Meilleures alternatives à Apache SystemML les mieux notées
Ce que je préfère dans Apache SystemML, c'est sa scalabilité transparente des machines individuelles aux grands clusters et son intégration avec Apache Spark pour un traitement efficace des big data. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Ce que je n'aime pas à propos d'Apache SystemML, c'est sa courbe d'apprentissage abrupte pour les débutants. Il nécessite que les utilisateurs soient à l'aise avec le codage et les cadres de big data, ce qui peut être difficile pour ceux qui sont nouveaux dans l'apprentissage automatique ou les outils de big data. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
5 sur 6 Avis au total pour Apache SystemML
Apache SystemML est d'IBM qui l'a déclaré open source. Apache SystemML est une bonne plateforme pour résoudre les problèmes d'apprentissage automatique. Dans l'apprentissage automatique, nous avons besoin de beaucoup de données et la gestion de ces big data n'est pas une tâche facile, ce qui peut être fait sans problème avec Apache SystemML. Il est également utile pour les data scientists ou les ingénieurs. Il personnalise et optimise les algorithmes en fonction de leurs caractéristiques. Il prend en charge les langages populaires R, Python, ce qui est également utile. Avec l'aide supplémentaire d'Apache Spark, il améliore bien sa précision. Apache SystemML génère automatiquement des plans d'exécution hybrides allant d'un seul nœud, calcul en mémoire, calcul distribué sur Apache Hadoop et Spark. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Apache SystemML a encore du mal à acquérir des clients. De plus, il manque de collaboration sur les projets. Parfois, il semble lent lors du traitement des données. Bien qu'il y ait de la documentation, elle a besoin d'une mise à jour périodique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
J'aime que Apache SystemML vous permette d'écrire des modèles ML de manière simple et gère les détails complexes de l'exécution et de la mise à l'échelle pour vous. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Un autre inconvénient est qu'Apacke SystemML peut être moins flexible pour les algorithmes ML des clients par rapport aux bibliothèques de bas niveau, et ses performances peuvent varier en fonction de la manière dont l'optimisation automatique s'aligne avec des cas d'utilisation spécifiques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
So machine learning deals with a huge amount of data, right? Apache SystemML is kind of a platform that dives right into this, focusing mainly on the big data needed to create some machine learning modules. And believe me, it still runs on Apache Spark, which gives the whole thing a boost in accuracy. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
I have been having problems with the lack of documentation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
As we know the machine learning is deals with the Big Data so in the Apache SystemML is a platform who mainly focus on the bigdata that is require to create a machine learning module. So that will have the more accuracy.It can be run over the apache spark. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Dont have the complete guide documentation also not highly available. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
