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Alternativas de RocketML Mejor Valoradas

Reseñas y detalles del producto de RocketML

Deborishi G.
DG
Business Analyst/Associate Project Manager
Information Technology and Services
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
¿Qué es lo que más te gusta de RocketML?

When creating an LLM specific to the healthcare domain, we used HPC for accelerated deep learning because we found it both cheaper and easier. It worked well with our open source model and integrated well with the frameworks that we were using. The documentation and support was to our satisfaction. We used the services over a year. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de RocketML?

The cost was the only differentiator that we felt could have been more competitive. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay RocketML ¿Y cómo te beneficia eso?

We wanted to train a customised version of an LLM for the healthcare industry with large datasets of health/drug related knowledge. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Descripción general de RocketML

¿Qué es RocketML?

RocketML es un motor computacional súper rápido para el aprendizaje automático. Diseñado para científicos e ingenieros, RocketML escala modelos de aprendizaje automático sin límites. Si tienes un equipo grande de ciencia de datos/analítica, RocketML reducirá tu tiempo de ciclo y los costos de personal y hardware.

Detalles RocketML
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Descripción del Producto

RocketML es un motor computacional súper rápido para el aprendizaje automático. Diseñado para científicos e ingenieros, RocketML escala modelos de aprendizaje automático sin límites. Si tienes un equipo grande de ciencia de datos/analítica, RocketML reducirá tu tiempo de ciclo y los costos de personal y hardware.


Detalles del vendedor
Vendedor
RocketML
Año de fundación
2017
Ubicación de la sede
Beaverton, US
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
9 empleados en LinkedIn®

Reseñas Recientes de RocketML

Deborishi G.
DG
Deborishi G.Mediana Empresa (51-1000 empleados)
5.0 de 5
"Cost effective Large Language Model training through distributed deep learning"
When creating an LLM specific to the healthcare domain, we used HPC for accelerated deep learning because we found it both cheaper and easier. It w...
insha b.
IB
insha b.Mediana Empresa (51-1000 empleados)
3.0 de 5
"RocketML: Una plataforma evolucionada para tus necesidades de IA"
El sistema informático reduce significativamente el tiempo y el costo (más del 50%) para tareas de aprendizaje automático al utilizar métodos de op...
MV
Miguel V.Mediana Empresa (51-1000 empleados)
4.0 de 5
"Una IA que crece con su empresa"
Esta IA trabaja junto con su empresa, ayudando a simplificar y hacer más eficientes tareas como el etiquetado, así como el análisis de datos que le...
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3 de 4 Reseñas totales para RocketML

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Pros y Contras de RocketML

¿Cómo se determinan estas?Información
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Pros
Contras
Las reseñas de G2 son auténticas y verificadas.
insha b.
IB
Proposal Specialist
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Orgánico
Traducido Usando IA
¿Qué es lo que más te gusta de RocketML?

El sistema informático reduce significativamente el tiempo y el costo (más del 50%) para tareas de aprendizaje automático al utilizar métodos de optimización avanzados, algoritmos distribuidos y modelos preconstruidos, permitiendo a los científicos de datos acelerar el desarrollo de aplicaciones con soporte multicloud. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de RocketML?

Construir una aplicación de aprendizaje automático en RocketML aún podría requerir una integración compleja de flujos de trabajo, lo cual puede ser un desafío antes de la producción final. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay RocketML ¿Y cómo te beneficia eso?

Como escritor de artículos científicos, 1. Desarrollar modelos de aprendizaje automático desde cero puede ser muy intensivo en tiempo. 2. Ejecutar cálculos avanzados para grandes conjuntos de datos a menudo requiere recursos significativos. La computación de alto rendimiento de RocketML reduce estos costos y tiempos de ejecución. Al aprovechar modelos preconstruidos y algoritmos de alto rendimiento, puedes analizar datos rápidamente, generar resultados y respaldar hallazgos científicos para tus artículos. La herramienta reduce la carga financiera de los recursos computacionales, haciendo más factible trabajar con conjuntos de datos a gran escala. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Deborishi  G.
DG
Business Analyst
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA
¿Qué es lo que más te gusta de RocketML?

Descubrí que RocketML sobresale en velocidad, escalabilidad y facilidad de uso, lo que lo hace ideal para manejar grandes conjuntos de datos y cálculos complejos rápidamente. No tuvimos problemas ya que se integró perfectamente con las canalizaciones de datos existentes y soportó múltiples marcos de aprendizaje automático. Me encantaron las características automatizadas, la seguridad robusta y los modelos rentables que mejoran la productividad y la toma de decisiones.

Con una interfaz fácil de usar y un fuerte apoyo de la comunidad, RocketML ofreció una plataforma completa, flexible y eficiente para los practicantes de aprendizaje automático que pueden no ser expertos (para las características no avanzadas). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de RocketML?

Personalmente, encontré que las desventajas de RocketML incluyen costos altos, especialmente para un uso extensivo, y una curva de aprendizaje pronunciada para características avanzadas como la configuración de los clústeres de terceros. Requería recursos computacionales significativos, lo cual era costoso y subutilizado (encontramos que la facturación carecía bastante de flexibilidad). Pueden surgir desafíos de integración con herramientas menos comunes, y las características automatizadas podrían limitar la personalización para algunos usuarios. En general, estos factores contribuyeron a aconsejar a mi gestión alejarse de RocketML. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay RocketML ¿Y cómo te beneficia eso?

Lideré un equipo de practicantes de ML, utilizando RocketML como administrador (para controlar los costos). Lo utilizamos principalmente para problemas de PLN relacionados con DDI, DDx y lectura de prescripciones médicas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

MV
Infraestructure manager
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA
¿Qué es lo que más te gusta de RocketML?

Esta IA trabaja junto con su empresa, ayudando a simplificar y hacer más eficientes tareas como el etiquetado, así como el análisis de datos que le ayudará a tomar mejores decisiones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de RocketML?

Requiere tiempo para que esta IA aprenda sobre su empresa, por lo que debe tener conocimiento previo sobre cómo agrupar la información. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay RocketML ¿Y cómo te beneficia eso?

Reducir el costo de cómo se etiqueta la información, lo que le ayudará a crear aplicaciones autónomas que le ayuden a predecir posibles problemas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay suficientes reseñas de RocketML para que G2 proporcione información de compra. A continuación, se muestran algunas alternativas con más reseñas:

1
Logo de Domo
Domo
4.3
(828)
Domo Business Intelligence (BI) combina un potente backend que se sitúa sobre y se conecta a cualquier sistema existente donde reside la información, incluidos aquellos para la gestión de relaciones con clientes, planificación de recursos empresariales, recursos humanos y finanzas, así como cualquier repositorio de datos o sistema de informes actual.
2
Logo de MATLAB
MATLAB
4.5
(729)
MATLAB es una herramienta de programación, modelado y simulación desarrollada por MathWorks.
3
Logo de Alteryx
Alteryx
4.6
(627)
Alteryx impulsa resultados empresariales transformadores a través de análisis unificados, ciencia de datos y automatización de procesos.
4
Logo de Snowflake
Snowflake
4.5
(584)
La plataforma de Snowflake elimina los silos de datos y simplifica las arquitecturas, para que las organizaciones puedan obtener más valor de sus datos. La plataforma está diseñada como un producto único y unificado con automatizaciones que reducen la complejidad y ayudan a garantizar que todo "simplemente funcione". Para soportar una amplia gama de cargas de trabajo, está optimizada para el rendimiento a escala, sin importar si alguien está trabajando con SQL, Python u otros lenguajes. Y está conectada globalmente para que las organizaciones puedan acceder de manera segura al contenido más relevante a través de nubes y regiones, con una experiencia consistente.
5
Logo de Posit
Posit
4.5
(554)
Además de nuestro software de ciencia de datos de código abierto, RStudio produce RStudio Team, una plataforma modular única de productos de software profesional listos para empresas que permiten a los equipos adoptar R, Python y otros software de ciencia de datos de código abierto a gran escala.
6
Logo de SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud
4.3
(513)
SAP HANA Cloud es la base de datos nativa en la nube de SAP Business Technology Platform, almacena, procesa y analiza datos en tiempo real a escala de petabytes y converge múltiples tipos de datos en un solo sistema mientras los gestiona de manera más eficiente con almacenamiento multinivel integrado.
7
Logo de Vertex AI
Vertex AI
4.3
(513)
Vertex AI es una plataforma de aprendizaje automático (ML) gestionada que te ayuda a construir, entrenar y desplegar modelos de ML de manera más rápida y sencilla. Incluye una interfaz unificada para todo el flujo de trabajo de ML, así como una variedad de herramientas y servicios para ayudarte en cada paso del proceso. Vertex AI Workbench es un entorno de desarrollo integrado (IDE) basado en la nube que se incluye con Vertex AI. Facilita el desarrollo y la depuración de código de ML. Proporciona una variedad de características para ayudarte con tu flujo de trabajo de ML, como la finalización de código, linting y depuración. Vertex AI y Vertex AI Workbench son una combinación poderosa que puede ayudarte a acelerar tu desarrollo de ML. Con Vertex AI, puedes centrarte en construir y entrenar tus modelos, mientras que Vertex AI Workbench se encarga del resto. Esto te libera para ser más productivo y creativo, y te ayuda a llevar tus modelos a producción más rápido. Si buscas una plataforma de ML poderosa y fácil de usar, entonces Vertex AI es una gran opción. Con Vertex AI, puedes construir, entrenar y desplegar modelos de ML más rápido y fácil que nunca.
8
Logo de Altair AI Studio
Altair AI Studio
4.6
(497)
RapidMiner es una interfaz gráfica de usuario poderosa, fácil de usar e intuitiva para el diseño de procesos analíticos. La sabiduría de las multitudes y las recomendaciones de la comunidad de RapidMiner pueden guiar tu camino. Y puedes reutilizar fácilmente tu código R y Python.
9
Logo de SAS Viya
SAS Viya
4.3
(412)
Como una plataforma de inteligencia artificial, análisis y gestión de datos nativa de la nube, SAS Viya permite escalar de manera rentable, aumentar la productividad e innovar más rápido, respaldado por la confianza y la transparencia. SAS Viya hace posible integrar equipos y tecnología, lo que permite a todos los usuarios trabajar juntos con éxito para convertir preguntas críticas en decisiones precisas.
10
Logo de Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(405)
Haciendo los grandes datos simples
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