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Mahout und machine-learning in Python vergleichen 
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Auf einen Blick
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Mahout
Sternebewertung
(13)4.2 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Mahoutmachine-learning in Python
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(35)4.7 von 5
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Erfahren Sie mehr über machine-learning in PythonZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Rezensenten erwähnen, dass die Integrationsfähigkeiten von Mahout robust sind, insbesondere mit Apache Hadoop, was es zu einer starken Wahl für Benutzer macht, die bereits in das Hadoop-Ökosystem investiert sind. Im Gegensatz dazu berichten Benutzer, dass maschinelles Lernen in Python mehr Flexibilität mit verschiedenen Bibliotheken wie TensorFlow und Scikit-learn bietet, was eine einfachere Integration mit unterschiedlichen Datenquellen ermöglicht.
- Benutzer sagen, dass Mahout im Umgang mit groß angelegter Datenverarbeitung hervorragend ist, was besonders für mittelständische Unternehmen von Vorteil ist, die Big Data nutzen möchten. G2-Benutzer heben jedoch hervor, dass maschinelles Lernen in Python eine benutzerfreundlichere Erfahrung bietet, insbesondere für diejenigen, die neu im maschinellen Lernen sind, dank seiner umfangreichen Dokumentation und Community-Unterstützung.
- Rezensenten erwähnen, dass die Algorithmusauswahl von Mahout im Vergleich zu maschinellem Lernen in Python etwas eingeschränkt ist, das eine breitere Palette von Algorithmen und Anpassungsoptionen bietet. Benutzer berichten, dass diese Flexibilität in Python maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Geschäftsprobleme ermöglicht.
- Benutzer auf G2 heben hervor, dass die umsetzbaren Erkenntnisse von Mahout oft aus seiner starken Leistung in kollaborativem Filtern und Empfehlungssystemen abgeleitet werden, was es zu einer guten Wahl für Unternehmen macht, die sich auf Benutzerengagement konzentrieren. Im Gegensatz dazu sagen Rezensenten, dass maschinelles Lernen in Python durch Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn detaillierte Visualisierungen und Einblicke bietet, die die Interpretierbarkeit verbessern.
- G2-Benutzer berichten, dass die Einrichtung von Mahout anständig, aber für diejenigen, die mit dem Hadoop-Ökosystem nicht vertraut sind, herausfordernd sein kann. Im Gegensatz dazu sagen Benutzer, dass maschinelles Lernen in Python im Allgemeinen einfacher einzurichten ist, insbesondere für diejenigen, die bereits mit der Python-Programmierung vertraut sind, was zu schnelleren Bereitstellungszeiten führt.
- Rezensenten erwähnen, dass Mahout zwar ein solides Unterstützungssystem hat, maschinelles Lernen in Python jedoch von einer größeren Community und mehr Ressourcen profitiert, was für Fehlersuche und Lernen entscheidend sein kann. Benutzer berichten, dass diese community-getriebene Unterstützung oft zu schnelleren Lösungen und innovativeren Lösungen führt.
Mahout vs machine-learning in Python
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten machine-learning in Python einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit machine-learning in Python zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass machine-learning in Python den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Mahout.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Mahout.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von machine-learning in Python gegenüber Mahout.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Mahout
Keine Preisinformationen verfügbarmachine-learning in Python
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Mahout
Keine Informationen zur Testversion verfügbarmachine-learning in Python
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.3
11
9.0
26
Einfache Bedienung
7.1
11
9.0
29
Einfache Einrichtung
7.6
9
8.8
20
Einfache Verwaltung
7.6
9
9.0
17
Qualität der Unterstützung
8.8
8
8.4
26
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
6
8.9
16
Produktrichtung (% positiv)
8.9
11
10.0
24
Funktionen
Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
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Integration - Maschinelles Lernen
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Lernen - Maschinelles Lernen
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Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Mahout und machine-learning in Python sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
Mahout hat keine einzigartigen Kategorien
machine-learning in Python hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Mahout
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
machine-learning in Python
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
23.1%
Transport/LKW/Eisenbahn
7.7%
Telekommunikation
7.7%
Halbleiter
7.7%
Immobilien
7.7%
Andere
46.2%
Computersoftware
25.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.6%
forschung
12.5%
hochschulbildung
6.3%
Telekommunikation
3.1%
Andere
37.5%
Top-Alternativen
Diskussionen
Mahout hat keine Diskussionen mit Antworten
Welche Python-Version ist am besten für maschinelles Lernen?
2 Kommentare
SM
3.7 or later version is best to use this language.Mehr erfahren
Was ist Python mit maschinellem Lernen?
1 Kommentar
SD
Erstens ist Python nur ein Mittel, um Dinge im Bereich des maschinellen Lernens zu erledigen, nicht direkt mit maschinellem Lernen verwandt. Aber die...Mehr erfahren
machine-learning in Python hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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