Meilleures alternatives à H2O les mieux notées
Easy to use with good UI design and automated ML function. Driverless AI has strong capability on the auto feature engineering and system visualization. The auto feature engineering has supported different machine learning algorithm (Random Forest, Decision Tree, Neural Network, Deep Learning, etc.) and feature parameter tuning (accuracy, time, system computing etc.) The system also helps user to reduce time and efforts for hyparemeter tuning and compare the model with different settings. This will optimize the process and provide the most efficient model for prediction in classification or regression domain. Besides, Driverless AI also has good UI design and visualization. The UI also supports end user to quickly import data, visualize data in different categories, as well as check on the system running and performance during the Auto ML process. The end user could also observe experiment summary and accuracy matrix, as well as model comparison in term of accuracy.
In addition, Driverless AI also supports the AI Interpretation to explain on the model and performance. This function is very helpful to end user for understanding the Machine Learning blackbox, as well as management team for decision making based on extensive information. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
It is great if Driverless AI could support deployment for edge computing, which is common in IoT world. The edge computing will require efficient computing and good accuracy with AutoML algorithm. This will help much the customer for deployment. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
23 sur 24 Avis au total pour H2O
Sentiment de l'avis global pour H2O
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Excellent support pour le produit commercial Driverless AI. Itération rapide. La performance est généralement meilleure que ce que l'on peut obtenir en code. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Rien en fait. La combinaison d'outils propriétaires et open source, Driverless AI et H2O, fournit des outils pour une gamme complète de cas d'utilisation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
The web front end known as flow is really easy to use. It can be use to quickly create machine learning models. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
The complex machine learning model overfit the data. This is especially true when the data set is small. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Ils ont développé des outils open source de haute qualité, y compris les familles H2O-3 et AutoML. Mon expérience avec cela à travers des tutoriels et d'autres démonstrations a été superbe. Je devrais mentionner que leurs efforts pour développer des cadres pour l'interprétabilité du ML sont excellents, et leur centre d'apprentissage se révèle être une ressource précieuse pour la communauté en général. Les interfaces avec R et Python permettent une transition fluide des flux de travail préexistants dans le cadre H2O. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Des messages de débogage quelque peu cryptiques dans H2O-3. Ils prennent en charge des packages spécifiques pour manipuler les données (data.table en R, datataable en Python) pour des raisons de rapidité et de maniabilité des grandes données, bien que de nombreux utilisateurs puissent trouver cela limitant. Driverless AI peut ne pas être abordable pour les petits poissons dans l'étang. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
AutoML est un excellent produit. Ils en ont d'autres, mais AutoML est le plus impressionnant. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Rien, peut-être que l'intégration avec Spark pourrait être améliorée mais seulement dans de petits détails. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
h2o offre un pipeline d'apprentissage automatique bien validé, entièrement automatisé et rigoureux, y compris une interprétation de modèle à la pointe de la technologie permettant des prédictions et des inférences. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
je n'ai rien à redire sur les produits de h2o. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La capacité d'essayer plusieurs modèles avec quelques lignes de code est le plus grand avantage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
H20 fait un bon travail dans l'abstraction des étapes de transformation et de réglage sous-jacentes, ce qui pourrait être un peu difficile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Je trouve très utile qu'il fournisse une interface graphique pour permettre aux utilisateurs d'estimer la durée d'exécution du modèle ainsi que le compteur d'eau montrant comment les ressources sont utilisées tout au long du processus de modélisation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
H2O Frames ont des options de traitement de données très limitées par rapport aux dataframes de python pandas ou pyspark. Si nous pouvons avoir plus de maniabilité des données, je pense que cela aiderait beaucoup. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
The best part of H2O.ai is its ease of use and seamless UI. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
One downside of H2O.ai is, as with many services, its bugs which do not return human-readable debugging statements. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
This is a cross-platform, integrated framework for ML that is continuing to evolve with topics important to data scientists. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Developing support for a wide range of NLP preprocessing Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
