Prós e Contras de Apache SystemML

Eu gosto mais do Apache SystemML por sua escalabilidade contínua de máquinas únicas para grandes clusters e sua integração com o Apache Spark para processamento eficiente de big data. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não gosto do Apache SystemML por causa de sua curva de aprendizado acentuada para iniciantes. Ele exige que os usuários estejam confortáveis com codificação e frameworks de big data, o que pode ser desafiador para aqueles que são novos em aprendizado de máquina ou ferramentas de big data. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Apache SystemML é da IBM, que o declarou como open source. Apache SystemML é uma boa plataforma para resolver problemas de Machine Learning. Em Machine Learning, precisamos de muitos dados e lidar com esses big data não é uma tarefa fácil, que pode ser feita sem problemas com o Apache SystemML. Também é útil para cientistas de dados ou engenheiros. Ele personaliza e otimiza algoritmos com base em suas características. Ele suporta as linguagens populares R e Python, o que também é útil. Com a ajuda adicional do Apache Spark, ele melhora bem sua precisão. Apache SystemML gera automaticamente planos de execução híbridos que variam de um único nó, computação em memória, computação distribuída no Apache Hadoop e Spark. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Apache SystemML ainda está lutando para aquisição de clientes. Além disso, falta colaboração em projetos. Às vezes, parece lento ao processar dados. Embora haja documentações, elas precisam ser atualizadas periodicamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto que o Apache SystemML permita escrever modelos de ML de maneira simples e lide com os detalhes complexos de execução e escalonamento para você. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Outra desvantagem é que o Apache SystemML pode ser menos flexível para algoritmos de ML do cliente em comparação com bibliotecas de nível inferior, e seu desempenho pode variar com base em quão bem a otimização automática se alinha com casos de uso específicos. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

I have been having problems with the lack of documentation. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Dont have the complete guide documentation also not highly available. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ease of use , integration with other downstream process Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Not enough documentation , network latency Análise coletada por e hospedada no G2.com.