Le G2 sur Mahout

Jash S.

Software Engineer

Information Technology and Services

Entreprise(> 1000 employés)

Évaluateur validé

Utilisateur actuel vérifié

Source de l'avis : Invitation G2

Avis incitatif

Traduit à l'aide de l'IA

Mai 05 2018

"Meilleur pour créer des applications ML évolutives"

Qu'aimez-vous le plus à propos de Mahout?

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.

Que n’aimez-vous pas à propos de Mahout?

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.

Recommandations à d’autres personnes envisageant Mahout:

Je recommande d'utiliser Mahout pour déployer des algorithmes d'apprentissage automatique et traiter des données de test à grande échelle pour l'analyse et l'exploration de données. Je l'ai utilisé dans mon travail et j'ai trouvé Mahout très utile et facile à utiliser. Il prend très peu de temps pour traiter une grande quantité de données et donne de bons résultats. Donc, si vous êtes analyste, statisticien ou développeur en apprentissage automatique, utilisez Mahout pour déployer des algorithmes d'apprentissage automatique à grande échelle. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quels sont les problèmes que Mahout résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?

J'utilise Mahout pour déployer des algorithmes d'apprentissage automatique pour l'analyse de données à grande échelle. J'ai utilisé des algorithmes pré-implémentés qui sont assez simples à utiliser et j'ai également déployé mon propre algorithme chaque fois que l'analyse du projet nécessitait un réglage différent dans l'algorithme, donc à ce moment-là, le déploiement d'un algorithme d'apprentissage automatique personnalisé était utile. Mahout est une meilleure façon de traiter et de tester des données à grande échelle sur des algorithmes d'apprentissage automatique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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