Avaliações e Detalhes do Produto de MLlib

implementação de algoritmos de ML como regressão, classificação e técnicas de modelagem pode ser feita usando a ferramenta Análise coletada por e hospedada no G2.com.

MLlib não está pronto para produção, além disso, o Spark não se destaca como um motor útil devido à sua latência. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A interface e a estação de trabalho são de primeira qualidade. Fácil de navegar e experimentar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada mesmo. Todos são perfeitos e eficientes o suficiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A computação distribuída ajuda na velocidade e eficiência. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada é ruim, tudo sobre Spark é ótimo Análise coletada por e hospedada no G2.com.

The scalability power of the framework which handles large data efficiently and performs machine learning algorithms at faster rate. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

The syntax and code changes for python R depends on the tools we are using.It is not standard which is tough for new users to adapt.The packages are very different compared tools to tool. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

MLLib foi usado como parte do curso na minha faculdade para Big Data. Então, estudamos por que o mllib surgiu e quais eram as inadequações no Framework Map-Reduce do Hadoop e como o Apache Spark as resolveu. A melhor parte é a facilidade de uso do Mllib e também o excelente suporte de documentação tanto do site oficial quanto de fontes externas, como vídeos no YouTube. A grande comunidade facilita o aprendizado e o uso do mllib. Usei o mllib para árvores de decisão e, sendo estudante, consegui implementá-lo com facilidade. Além disso, a implementação em Python é muito fácil de implementar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recebemos um sistema pré-instalado para nossos laboratórios e um cluster, mas quando tentei fazer o mesmo para minha máquina, achei bastante complicado de instalar. Além disso, o suporte para aprendizado profundo não está presente, que é um campo de aprendizado de máquina em rápido crescimento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

MLib so far is the best community supported widely used machine learning library for apache spark Análise coletada por e hospedada no G2.com.

MLib is inconsistent with deep learning models, this causes issues while moving models to production Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Speed and ease of use. Strong community support and lots of resources. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Prototyping can be time consuming. Also, limited utility in case of extremely large datasets. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

I love how it includes most of the popular ML libraries for easy use with Apache Spark and parallelized computing. The power is only limited by the number of cores you've got. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

I feel like some other ML frameworks have better models, or added features/functionality used in developing models. MLlib is also an open source part of Spark, so development of the framework depends largely on what Open Source folks contribute to it. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É distribuído e permite a execução distribuída do treinamento de modelos, bem como a avaliação de modelos. Ajuda a aproveitar os benefícios do Spark sem usar Scala. Ele oferece Spark ML com Python!

Alto desempenho, pois é um pacote de modelagem de dados baseado em RDD.

Documentação bastante boa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É rígido com alguns dos algoritmos, especialmente com os mais avançados, como a rede neural. Por exemplo, você é incapaz de mudar as funções de ativação de uma rede neural. Você pode usar Sigmoid para todas as camadas, ou tanh, o que realmente não faz sentido!

As métricas de avaliação não são tão ricas quanto pacotes como o Scikit-Learn.

Nem todas as suas funcionalidades são implementadas em Python. Muitas ainda são baseadas em Scala. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

The best features of the program include increasing speeds of computations and has high quality algorithms. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

I dislike that we have not fully implemented the product so I am not fully informm Análise coletada por e hospedada no G2.com.