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意料之外 情理之中:解读Gartner 2020年数据科学和机器学习平台魔力象限

最近Gartner发布了数据科学和机器学习(DSML)平台魔力象限报告。数据科学、机器学习和人工智能的市场格局极为分散,竞争激烈且难以理解。Gartner尝试根据明确定义的标准对厂商进行了排名。 Gartner根据厂商是否面向数据科学平台支持完整的、端到端的管道进行了评估。商业可用性和客户对平台的采用,是影响厂商排名的主要因素。Gartner特别强调了平台是否支持公有云、混合云和本地数据中心。Gartner还认为,AutoML是这种平台的关键组成部分,让非开发者也能够构建机器学习模型。基于这些因素的权重,影响厂商在该象限中的排名。 领导者象限 据Gartner称,DSML市场中的领导者拥有强大的影响力和品牌知名度,领导者拥有在整个数据探索、模型开发和运营过程中的深度和广度。 今年有6家公司进入了领导者象限,他们之间有一个共同点,就是都提供了端到端的数据科学平台。SAS、TIBCO、MathWorks一直致力于构建基于数据和分析的平台。而Alteryx、Databricks和Dataiku等年轻公司也在这个象限中有了一席之地。 领导者象限中的所有厂商都提供了商业可行的、与平台无关的、成熟...

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