Top 10 Alternativas e Concorrentes da Mahout

Principais Alternativas de 10 para Mahout Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

#1

Vertex AI
Por Google
(512)4.3 de 5
Vertex AI é uma plataforma de aprendizado de máquina (ML) gerenciada que ajuda a construir, treinar e implantar modelos de ML de forma mais rápida e fácil. Inclui uma interface unificada para todo o fluxo de trabalho de ML, bem como uma variedade de ferramentas e serviços para ajudar em cada etapa do processo. O Vertex AI Workbench é um IDE baseado em nuvem que está incluído no Vertex AI. Facilita o desenvolvimento e a depuração de código de ML. Oferece uma variedade de recursos para ajudar no fluxo de trabalho de ML, como autocompletar código, linting e depuração. Vertex AI e Vertex AI Workbench são uma combinação poderosa que pode ajudar a acelerar o desenvolvimento de ML. Com o Vertex AI, você pode se concentrar na construção e no treinamento de seus modelos, enquanto o Vertex AI Workbench cuida do restante. Isso libera você para ser mais produtivo e criativo, e ajuda a colocar seus modelos em produção mais rapidamente. Se você está procurando uma plataforma de ML poderosa e fácil de usar, então o Vertex AI é uma ótima opção. Com o Vertex AI, você pode construir, treinar e implantar modelos de ML de forma mais rápida e fácil do que nunca.
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#2

Phrase Localization Platform
Por Phrase
(1,167)4.5 de 5
A Plataforma de Localização de Frases é o sistema de gerenciamento de tradução para empresas globais que desejam melhorar a eficiência da localização.
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#3

SAP HANA Cloud
Por SAP
(512)4.3 de 5
SAP HANA Cloud é a base de dados nativa em nuvem da SAP Business Technology Platform, armazena, processa e analisa dados em tempo real em escala de petabytes e converge múltiplos tipos de dados em um único sistema enquanto os gerencia de forma mais eficiente com armazenamento multitier integrado.
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#4

SAS Viya
Por SAS Institute Inc.
(409)4.3 de 5
Como uma plataforma de IA nativa da nuvem, análise e gerenciamento de dados, o SAS Viya permite escalar de forma econômica, aumentar a produtividade e inovar mais rapidamente, apoiado por confiança e transparência. O SAS Viya torna possível integrar equipes e tecnologia, permitindo que todos os usuários trabalhem juntos com sucesso para transformar questões críticas em decisões precisas.
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#5

Spotfire
Por Cloud Software Group
(355)4.2 de 5
Descoberta de dados de autoatendimento. Mais rápido para obter insights acionáveis. Análise de dados colaborativa, preditiva e orientada por eventos - livre de TI.
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#6

scikit-learn
Por scikit-learn
(59)4.8 de 5
Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina para a linguagem de programação Python que possui vários algoritmos de classificação, regressão e agrupamento, incluindo máquinas de vetores de suporte, florestas aleatórias, boosting de gradiente, k-means e DBSCAN, e é projetada para interoperar com as bibliotecas numéricas e científicas do Python, NumPy e SciPy.
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#7

machine-learning in Python
Por machine-learning in Python
(35)4.7 de 5
aprendizado de máquina, máquina de vetores de suporte (SVMs) e regressão de vetores de suporte (SVRs) são modelos de aprendizado supervisionado com algoritmos de aprendizado associados que analisam dados e reconhecem padrões, usados para análise de classificação e regressão.
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#8

Prolific
Por Prolific
(205)4.6 de 5
Ajudamos a facilitar um padrão mais elevado de pesquisa online. Conduza pesquisas com mais de 130.000 participantes avaliados e obtenha insights nos quais você pode confiar.
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#9

Minitab Statistical Software
Por Minitab
(182)4.6 de 5
O Minitab Statistical Software é um software estatístico líder usado para melhoria da qualidade e educação em estatísticas em todo o mundo.
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#10

Weka
Por Weka
(13)4.3 de 5
Weka é um conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas de mineração de dados que podem ser aplicados diretamente a um conjunto de dados ou chamados a partir de seu próprio código Java, contém ferramentas para pré-processamento de dados, classificação, regressão, agrupamento, regras de associação e visualização e é bem adequado para desenvolver novos esquemas de aprendizado de máquina.
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