低程式碼機器學習平臺 Predibase 籌集 1,220 萬美元
Predibase 是一家全面機器學習平臺，旨在為開發人員提供低程式碼並可宣告的機器學習平臺。此前，該公司在去年的 A 輪融資中籌集了 1,625 萬美元，現宣布再次籌集 1,220 萬美元擴大規模。此外該平臺已可供公眾使用。在該平臺測試期間，已有使用者在平臺上訓練了超過 250 個模型，現在使用者還可以使用 Predibase 來部署自己的大型語言模型（LLMs），而不是使用像 OpenAI 之類的 API。Predibase 還宣布推出免費試用版以及 Data Science Copilot 系統，為開發人員提供有關如何改善模型效能的建議。
機器學習市場的競爭越來越激烈
現在在 AWS、Google 和 Microsoft 等公司提供的低程式碼/無程式碼機器學習平臺以及眾多新創公司的競爭下，Predibase 正在一個越來越擁擠的市場中運營。然而該公司聚焦開發人員，能夠為他們提供輕鬆的避難所，使其從低程式碼環境中脫穎而出。
機器學習的快速發展以及低程式碼趨勢
隨著機器學習市場的不斷發展，越來越多企業開始使用機器學習來最佳化產品和服務。然而機器學習的實現需要大量的技術和資料科學背景，這對人才的要求很高。低程式碼趨勢的興起使開發人員能夠使用簡單的程式碼和工具來實現機器學習，從而簡化了機器學習的開發和部署。
建議
然而在使用低程式碼平臺時，開發人員還是需要具備一定的技術能力和知識背景，以便能夠更好地使用相關工具和設計模型。此外開發人員還應該深入理解機器學習的基本原理和實現策略，以便更好地應對問題和改進模型效能。
因此我們建議開發人員要緊跟機器學習市場的發展趨勢，學習和掌握相關的技術和知識，以便在激烈的競爭中脫穎而出。同時在選擇低程式碼機器學習平臺時，要仔細選擇，比較平臺的功能和效能，從而選擇最適合自己的平臺。
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