Apache SystemML Reseñas y Detalles del Producto

Lo que más me gusta de Apache SystemML es su escalabilidad sin problemas desde máquinas individuales hasta grandes clústeres y su integración con Apache Spark para un procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que no me gusta de Apache SystemML es su pronunciada curva de aprendizaje para principiantes. Requiere que los usuarios se sientan cómodos con la codificación y los marcos de datos masivos, lo cual puede ser un desafío para aquellos que son nuevos en el aprendizaje automático o en las herramientas de big data. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Apache SystemML es de IBM, que lo declaró como código abierto. Apache SystemML es una buena plataforma para resolver problemas de aprendizaje automático. En el aprendizaje automático necesitamos una gran cantidad de datos y manejar esos big data no es una tarea fácil, lo cual se puede hacer sin problemas con Apache SystemML. También es útil para científicos de datos o ingenieros. Personaliza y optimiza algoritmos basados en sus características. También es compatible con los lenguajes populares R y Python, lo cual es útil. Con la ayuda adicional de Apache Spark, mejora bien su precisión. Apache SystemML genera automáticamente planes de ejecución híbridos que van desde un solo nodo, computación en memoria, computación distribuida en Apache Hadoop y Spark. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Apache SystemML todavía está luchando por la adquisición de clientes. Además, carece de colaboración en proyectos. A veces parece lento al procesar datos. Aunque hay documentación, necesita una actualización periódica. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta que Apache SystemML te permita escribir modelos de ML de una manera simple y maneje los detalles complejos de ejecución y escalado por ti. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Otra desventaja es que Apache SystemML puede ser menos flexible para los algoritmos de ML del cliente en comparación con las bibliotecas de nivel inferior, y su rendimiento puede variar según qué tan bien la optimización automática se alinee con casos de uso específicos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como sabemos, el aprendizaje automático se ocupa de los Big Data, por lo que Apache SystemML es una plataforma que se centra principalmente en los big data que se requieren para crear un módulo de aprendizaje automático. Así tendrá más precisión. Puede ejecutarse sobre Apache Spark. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No tengo la documentación completa de la guía, tampoco está altamente disponible. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Facilidad de uso, integración con otros procesos posteriores Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay suficiente documentación, latencia de red Reseña recopilada por y alojada en G2.com.