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3 Intel Machine Learning Scaling Library Reseñas
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Las reseñas de G2 son auténticas y verificadas.
Así es como.
Nos esforzamos por mantener nuestras reseñas auténticas.
Las reseñas de G2 son una parte importante del proceso de compra, y entendemos el valor que brindan tanto a nuestros clientes como a los compradores. Para garantizar que se mantenga el valor, es importante asegurarse de que las reseñas sean auténticas y confiables, por eso G2 requiere métodos verificados para escribir una reseña y valida la identidad del revisor antes de aprobarla. G2 valida la identidad de los revisores con nuestro proceso de moderación que evita reseñas no auténticas, y nos esforzamos por recopilar reseñas de manera responsable y ética.
UE
Usuario verificado en Electrical/Electronic Manufacturing
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
¿Qué es lo que más te gusta de Intel Machine Learning Scaling Library?
We used the library available here: https://github.com/intel/MLSL. It has been our life savior for the wireless communication project we worked on in our research. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
¿Qué es lo que no te gusta de Intel Machine Learning Scaling Library?
Initially, it was a little difficult for us to install, work with, and understand it, but within no time, we became very comfortable with it. Intel can consider improving the documents. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
AJ
Ankit J.
Data science intern
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
¿Qué es lo que más te gusta de Intel Machine Learning Scaling Library?
Intel realmente dio en el clavo con este. Me gusta lo útil que puede ser este software en el proceso de análisis de datos, así como en la predicción y el entrenamiento. Reduce la carga de trabajo del empleado, permitiéndonos ser más productivos con nuestro tiempo. Los datos faltantes pueden ser extrapolados de manera fácil y precisa utilizando el software de Intel. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
¿Qué es lo que no te gusta de Intel Machine Learning Scaling Library?
Desearía que Intel actualizara su software con más frecuencia y fuera un poco más receptivo a las comunidades que utilizan sus programas de software. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
AP
anishka P.
Intern
Empresa(> 1000 empleados)
¿Qué es lo que más te gusta de Intel Machine Learning Scaling Library?
Es útil y podemos hacer cualquier tipo de análisis y predicción con él. Es bueno para ayudar a empleados como nosotros. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
¿Qué es lo que no te gusta de Intel Machine Learning Scaling Library?
Las actualizaciones frecuentes son mucho más necesarias y deberían ser fáciles de entender y familiarizarse con ellas. También deberían poder vincularse con la mayoría de las otras herramientas de Intel. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
No hay suficientes reseñas de Intel Machine Learning Scaling Library para que G2 proporcione información de compra. A continuación, se muestran algunas alternativas con más reseñas:
1
AWS Glue
4.3
(194)
AWS Glue es un servicio de extracción, transformación y carga (ETL) completamente gestionado, diseñado para facilitar a los clientes la preparación y carga de sus datos para análisis.
2
IBM Knowledge Catalog
4.1
(19)
IBM Knowledge Catalog impulsa el descubrimiento inteligente y autoservicio de datos, modelos y más, activándolos para inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Acceso, curación, categorización y compartición de datos, activos de conocimiento y sus relaciones, dondequiera que residan.
3
Atlan
4.5
(116)
Atlan es un espacio de trabajo de datos moderno con la visión de permitir la democratización de datos dentro de las organizaciones, manteniendo los más altos estándares de gobernanza y seguridad. Los diversos usuarios del equipo de datos moderno de hoy, que van desde ingenieros de datos hasta usuarios de negocios, se unen para colaborar en Atlan.
Al permitir el descubrimiento de datos, el intercambio de contexto, la gobernanza y la seguridad, los equipos de datos que utilizan Atlan pueden liberar hasta un 30% de su tiempo, reemplazando tareas manuales y repetitivas con automatización y minimizando la dependencia de TI. Los equipos que utilizan Atlan han podido mejorar el tiempo para obtener información en 60 veces y crear 100 proyectos de datos adicionales en un solo trimestre.
4
Collibra
4.3
(87)
Con la metadata activa en su núcleo, la Plataforma de Inteligencia de Datos de Collibra ofrece datos confiables para cada usuario, cada caso de uso y a través de cada fuente. Collibra crea la alineación crítica que acelera la toma de decisiones más inteligentes. Aumente la productividad y fomente la innovación, mientras minimiza el riesgo y reduce costos, utilizando nuestra plataforma unificada de inteligencia de datos.
5
Alation
4.4
(65)
Alation es un catálogo de datos diseñado para capacitar a los analistas a buscar, consultar y colaborar en datos para obtener conocimientos más rápidos y precisos.
6
Appen
4.2
(29)
Appen recopila y etiqueta imágenes, texto, habla, audio, video y otros datos utilizados para construir y mejorar continuamente los sistemas de inteligencia artificial más innovadores del mundo. Nuestra experiencia incluye tener una multitud global de más de 1 millón de contratistas capacitados que hablan más de 180 idiomas y dialectos, en más de 70,000 ubicaciones y 130 países, y la plataforma de anotación de datos asistida por IA más avanzada de la industria. Nuestros datos de entrenamiento confiables brindan a los líderes en tecnología, servicios financieros, automotriz, comercio minorista, salud y gobiernos la confianza para implementar productos de IA de clase mundial. Fundada en 1996, Appen tiene clientes y oficinas a nivel global.
7
Oracle Enterprise Metadata Management
3.9
(24)
Oracle Enterprise Metadata Management (OEMM) es una plataforma integral de gestión de metadatos. OEMM puede recolectar y catalogar metadatos de prácticamente cualquier proveedor de metadatos, incluidos relacionales, Hadoop, ETL, BI, modelado de datos, y muchos más.
8
CastorDoc
4.7
(62)
CastorDoc es una herramienta colaborativa y automatizada de descubrimiento y catálogo de datos.
Creemos que las personas que trabajan con datos pasan demasiado tiempo tratando de encontrar y entender sus datos.
CastorDoc rediseña cómo colaboran las personas que trabajan con datos. Proporciona una única fuente de verdad para referenciar y documentar todo el conocimiento relacionado con los datos dentro de su empresa.
Si está buscando una tabla relacionada con sus clientes, simplemente búsquela como lo haría en Google y CastorDoc le proporciona todo el contexto que necesitará en su análisis.
Inspirado por herramientas internas desarrolladas por Uber, Airbnb, Lyft y Spotify, Castor ha desarrollado una solución plug & play que se despliega en minutos para generar valor para empresas de todos los tamaños.
9
DataGalaxy
4.8
(51)
DataGalaxy es el primer catálogo de conocimiento de datos de la industria que ayuda a las organizaciones a entender cómo toda su empresa funciona con datos. Un líder establecido en Europa, creciendo rápidamente y operando a nivel mundial, DataGalaxy ofrece una plataforma centrada en el usuario dedicada al mapeo de metadatos, gestión activa de metadatos y compartición de conocimiento de metadatos. Con su enfoque innovador en la gobernanza y catalogación de datos, DataGalaxy ayuda a empresas de todos los tamaños a obtener control sobre sus activos de datos y tomar decisiones mejores y más informadas.
10
Secoda
4.5
(48)
Secoda es el centro de comando para tus datos. Consolida tu catálogo de datos, gobernanza y herramientas de observabilidad para ahorrar tiempo y dinero. Al integrarse con todas las fuentes de datos y paneles, los equipos de datos obtienen una única fuente de verdad para entregar datos confiables con menos esfuerzo y más adopción. Es la forma más rápida y fácil para que cualquier interesado en datos o negocios convierta sus ideas en acción.
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