Alternativas de MLJAR Mejor Valoradas
El tiempo ahorrado al usar aplicaciones automáticas de ML y la capacidad del apilamiento de modelos para construir sistemas de ML más precisos. Actúa como una mejora para los científicos de datos existentes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
No veo desventajas en la tecnología en mi opinión personal, pero creo que existe una opinión contraria sobre cómo el uso de dicha tecnología podría terminar reemplazando a los científicos de datos de ML existentes.
Pero si tengo que señalar una, diría que durante mi trabajo he visto que la inexactitud es el mayor problema con las herramientas de ML de la generación actual. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
15 de 16 Reseñas totales para MLJAR
MLJAR is one of the best python packages I have used so far for machine learning. The software is easy to install and very useful for developing new modules. Training the model on multiple algorithms is easy really on it, and the output is usually accurate and it hence saves tons of time in training and rerunning the model with different datasets in case of error. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
The product has worked perfectly fine for us so far, nothing to dislike here in particular, however more packages to the product would be highly appreciable. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
The AutoML feature is very easy to use and has similar syntax as sklearn module and report after it explained very nicely.
Although I am new to AutML I have used H2O but this is much easier as it has much simpler syntax and the results are better than sklearn and slighly better than H20. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
My only dislike is that It only has supervised algorithms as the popularity of unsupervised learning algorithms is growing because most of the data is unsupervised. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
MLJAR admite una amplia gama de algoritmos para clasificación junto con soporte para una multitud de características para obtener una mejor comprensión de los datos a través de la selección automática de métricas y la ingeniería de características. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
MLJAR todavía está evolucionando y necesita mantenerse al día con los nuevos avances en la ciencia de las técnicas y procedimientos de aprendizaje automático para que los resultados de su procesamiento de datos sean más intuitivos y aplicables. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Lo mejor de este paquete es compartir fácilmente el cuaderno y permite a otros ejecutar parámetros del cuaderno y descargar fácilmente el cuaderno ejecutado como archivos HTML o PDF. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Lo que no me gusta del paquete es que la GUI de este.
Puede ser más amigable para el usuario y ayudar a las personas a entender el aprendizaje automático.
Es difícil de importar en Python. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La principal ventaja de MLJAR es producir informes en markdown a partir del entrenamiento de modelos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La solución puede volverse rápidamente compleja y difícil de visualizar. Es difícil usar sistemas de control de versiones porque los cuadernos tienen el código y la salida almacenados juntos en el archivo del cuaderno. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Lo mejor de MLJAR es que incluso aquellos con poca o ninguna experiencia en programación pueden usarlo. Es fácilmente compartible y ahorra el tiempo de desarrollo de los desarrolladores. Además, los cuadernos de Python se pueden convertir en aplicaciones web interactivas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Aunque MLJAR es un software bueno y ligero, puede tener actualizaciones más rápidamente. El camino de principiante a avanzado puede ser más simplificado para que todos se adapten a su entorno rápidamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
fácil de escribir código - una interfaz gráfica para la generación de código,
fácil de reutilizar código como una aplicación o tarea programada,
fácil de controlar la versión,
fácil de construir aplicaciones con GUI,
fácil de probar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
No pude encontrar nada que no me gustara. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Uno de los casos que me gusta es proporcionar parámetros de cuaderno en forma de YAML. Nunca experimenté esto en ningún otro producto. Otro es programar la ejecución de un cuaderno. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
No estoy satisfecho con la experiencia del usuario personalmente. He utilizado varias plataformas con integración de ML que son mucho mejores. La experiencia del usuario necesita algunas mejoras. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
-It saves time due to a readymade package. Frankly speaking, it saves around 25% of time.
-Helps a lot in developing new module
-Easy to installation Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
There is nothing I dislike about it. The only suggestion i can provide like More packages needs to be added for the popular product as well. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
