Avaliações e Detalhes do Produto de Mahout

A melhor coisa sobre o Mahout é que é uma biblioteca de aprendizado de máquina escalável que é única, desenvolvi um modelo de aprendizado de máquina em mais de 10 milhões de conjuntos de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu não gostei no Mahout é que, após o desenvolvimento do modelo ou durante o desenvolvimento do modelo, ele não suporta muitas bibliotecas de cálculo científico, e a parte de visualização pode ser ainda mais melhorada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Apache mahout is used for scalable machine learning project implementation and development Análise coletada por e hospedada no G2.com.

It's use needs prior expertise in the machine learning and the tool to implement any projects. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

I liked that this system was easy to use and helps with data storage management Análise coletada por e hospedada no G2.com.

I did not like how clunky the interface felt at the beginning but it did get better with time Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa sobre o Mahout é que ele se integra aos sistemas Hadoop e podemos usar facilmente dados dos sistemas de arquivos Hadoop para fazer análises com o Mahout. Eu basicamente o usei para uma análise comparativa entre o Sparks MLib e o Mahout. O Mahout é mais voltado para estatísticos e depende do caso de uso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O tempo de computação é relativamente lento quando comparado a outros frameworks semelhantes como Mlib e TensorFlow. Além disso, não há suporte empresarial propriamente dito e é puramente um framework de código aberto com um repositório de conhecimento online limitado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É uma estrutura linear projetada pela Apache. Muito útil para engenheiros e matemáticos trabalharem em suas hipóteses. Ajuda na implantação de algoritmos de aprendizado em larga escala com códigos curtos por meio deste software. Também disponível nos modelos de ML que podem ajudar a testar e verificar seus dados para uso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não encontrei nenhum problema ao usá-lo. Então eu gosto dele. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Mahout é uma ótima ferramenta porque posso usá-la para meus fluxos de trabalho financeiros e executar não apenas estatísticas resumidas, mas também estatísticas mais avançadas. Também posso fazer correlação linear junto com autocorrelação no Mahout para descobrir discrepâncias em nossos dados financeiros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não consigo pensar em desvantagens para o Mahout de forma alguma. É uma boa ferramenta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

The inclusion of the comments as part of the analyzed text allows taking into account the user names (authors of the comments). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

It does not facilitate the inclusion of team members who contribute most in certain classes of change requests. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa sobre o Mahout é que é gratuito. Ele suporta o trabalho com big data usando Map Reduce e também possui aceleração habilitada por GPU. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora seja principalmente baseado em Scala e suporte Python, eu teria ficado mais feliz se a maioria das coisas pudesse ser feita em Python, já que é uma das linguagens mais populares. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

é uma ferramenta excelente, basicamente um código aberto feito sob uma teoria para algoritmos lineares em fatoração de matrizes para empresas globais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Isso não cumpre ou cobre todos os tipos de algoritmos, o que o limita. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Mahout é uma estrutura de álgebra linear distribuída que foi projetada pela Apache, um líder global em termos de serviços de banco de dados. Não é apenas útil para engenheiros e desenvolvedores de ML, mas também para estatísticos e matemáticos desenvolverem seus modelos de hipótese e realizarem alguns cálculos. A melhor parte é que suporta múltiplos sistemas de backend distribuídos. Facilita a implantação de algoritmos de aprendizado de máquina em larga escala com algumas linhas curtas de código usando o Mahout. Facilita muito para os desenvolvedores desenvolverem mais rapidamente e implantarem e testarem seu código em dados em larga escala. Também vem com alguns modelos pré-treinados de ML que você pode usar diretamente e testar seus dados diretamente neles. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não tenho nada a desgostar sobre o mahout, exceto que é a próxima melhor coisa que a Apache deu depois do cluster Hadoop. Análise coletada por e hospedada no G2.com.