dashAI:Interactive ML,No code,LocalFirst
Trains machine learning models without code on local data using a visual interface.
- Para
- Data analysts and researchers training machine learning models locally without coding
- Preço
- Preço não lido
- Uso
- ≈ 189 visitas por mês · estimativa, 2026-09
- Atividade
- Atividade ainda não lida
- Empresa
- desde 2026primeiro lançamento
- Roda como
- Sem códigoApp de desktopAuto-hospedado
- import data and train predictive or generative models
- evaluate model performance and generate explanations
- install community plugins to extend functionality
JotformBuilds online forms with drag-and-drop interface, collects submissions, and integrates with business apps.Atividade ainda não lida
EvidenceDefines analytics dashboards and reports as code in version control, with an agent that answers data questions in natural language.Atividade ainda não lida
GrowthBookRuns A/B tests, manages feature flags, and analyzes product data from your data warehouse.Mantida ativamente
RipplingManages HR, IT, payroll, and finance for global workforces on a unified platform with AI automation.Atividade ainda não lida
LeanpubPublishes and sells ebooks, courses, and bundles authored by individuals and organizations.Mantida ativamente
DataboxConnects business data and metrics to AI agents that analyze performance, generate reports, and automate recurring analysis workflows.Mantida ativamente
O que é dashAI:Interactive ML,No code,LocalFirst?
Trains machine learning models without code on local data using a visual interface.
Para quem é dashAI:Interactive ML,No code,LocalFirst?
Data analysts and researchers training machine learning models locally without coding
As pessoas usam dashAI:Interactive ML,No code,LocalFirst?
Emergente: ≈ 189 visitas por mês · estimativa, 2026-09.
Quais são as alternativas a dashAI:Interactive ML,No code,LocalFirst?
Em Análise, por uso: Jotform, Evidence, GrowthBook, Rippling, Leanpub, Databox.
Como lemos uma ferramenta
Sem votos, sem avaliações, sem alegações do fornecedor. Toda semana um rastreador lê o próprio site de cada ferramenta e alguns registros públicos, e as palavras no cartão são faixas sobre o que ele leu.
- Uso: visitas ao site (estimadas), instalações do npm e do PyPI, presença no relatório de uso do Chrome.
- Atividade: a versão mais recente no GitHub, npm ou PyPI; a página datada mais recente do site; vagas abertas em um quadro público.
- Preço: a própria página de preços do fornecedor, lida com data. Um número só é impresso quando está naquela página.
- A linha e os casos de uso são escritos por nós a partir da página inicial, linha a linha, e recusados quando repetem o marketing do fornecedor.
Como os assistentes de IA leem cada site — a leitura sobre a qual os fornecedores nos perguntam — está na página de visibilidade de cada ferramenta.