Avis et détails du produit de Crab

C'est l'un des meilleurs constructeurs de moteurs de recommandation personnalisés open source disponibles en Python.

Il y a de nombreux points à mentionner, de l'API facile au comportement robuste, mais j'aime vraiment une caractéristique à son sujet, les ensembles de données préchargés. Cela ne semble peut-être pas à tout le monde que je l'appelle une très bonne fonctionnalité, mais si vous réalisez que cela aide à se lancer sans aucun délai. On peut simplement installer la bibliothèque avec pip et commencer à jouer. Cela aide beaucoup dans la phase d'apprentissage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Une chose que je n'aime vraiment pas à propos de Crab est la documentation. La documentation n'est jamais mise à jour et en fait, la documentation actuelle est vraiment médiocre. Les contributeurs de Crab devraient prendre l'initiative et rédiger une documentation appropriée. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Crab est un créateur de moteur de recommandation open source personnalisé qui aide à construire des moteurs de recommandation en déplacement sans aucune connaissance approfondie des moteurs de recommandation.

Un moteur de recommandation peut être construit en quelques étapes -

1. Charger un jeu de données

2. Construire un modèle en utilisant l'API Crab

3. Définir une métrique de similarité.

4. Ajouter un système de recommandation dessus, en utilisant l'API Crab

Il dispose d'une API de haut niveau et également d'un support pour des bibliothèques Python bien connues, ce qui le rend unique et facile à utiliser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est la seule chose que je préfère lors de la construction d'un moteur de recommandation donc je n'ai essentiellement aucun dégoût pour Crab mais j'aimerais qu'une chose soit améliorée, la documentation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

- Crab est un logiciel open source, ce qui signifie qu'il est librement disponible et que n'importe qui peut soulever un problème et demander une fonctionnalité ou peut l'implémenter lui-même. C'est une chose qui me captive à son égard.

- De plus, comme il prend en charge diverses bibliothèques Python comme pandas et numpy, il se distingue des autres frameworks car il existe de nombreuses implémentations de ce type qui ne prennent pas en charge ces bibliothèques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Oui, il a de nombreux avantages mais j'ai souligné un inconvénient majeur. Il est pris en charge sur Python, ce qui limite son utilisation aux développeurs Python et toutes les fenêtres sont fermées pour les développeurs utilisant d'autres langages comme Java, C/C++, JavaScript, etc. Je considère cela comme un inconvénient principal car il devient difficile de changer de langage, ce qui nous oblige à changer de frameworks également. Cela augmente le fardeau d'apprendre une nouvelle bibliothèque pour un nouveau langage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

- Le tout premier avantage de cette bibliothèque est qu'elle est open source.

- Elle prend en charge diverses bibliothèques Python célèbres utilisées pour la manipulation et la visualisation de données comme numpy, pandas et matplotlib, ce qui facilite les tâches des développeurs.

- L'API est facile à utiliser et il est simple de comprendre les fonctionnalités grâce à la documentation fournie par l'équipe Crab. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les documentations nécessitent des améliorations car il y a de nombreuses lacunes, comme certaines API qui ne sont pas du tout mentionnées et, si elles le sont, ont très peu de description. De plus, il n'y a pas beaucoup d'exemples disponibles, ce qui rend difficile pour les nouveaux apprenants. Ils doivent dépendre d'autres sources, ce qui, je pense, est un inconvénient majeur de cette bibliothèque. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'API est de haut niveau et il n'est pas nécessaire d'avoir une connaissance détaillée de « comment fonctionnent les moteurs de recommandation ? », mais une connaissance de base de Python suffira.

De plus, ils fournissent des ensembles de données d'exemple où l'on peut acquérir de l'expérience pratique tout en apprenant. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La pire chose à propos de Crab est la partie documentation. Ils ont bien travaillé pour créer une bibliothèque aussi impressionnante, mais n'ont pas donné assez pour créer une bonne documentation. Je pense qu'ils devraient se concentrer sur cette partie et tout le reste est génial ! Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cette bibliothèque possède des algorithmes de moteur de recommandation à la pointe de la technologie qui sont bien optimisés et prêts à être utilisés au niveau de la production. En plus de cela, j'apprécie vraiment la facilité avec laquelle je peux travailler avec cette bibliothèque car elle prend en charge des bibliothèques Python bien connues comme numpy et matplotlib. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La documentation nécessite quelques améliorations car les descriptions de l'API ne sont pas mentionnées correctement et elle manque également d'exemples. Il n'y a pas assez d'exemples, ce qui rend l'apprentissage difficile et oblige à passer plus de temps à comprendre qu'à mettre en œuvre. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce cadre est bien organisé et possède une API de haut niveau qui permet aux développeurs de coder des moteurs de recommandation en quelques lignes de code sans aucune connaissance préalable du fonctionnement des moteurs de recommandation.

Les moteurs de recommandation construits sont dynamiques et réutilisables, ce qui signifie que le même modèle peut être utilisé pour entraîner une quantité dynamique de données ou même un ensemble de données différent avec quelques ajustements.

Ce cadre prend en charge des bibliothèques comme numpy et pandas, ce qui rend la manipulation des données plus facile comparativement et accélère le processus dans une certaine mesure. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas de documentation adéquate fournie par la communauté des développeurs du projet et très peu d'exemples sont disponibles. Cela constitue vraiment un obstacle pour un apprenant et ce sont des problèmes sérieux à prendre en compte. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

- Il se fusionne facilement avec les célèbres bibliothèques python comme numpy, pandas, etc., ce qui rend le travail plus facile.

- Il fournit également des utilitaires de chargement de jeux de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La documentation n'est pas très bien entretenue, dans certaines parties elle manque d'explications et il n'y a même pas d'exemples qui aident à l'apprendre. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cette bibliothèque est unique en son genre. Elle réduit tout le stress du codage complexe lorsqu'on construit son propre système de recommandation personnalisé en fournissant une API simple et facile à utiliser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il a un support uniquement pour le langage de programmation Python et aussi la documentation n'est pas très bonne. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

- C'est une interaction facile avec d'autres bibliothèques d'aide de Python comme numpy et matplotlib.

- Documentation Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pas assez de tutoriels vidéo disponibles, même sur YouTube. Les développeurs devraient travailler sur le même pour aider les utilisateurs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.