Meilleures alternatives à Mahout les mieux notées
La meilleure chose à propos de Mahout est qu'il est gratuit. Il prend en charge le travail sur de grandes quantités de données en utilisant Map Reduce, et dispose également d'une accélération activée par GPU. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Bien que principalement basé sur Scala et qu'il prenne en charge Python, j'aurais été plus heureux si la majorité des choses pouvaient être faites en Python car c'est l'un des langages les plus populaires. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
12 sur 13 Avis au total pour Mahout
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La meilleure chose à propos de Mahout est qu'il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage automatique évolutive qui est unique, j'ai développé un modèle d'apprentissage automatique sur plus de 10 millions de jeux de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Ce que je n'ai pas aimé à propos de Mahout, c'est qu'après le développement du modèle ou pendant le développement du modèle, il ne prend pas en charge de nombreuses bibliothèques de calcul scientifique, et la partie visualisation peut être encore améliorée. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Apache mahout is used for scalable machine learning project implementation and development Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
It's use needs prior expertise in the machine learning and the tool to implement any projects. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
I liked that this system was easy to use and helps with data storage management Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
I did not like how clunky the interface felt at the beginning but it did get better with time Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La meilleure chose à propos de Mahout est qu'il repose sur des systèmes Hadoop et nous pouvons facilement utiliser des données des systèmes de fichiers Hadoop pour faire des analyses avec Mahout. Je l'ai essentiellement utilisé pour une analyse comparative entre Sparks MLib et Mahout. Mahout est plus destiné à un statisticien et dépend du cas d'utilisation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Le temps de calcul est relativement lent par rapport à d'autres cadres similaires comme Mlib et TensorFlow. De plus, il n'y a pas de support d'entreprise en tant que tel et c'est purement un cadre open source avec un référentiel de connaissances en ligne limité. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
C'est un cadre linéaire conçu par Apache. Très utile pour les ingénieurs, les mathématiciens pour travailler sur leur hypothèse. Aide à déployer des algorithmes d'apprentissage à grande échelle avec des codes courts grâce à ce logiciel. Également disponible dans les modèles de ML qui peuvent aider à tester et vérifier vos données pour l'utilisation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Je n'ai trouvé aucun problème en l'utilisant. Donc je l'aime. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Mahout est un excellent outil car je peux l'utiliser pour mes flux de travail financiers et exécuter non seulement des statistiques résumées, mais aussi des statistiques plus avancées. Je peux également effectuer une corrélation linéaire ainsi qu'une autocorrélation dans Mahout pour découvrir les écarts dans nos données financières. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Je ne peux pas penser à des inconvénients pour Mahout du tout. C'est un bon outil. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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It does not facilitate the inclusion of team members who contribute most in certain classes of change requests. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Mahout me permet d'exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique sur le regroupement et la classification facilement sur Hadoop. C'est une excellente implémentation évolutive gratuite et j'en suis assez content. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Je pense qu'un des problèmes que j'ai est que divers algorithmes ont tendance à manquer, que j'aimerais autrement voir. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
c'est un excellent outil, essentiellement une source ouverte créée sous une théorie pour les algorithmes linéaires dans la factorisation de matrices pour les entreprises mondiales. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Il ne remplit pas ou ne couvre pas tous les types d'algorithmes, ce qui le limite. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Mahout est un cadre d'algèbre linéaire distribué qui est conçu par Apache, un leader mondial en termes de services de bases de données. Il est non seulement utile pour les ingénieurs et développeurs en apprentissage automatique, mais aussi pour les statisticiens et les mathématiciens pour développer leur modèle d'hypothèse et effectuer des calculs. La meilleure partie est qu'il prend en charge plusieurs systèmes de backend distribués. Il facilite le déploiement d'algorithmes d'apprentissage automatique à grande échelle avec quelques lignes de code courtes en utilisant Mahout. Il est très facile pour les développeurs de développer plus rapidement et de déployer et tester leur code sur des données à grande échelle. Il est également livré avec certains modèles pré-entraînés de ML que vous pouvez utiliser directement et tester vos données directement dessus. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Je n'ai rien à reprocher à mahout sauf que c'est la meilleure chose qu'Apache ait donnée après le cluster Hadoop. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
