Mahout Bewertungen & Produktdetails

Das Beste an Mahout ist, dass es sich um eine skalierbare Machine-Learning-Bibliothek handelt, die einzigartig ist. Ich habe ein Machine-Learning-Modell auf mehr als 10 Millionen Datensätzen entwickelt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Mahout nicht gefiel, ist, dass es nach der Modellentwicklung oder während der Modellentwicklung nicht viele wissenschaftliche Berechnungsbibliotheken unterstützt, und der Visualisierungsteil könnte weiter verbessert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Apache Mahout wird für die Implementierung und Entwicklung skalierbarer Machine-Learning-Projekte verwendet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Seine Nutzung erfordert vorherige Expertise im maschinellen Lernen und im Umgang mit dem Werkzeug, um Projekte umzusetzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mochte, dass dieses System einfach zu bedienen war und bei der Verwaltung der Datenspeicherung hilft. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Am Anfang gefiel mir nicht, wie klobig die Benutzeroberfläche wirkte, aber mit der Zeit wurde es besser. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an Mahout ist, dass es auf Hadoop-Systemen aufbaut und wir Daten aus Hadoop-Dateisystemen leicht nutzen können, um Analysen mit Mahout durchzuführen. Ich habe es im Wesentlichen für einen Vergleich zwischen Sparks MLib und Mahout verwendet. Mahout ist eher für Statistiker und hängt vom Anwendungsfall ab. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Rechenzeit ist relativ langsam im Vergleich zu anderen ähnlichen Frameworks wie Mlib und TensorFlow. Außerdem gibt es keinen Unternehmenssupport und es ist ein reines Open-Source-Framework mit begrenztem Online-Wissensspeicher. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist ein lineares Framework, das von Apache entworfen wurde. Sehr hilfreich für Ingenieure und Mathematiker bei der Arbeit an ihren Hypothesen. Hilft bei der Bereitstellung von groß angelegten Lernalgorithmen mit kurzen Codes durch diese Software. Auch in den Modellen des maschinellen Lernens verfügbar, die bei der Prüfung und Verifizierung Ihrer Daten für die Nutzung helfen können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe kein Problem bei der Nutzung gefunden. Also mag ich es. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Mahout ist ein großartiges Werkzeug, weil ich es für meine finanziellen Arbeitsabläufe verwenden kann und nicht nur Zusammenfassungsstatistiken, sondern auch fortgeschrittenere Statistiken ausführen kann. Ich kann auch lineare Korrelation zusammen mit Autokorrelation in Mahout durchführen, um Diskrepanzen in unseren Finanzdaten zu finden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich kann überhaupt keine Nachteile für Mahout erkennen. Es ist ein gutes Werkzeug. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Einbeziehung der Kommentare als Teil des analysierten Textes ermöglicht die Berücksichtigung der Benutzernamen (Autoren der Kommentare). Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es erleichtert nicht die Einbeziehung von Teammitgliedern, die am meisten zu bestimmten Arten von Änderungsanforderungen beitragen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an Mahout ist, dass es kostenlos ist. Es unterstützt die Arbeit mit Big Data unter Verwendung von MapReduce und verfügt auch über GPU-beschleunigte Beschleunigung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Obwohl hauptsächlich auf Scala basierend und es Python unterstützt, wäre ich glücklicher gewesen, wenn die Mehrheit der Dinge in Python hätte erledigt werden können, da es eine der beliebtesten Sprachen ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Mahout ermöglicht es mir, Machine-Learning-Algorithmen für Clustering und Klassifikation einfach auf Hadoop auszuführen. Es ist eine großartige, kostenlose, skalierbare Implementierung und ich bin ziemlich zufrieden damit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich denke, eines der Probleme, die ich habe, ist, dass verschiedene Algorithmen immer noch fehlen, die ich sonst gerne sehen würde. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

es ist ein ausgezeichnetes Werkzeug, im Grunde eine Open-Source, die unter einer Theorie für lineare Algorithmen in der Matrixfaktorisierung für globale Unternehmen entwickelt wurde. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es erfüllt oder deckt nicht alle Arten von Algorithmen ab, was es einschränkt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.