Colaboratory for G Suite Bewertungen & Produktdetails

Google Colab kümmert sich um alles rund um die Infrastrukturanforderungen, Softwareanforderungen und andere damit verbundene Dinge und lässt uns auf die Lösung realer Herausforderungen in der Datenwissenschaft konzentrieren - wir benötigen nur einen Browser, um sogar fortgeschrittenes maschinelles Lernen zu trainieren! Die Funktionen, die ich am meisten mag, sind die Möglichkeit, die Notebooks einfach mit Kollegen zu teilen, die Möglichkeit, Bibliotheken wie Tensorflow zu verwenden, die automatisch Versionsabhängigkeiten verwalten, die Möglichkeit, GPUs zu nutzen, und die Möglichkeit, das verteilte Training von neuronalen Netzwerkmodellen, die TPUs erfordern, kostenlos durchzuführen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nichts an Google Colab auszusetzen, da es die meisten unserer Standardanforderungen erfüllt und mir bei meiner Datenwissenschaftsarbeit sehr hilfreich war. Um eine breitere Nutzung zu fördern, können Kaggle-Funktionen wie das Erstellen von Datensätzen, die Verwendung von Notebooks als Datensätze usw. in Betracht gezogen werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Durch Google Colaboratory können wir alle unsere Notebooks an einem einzigen Ort einfach erstellen, darauf zugreifen und verwalten, ohne uns Gedanken darüber machen zu müssen, wo jedes Notebook gespeichert wird. Es verfügt auch über Auto-Save- und Versionierungsfunktionen, die es uns ermöglichen, beruhigt zu sein, da unsere neuesten Änderungen immer gespeichert werden, und wir haben immer noch die Möglichkeit, auf eine ältere Version des Codes zurückzugreifen, falls erforderlich. Ein weiterer Vorteil ist, dass wir unsere Notebooks auf leistungsfähigerer Hardware als unserem eigenen System ausführen können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ein häufiger Nachteil der Verwendung von Colaboratory ist die Notwendigkeit, immer online zu sein, um auf unsere Notebooks zuzugreifen. Es gibt auch die Tatsache, dass es nicht die Vorteile bieten kann, die das Ausführen von Jupyter-Notebooks auf unseren lokalen Maschinen hat, wie zum Beispiel eine globale Installation der benötigten Bibliotheken, die für alle Notebooks gilt, die sie aufrufen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einfachheit der Nutzung nur über einen Webbrowser, keine Notwendigkeit, speicherhungrige Clients zu installieren, um auf E-Mail, Videoanrufe, Chats und Produktivitätstools zuzugreifen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Weniger bunte Grafiken. Es sollte mit bunteren Themen und Grafiken kommen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

I like best about colaboratory for G Suite is that we can do data analysis seamlessly using Python and ML Models over the cloud interface.

By this, we can also collaborate and contribute to the same project by our team members. It is easy to use, fast and efficient. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sometimes there is a lag in updates over the code. Libraries other than included with python needs to be installed again in every visit. Overall, a good experience. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Colaboratory bietet eine Cloud-Python-Umgebung zum Schreiben und Ausführen von Code. Wenn es um maschinelles Lernen und Datenwissenschaft/Analyse geht, ist dies aufgrund seiner GPU nützlich. Schnelle und zügige Befehlsausführung wird durch die Cloud-GPU ermöglicht. Außerdem ist keine Einrichtung erforderlich, im Gegensatz zu anderen Produkten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich benutze Colaboratory schon seit vielen Jahren, und eine Sache, die verbessert werden könnte, ist die Geschwindigkeit beim Laden neuer Datenbanken. Oft wird dies beim Offline-Arbeiten zu einem Hindernis. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der beste Teil von Colaboratory für G Suite ist seine Zugänglichkeit; es ist wirklich erstaunlich, wie einfach es ist, ein Notebook einzurichten, anstatt ein ganz neues Notebook (wie Jupyter Notebook) mit Tools wie Anaconda zu erstellen. Wenn ein Benutzer an einem Python-Projekt arbeiten möchte, kann er einfach das Colaboratory öffnen, und man ist bereit loszulegen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Colaboratory für G Suite hat viele Dinge zu verbessern; es wird etwas schwierig, die neue Datenbank und die offline vorhandenen Datenrahmen zu laden. Da die Interpretation online erfolgt, wird es im Vergleich zu seinen Gegenstücken etwas langsamer. Die Optionen sind auch begrenzt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich benutze dieses Tool schon lange in meiner Organisation und die Funktionen, die mir am meisten gefallen, sind, dass wir schnell jedes Python-Notebook importieren und es einfach verwenden können. Außerdem benutze ich dieses Tool, um verschiedene Notebooks in Python zu erstellen und kann diese problemlos mit jedem in der Organisation teilen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich benutze dieses Werkzeug, aber ich habe nichts gesehen, was ich sagen könnte, dass ich an diesem Werkzeug nicht mag, da Google alles bereitstellt, was uns bei der Arbeit mit diesem Werkzeug helfen kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Colaboratory, eine Cloud-Python-Umgebung von Google, bietet schnelle Befehlsausführung mit seiner Cloud-GPU. Keine Einrichtung ist erforderlich, und es ermöglicht einfache Erstellung und Freigabe von Notebooks. Zusammenarbeit ist mühelos mit geteilten Google Colab-Notebooks auf Google Drive. Mit vorinstallierten Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch ist es ein vielseitiges Werkzeug für Datenanalyse und maschinelles Lernen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während Colaboratory ein wertvolles Werkzeug ist, gibt es Bereiche, die verbessert werden könnten. Benutzer haben Probleme mit der Geschwindigkeit beim Laden neuer Datenbanken und Datenrahmen offline hervorgehoben, sowie die Notwendigkeit, Bibliotheken wiederholt zu installieren. Zusätzliches Feedback umfasst das Fehlen von integriertem SQL, häufige Aktualisierungen der Laufzeitumgebung und den Wunsch nach verbesserten Projektmanagement-Funktionen. Die Behebung dieser Bedenken würde die Funktionalität von Colaboratory verbessern und die Position von G Suite als führende Kollaborations- und Produktivitätsplattform stärken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an Colaboratory ist, dass es Python-Code und maschinelle Lernmodelle in der Cloud ausführt, sodass meine Teamkollegen und ich am selben Projekt zusammenarbeiten können. Unser Google Colab-Notebook wird auf Google Drive gespeichert, sodass wir jederzeit von jedem Gerät darauf zugreifen können, indem wir uns einfach mit unserem Google-Login anmelden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während der Nutzung von Google Colab müssen wir repetitive Aufgaben ausführen. Für jede neue Sitzung von Google Colab müssen wir alle Bibliotheken installieren, die nicht im Python-Paket enthalten sind. Es kann schwierig sein, mit größeren Datensätzen zu arbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Coaboratory ist ein großartiges Datenanalyse- und maschinelles Lernen-Tool, das ich sehr empfehle. Es ermöglicht Ihnen, Python-Code mit anderen coolen Dingen wie Diagrammen, Bildern und sogar LaTeX in einem einzigen Dokument zu kombinieren, das Sie auf Google Drive speichern können. Eine Sache, die ich an Colab liebe, ist, wie einfach es zu verwenden ist - Sie können Code direkt in Ihrem Browser schreiben und ausführen, ohne etwas auf Ihrem Computer installieren zu müssen. Außerdem kommt es mit einer Menge nützlicher Bibliotheken und Pakete wie TensorFlow und PyTorch, was es zu einer großartigen Option macht, um verschiedene maschinelle Lerntechniken zu erkunden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es fehlen einige Funktionen, wie zum Beispiel die fehlende Integration von SQL, und die Laufzeit wird ständig aktualisiert. Es wäre besser gewesen, wenn es mehrere Notizbücher wie Blätter in Excel hätte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.