AiWhiz - AutoML
Builds automated machine learning models and integrates data sources for predictive analytics and business process automation.
≈ 1визитов/мес
Набирает аудиторию · оценка, прочитано 2026-09-18
- Для кого
- Enterprises automating business processes with AI agents and machine learning models
- Цена
- Цена не прочитана
- Активность
- Активность не прочитана
- Компания
- год основания не известен
- Формат
- Без кода
- automate resume screening and candidate evaluation
- predict equipment failures for proactive maintenance
- forecast demand and optimize inventory planning
- #4
Rippling
Управляет HR, IT, расчетом зарплаты и финансами для глобальных команд на единой платформе с автоматизацией на основе AI.
704kне прочитаноПо запросу2016 - #31
Teambridge
Планирует смены, отслеживает время и взаимодействует с работниками через мобильные и веб-приложения.
14.2kЖивой— - #33
Better Analyst
Подключает источники данных, преобразует сырые данные и создает панели управления, отчеты и автоматизированные рабочие процессы в одном интерфейсе.
12.8kЖивойОт $20/польз./мес2022 - #35
Evidence
Определяет аналитические панели и отчёты как код в системе контроля версий с агентом, отвечающим на вопросы о данных на естественном языке.
4.8kне прочитаноОт $2,500/мес - #48
Dbt labs
Преобразует сырые данные в протестированные, версионируемые SQL-модели для аналитики и AI-конвейеров.
74.7kне прочитаноОт $100/польз./мес - #58
Scoop
Генерирует локальные планы действий на основе данных бизнес-аналитики для распределённых розничных операций.
2.6kЖивой—
Что такое AiWhiz - AutoML?
Builds automated machine learning models and integrates data sources for predictive analytics and business process automation.
Для кого AiWhiz - AutoML?
Enterprises automating business processes with AI agents and machine learning models
Пользуются ли AiWhiz - AutoML?
Набирает аудиторию: ≈ 1 визитов в месяц · оценка, 2026-09.
Чем заменить AiWhiz - AutoML?
В категории «Аналитика», по использованию: Rippling, Teambridge, Better Analyst, Evidence, Dbt labs, Scoop.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одной на строку, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.