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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (38.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
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MLlib
Sternebewertung
(14)4.1 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über MLlibMahout
Sternebewertung
(13)4.2 von 5
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Erfahren Sie mehr über MahoutZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Mahout in seiner Supportqualität mit einer Bewertung von 8,8 hervorragend abschneidet, was Rezensenten als bedeutenden Vorteil beim Troubleshooting und bei der Suche nach Unterstützung erwähnen. Im Gegensatz dazu wird die Supportqualität von MLlib mit 7,3 niedriger bewertet, was dazu führt, dass sich einige Benutzer während ihrer Implementierung weniger unterstützt fühlen.
- Rezensenten erwähnen, dass MLlib ein benutzerfreundlicheres Erlebnis bietet, was sich in seiner Benutzerfreundlichkeitsbewertung von 8,8 widerspiegelt, verglichen mit Mahouts Bewertung von 7,1. Benutzer auf G2 schätzen die intuitive Benutzeroberfläche von MLlib, die ihrer Meinung nach den maschinellen Lernprozess vereinfacht.
- G2-Benutzer heben die starke Leistung von Mahout in der Produktentwicklung hervor, die mit 8,9 bewertet wird, was darauf hindeutet, dass Benutzer Vertrauen in die zukünftige Entwicklung des Produkts haben. Im Gegensatz dazu deutet die Bewertung von MLlib mit 7,5 darauf hin, dass einige Benutzer weniger optimistisch hinsichtlich seiner laufenden Verbesserungen sind.
- Benutzer sagen, dass die Einrichtung von Mahout, die mit 7,6 bewertet wird, etwas hinter der von MLlib mit 8,7 liegt, was Rezensenten als Schlüsselfaktor für Teams erwähnen, die maschinelle Lernlösungen schnell implementieren möchten, ohne umfangreiche Konfigurationen.
- Rezensenten erwähnen, dass beide Produkte gut auf den Mid-Market-Segmenten ausgerichtet sind, aber MLlib hat einen höheren Prozentsatz an Bewertungen aus diesem demografischen Bereich mit 50,0 %, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise besser auf die Bedürfnisse von mittelgroßen Unternehmen zugeschnitten ist als Mahout mit 38,5 %.
- Benutzer berichten, dass die Trainingsdatenerfassungsfähigkeiten von Mahout robust sind, aber MLlib glänzt mit seinen fortschrittlichen Algorithmen, die laut Rezensenten mehr umsetzbare Erkenntnisse und eine bessere Leistung bei komplexen maschinellen Lernaufgaben bieten.
MLlib vs Mahout
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten MLlib einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Jedoch bevorzugten Rezensenten es insgesamt, Geschäfte mit Mahout zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass MLlib 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 Mahout gegenüber MLlib.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
MLlib
Keine Preisinformationen verfügbarMahout
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
MLlib
Keine Informationen zur Testversion verfügbarMahout
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
14
8.3
11
Einfache Bedienung
8.8
14
7.1
11
Einfache Einrichtung
8.7
9
7.6
9
Einfache Verwaltung
7.9
7
7.6
9
Qualität der Unterstützung
7.3
10
8.8
8
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
7.6
7
8.6
6
Produktrichtung (% positiv)
7.5
14
8.9
11
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
MLlib und Mahout sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
MLlib hat keine einzigartigen Kategorien
Mahout hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
MLlib
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Mahout
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
Finanzdienstleistungen
21.4%
Computersoftware
21.4%
Telekommunikation
14.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Drahtlos
7.1%
Andere
21.4%
Computersoftware
23.1%
Transport/LKW/Eisenbahn
7.7%
Telekommunikation
7.7%
Halbleiter
7.7%
Immobilien
7.7%
Andere
46.2%
Top-Alternativen
Diskussionen
MLlib hat keine Diskussionen mit Antworten
Mahout hat keine Diskussionen mit Antworten
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