Alternativas de Apache PredictionIO Mejor Valoradas
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Sus fuentes abiertas y gratuitas, esto permite flexibilidad, personalización y evita la dependencia de proveedores. Altamente personalizable, ya que permite personalizar algoritmos de aprendizaje automático, lo que posibilita la creación de modelos predictivos adaptados a casos de uso específicos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
para los científicos de datos y el aprendizaje automático, Apache PredictionIO tiene una curva de aprendizaje pronunciada. Ya que entender cómo configurar y configurar motores predictivos y trabajar con algoritmos de aprendizaje automático puede requerir cierta experiencia técnica. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
17 de 18 Reseñas totales para Apache PredictionIO
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Lo mejor de Apache PredictionIO es que es un servidor de ML de código abierto, fácil de usar y personalizable que puede ayudar en predicciones en tiempo real y precisas, ayudando así a los ingenieros a acelerar sus tareas de ML. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Aunque es una herramienta poderosa para ML, tiene algunas limitaciones al ser de código abierto, ya que depende de la contribución de la comunidad y requiere mantenimiento y actualizaciones para funcionar de manera eficiente, lo cual es cierto para todos los motores de código abierto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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1. Me ayuda a implementar proyectos de ML en un servidor después de configurar algunos ajustes.
2. Presenta la creación de entornos de producción de ML integrales y admite sistemas de recomendación, así como la detección de anomalías en datos de series temporales.
3. Lo utilicé para el análisis de series temporales y la detección de anomalías, y funcionó bien.
4. También admite integraciones de almacenamiento y backend que son fáciles de integrar, lo que hace que el desarrollo sea rápido y de alta calidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
El número de algoritmos de soporte incorporados es menor en comparación con otras plataformas. Aunque tenemos la opción de crear un motor personalizado según nuestro caso de uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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Como usuario de Apache Prediction IO, se encuentra que es un software de código abierto ligero y fácil de usar para desarrolladores y cualquiera puede usarlo. Es diferente de otros tipos de software presentes en el mercado, se utiliza para el aprendizaje automático y la construcción de servidores para tu proyecto. Cuando estaba en la universidad, lo usé en muchos de mis proyectos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
No hay aversión por Apache Prediction IO, personalmente creo que en algunos casos no funciona y puede ser lento a veces, pero esto es diferente para diferentes usuarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Apache PredictionIO has been a game-changer for me.
Predictive engines' swift and adaptable deployment made what may have been a challenging voyage a smooth one. The dynamic edge provided by real-time responsiveness and fine-tuning capabilities has improved the predictability of my app.
PredictionIO genuinely stands out thanks to its Spark-infused speed, which gave my web project the desired performance boost. It's like having a silent ally in the background working to give data-driven insights as quickly and efficiently as possible.
The DIY appeal enables me to effortlessly personalise the prediction algorithms, resulting in a web app that accurately represents my vision.
The Apache PredictionIO team, thank you for creating a solution that is now the foundation of my online application. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
A steep learning curve, varying levels of documentation clarity, and the complexity of integration are some the things that I disliked.Community size is also less as of now Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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Una de las mejores virtudes de Apache PredictionIO, es que es una herramienta muy facil de utilizar y de comprender despues de algunos cuantos usos. Posee una gran estructura, que simplifica bastante el proceso de creacion y evaluacion en modelos de aprendizaje automatico, los cuales pueden ser basados en Apache. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Es una gran herramienta, pero seria espectacular que en proximas actualizaciones pueda llegar a una mayor cantidad de plataformas y con mayor diversidad de idiomas, como por ejemplo, que se pueda adaptar a Español Latino, Frances, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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escalabilidad, muy fácil de integrar, fluido, basado en la nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Interfaz de usuario compleja, no tan amigable para principiantes, la curva de aprendizaje es pronunciada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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La característica más útil de Prediction IO es su escalabilidad, versatilidad y código abierto. También fue una integración fácil con diferentes fuentes de datos y bases de datos para flexibilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
El principal desagrado sobre Prediction IO fue que fue descontado y retirado y también el hecho de que estaba limitado a aquellos familiarizados con Spark y Hadoop. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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Su capacidad de predicción para obtener conocimientos a partir de conjuntos de datos semiestructurados y no estructurados, se ha demostrado que es eficiente y precisa cuando se trata de obtener conocimientos empresariales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Nada en particular, está funcionando como se esperaba y resuelve los casos de uso empresarial de manera eficiente, proporcionando las ideas útiles que satisfacen las necesidades empresariales de manera eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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El software te permite manejar consultas dinámicas y responder a ellas de la manera más efectiva y eficiente en tiempo real. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La interfaz del software es demasiado complicada para ser utilizada por todos. Solo una persona experta en tecnología puede usarla de manera efectiva. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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PredictionIO es escalable, lo que permite a los usuarios manejar grandes volúmenes de datos y facilita el crecimiento de las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Admite diversas implementaciones en plataformas en la nube. Puede ser implementado fácilmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Documentación limitada para casos de uso específicos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.