Apache SystemML Vor- und Nachteile

Ich mag am meisten an Apache SystemML seine nahtlose Skalierbarkeit von Einzelmaschinen zu großen Clustern und seine Integration mit Apache Spark für effiziente Big-Data-Verarbeitung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag an Apache SystemML nicht, dass es eine steile Lernkurve für Anfänger hat. Es erfordert, dass Benutzer mit dem Programmieren und Big-Data-Frameworks vertraut sind, was für diejenigen, die neu im Bereich maschinelles Lernen oder Big-Data-Tools sind, herausfordernd sein kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Apache SystemML stammt von IBM, das es als Open Source deklariert hat. Apache SystemML ist eine gute Plattform zur Lösung von Machine-Learning-Problemen. Im Machine Learning benötigen wir eine Menge Daten, und die Handhabung dieser Big Data ist keine einfache Aufgabe, die nahtlos mit Apache SystemML erledigt werden kann. Es ist auch hilfreich für Datenwissenschaftler oder Ingenieure. Es passt Algorithmen an und optimiert sie basierend auf ihren Eigenschaften. Es unterstützt die beliebten Sprachen R und Python, was ebenfalls hilfreich ist. Mit der zusätzlichen Hilfe von Apache Spark verbessert es seine Genauigkeit erheblich. Apache SystemML generiert automatisch hybride Laufzeitpläne, die von Einzelknoten- und In-Memory-Berechnungen bis hin zu verteilten Berechnungen auf Apache Hadoop und Spark reichen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Apache SystemML hat immer noch Schwierigkeiten bei der Kundengewinnung. Außerdem mangelt es an Projektzusammenarbeit. Manchmal scheint es langsam bei der Datenverarbeitung zu sein. Obwohl es Dokumentationen gibt, benötigen diese regelmäßig ein Update. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag, dass Apache SystemML es ermöglicht, ML-Modelle auf einfache Weise zu schreiben und die komplexen Details der Ausführung und Skalierung für Sie übernimmt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ein weiterer Nachteil ist, dass Apacke SystemML im Vergleich zu niedrigeren Bibliotheken weniger flexibel für kundenspezifische ML-Algorithmen sein kann, und seine Leistung kann je nachdem variieren, wie gut die automatische Optimierung mit spezifischen Anwendungsfällen übereinstimmt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

So machine learning deals with a huge amount of data, right? Apache SystemML is kind of a platform that dives right into this, focusing mainly on the big data needed to create some machine learning modules. And believe me, it still runs on Apache Spark, which gives the whole thing a boost in accuracy. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

I have been having problems with the lack of documentation. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

As we know the machine learning is deals with the Big Data so in the Apache SystemML is a platform who mainly focus on the bigdata that is require to create a machine learning module. So that will have the more accuracy.It can be run over the apache spark. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dont have the complete guide documentation also not highly available. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ease of use , integration with other downstream process Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Not enough documentation , network latency Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.