O G2 sobre Mahout

Jash S.

Software Engineer

Information Technology and Services

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Fonte da Revisão: Convite da G2

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Traduzido Usando IA

Mai 5 de 2018

"Melhor para criar aplicações de ML escaláveis"

O que você mais gosta Mahout?

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.

O que você não gosta Mahout?

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.

Recomendações a outras pessoas considerando Mahout:

Eu recomendo usar o Mahout para implantar algoritmos de ML e processar dados de teste em grande escala para análise e mineração de dados. Eu o usei no meu trabalho e achei o Mahout muito útil e fácil de usar. Ele leva muito pouco tempo para processar uma grande quantidade de dados e oferece bons resultados. Portanto, se você é um analista, estatístico ou desenvolvedor de ML, use o Mahout para implantar algoritmos de ML em grande escala. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é Mahout E como isso está te beneficiando?

Eu uso o Mahout para implantar algoritmos de aprendizado de máquina para análise de dados em larga escala. Eu usei algoritmos pré-implementados que são bastante simples de usar e também implantei meu próprio algoritmo sempre que a análise do projeto exigia algum ajuste diferente no algoritmo, então, nesse momento, a implantação de algoritmos de ML personalizados foi útil. O Mahout é uma maneira melhor de processar e testar dados em larga escala em algoritmos de ML. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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