | Analyses avancées, outils de collaboration, apprentissage automatique automatisé, et support prioritaire. |
| Formule grande entreprise | $150-$300/utilisateur/mois | Fonctionnalités personnalisables, gestionnaire de compte dédié, intégrations complètes et support premium 24h/24 et 7j/7. |
FAQ sur les plateformes cloud d'apprentissage automatique
Voici des réponses à des questions courantes concernant les plateformes cloud d’apprentissage automatique :
Quelle est la différence entre les plateformes d'apprentissage automatique sur site et celles dans le cloud ?
Les plateformes cloud offrent de la flexibilité et sont évolutives, vous permettant d’accéder à des ressources à la demande sans gérer de matériel. Les solutions sur site nécessitent une infrastructure locale mais peuvent offrir un meilleur contrôle sur la sécurité des données. Évaluez les besoins et ressources de votre équipe afin de choisir l’approche la mieux adaptée.
Quel est le niveau de sécurité des plateformes cloud d'apprentissage automatique ?
La sécurité varie selon le fournisseur, mais la plupart des plateformes mettent en œuvre des mesures strictes telles que le chiffrement, les contrôles d’accès et la conformité aux normes du secteur. Examinez toujours les politiques de sécurité du fournisseur et tenez compte des exigences spécifiques de votre organisation pour garantir la protection de vos données.
Ai-je besoin de compétences techniques pour utiliser une plateforme cloud d'apprentissage automatique ?
Certaines plateformes nécessitent des connaissances techniques, mais beaucoup disposent d’interfaces conviviales et de fonctionnalités automatisées pour simplifier le processus. Si votre équipe manque de compétences techniques, privilégiez des solutions avec des outils intuitifs et des ressources d’accompagnement complètes pour faciliter vos débuts.
Prochaine étape :
Si vous êtes en train de rechercher une plateforme cloud d'apprentissage automatique, contactez un conseiller SoftwareSelect pour des recommandations gratuites.
Il vous suffit de remplir un formulaire et d'échanger brièvement pour qu'ils puissent bien comprendre vos besoins. Vous recevrez ensuite une présélection de logiciels à évaluer. Ils vous accompagneront même tout au long du processus d'achat, y compris lors des négociations tarifaires.