Pros y Contras de Qlik AutoML

Lo mejor que me gusta de Qlik AtoMl es que no me permite involucrarme tanto en las matemáticas y los estados. Es simple de usar. Soporta múltiples algoritmos, por lo que puedo tratar con cualquier tipo de datos. También leí que soporta un algoritmo artificial en el backend, lo cual es bastante asombroso. Principalmente lo usé para los datos de clientes. Con un clic genera un informe y me ahorra mucho tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dado que solo lo utilicé con fines de predicción y análisis, no encontré ningún problema con este sistema. En general, la navegación, las características, todo funciona bien. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Interfaz Amigable: Qlik AutoML proporciona una interfaz de usuario simplificada y directa que permite a los usuarios utilizar potentes capacidades de aprendizaje automático sin necesidad de tener un conocimiento profundo en ciencia de datos.

Selección Automática de Modelos: Una de las características distintivas de Qlik AutoML es su capacidad para elegir automáticamente los mejores algoritmos de aprendizaje automático para su conjunto de datos particular, ahorrando tiempo y esfuerzo en el proceso de selección de modelos.

Es posible automatizar procesos de aprendizaje automático que consumen mucho tiempo, incluyendo la ingeniería de características, el entrenamiento de modelos, la optimización de hiperparámetros y la evaluación de modelos con Qlik AutoML. Como resultado, los usuarios pueden concentrarse más en extraer conclusiones de los datos en lugar de quedar atrapados en detalles complejos.

Opciones Flexibles de Despliegue de Modelos: Qlik AutoML ofrece una variedad de opciones de despliegue de modelos. Ya sea que desee exportar modelos para su uso en otros lugares o desplegarlos en el entorno de Qlik. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Selección limitada de algoritmos: A pesar de que Qlik AutoML automatiza el procedimiento de selección de modelos, algunos usuarios pueden sentir que las opciones de algoritmos de la plataforma son algo limitadas en comparación con otras soluciones de aprendizaje automático más especializadas. Para los consumidores que necesitan tener acceso a una variedad más amplia de algoritmos para sus necesidades únicas, esto puede ser un problema.

Falta de personalización: Debido a que Qlik AutoML intenta proporcionar una experiencia automatizada y fácil de usar, algunos usuarios sofisticados pueden encontrar que la falta de opciones de personalización y control detallado sobre el proceso de construcción de modelos es restrictiva. Esto podría ser una desventaja si se desea tener mayor influencia sobre la selección de métodos, ajuste de hiperparámetros o ingeniería de características.

Dependencia de la plataforma Qlik: El ecosistema de la plataforma de análisis Qlik es donde se pretende que opere Qlik AutoML. Mientras proporciona una integración perfecta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que me gusta del producto es la automatización de Datalake y la integración de capacidades de transmisión en tiempo real desde diferentes plataformas con un enfoque sin código. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

lo que no me gusta del producto es la flexibilidad que proporciona el lenguaje de scripting para abordar escenarios complejos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Análisis preciso, fácil de usar con frecuencia y excelentes modelos predictivos Gran integración y fácil implementación Y el soporte es excelente para los problemas causados Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada, está ayudando a aprender tecnología de nueva era. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es sencillo prever las ventas o la pérdida/retención de clientes, la predicción de retención/rotación de empleados, la satisfacción de los empleados, el reclutamiento/perfilado de candidatos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente no tengo nada que no me gustara de qlik autoML, siendo extremadamente útil para mi empresa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Without knowing any tool as Python or R you are able to create and teach the model for prediction purposes. Very easy to use and ut seems to be working compared to other tools on market.

Available as a built-in from Qlik Cloud. No configuration needed. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Limited without proper license ehich is very expensive. Support tesm is not fast in some cases. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta que sea suficiente como una herramienta todo en uno de ETL y BI. El tiempo de renderizado extremadamente rápido de los informes. Además, Qlik Auto ML ofrece una variedad de opciones de implementación de modelos. Ya sea que uno quiera exportar modelos para usarlos en otro lugar o implementarlos en el entorno de Qlik. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No me gusta de Qlik AutoML que la transformación de datos es lenta y las capacidades de visualización podrían ser mejores. También es costoso y tiene un alto uso de memoria. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Servicio súper rápido y su calidad de construcción. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada en particular porque la mayoría de las cosas las encuentro muy útiles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

automl se niega a la tarea de ml también se entrena, prueba y luego se despliega. se utiliza para la tarea de análisis s. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

tiene algunas limitaciones para usar y entrenar Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Fácil de usar. Como he usado Qlik antes, fue fácil para mí usarlo. No se necesita tener conocimientos de programación. Se necesita entender los datos para generar modelos predictivos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No podemos personalizar el código. Sería útil si tuviéramos ese privilegio. Solo podemos usar un número limitado de celdas al importar los conjuntos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.