# Mahout Reviews **Vendor:** The Apache Software Foundation **Category:** [Maschinelles Lernsoftware](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning) **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 13 ## About Mahout Apache Mahout ist eine Software, die eine Umgebung für die schnelle Erstellung skalierbarer, leistungsfähiger maschineller Lernanwendungen schafft. Sie bietet drei Hauptmerkmale: Eine einfache und erweiterbare Programmierumgebung und ein Framework zum Erstellen skalierbarer Algorithmen, eine große Auswahl an vorgefertigten Algorithmen für Scala + Apache Spark, H2O, Apache Flink und Samsara, eine Vektormathematik-Experimentierumgebung mit R-ähnlicher Syntax, die im großen Maßstab funktioniert. ## Mahout Reviews ### 1. Apache Mahout für maschinelles Lernen **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** GouriS S. | Data Scientist, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 05, 2021 **Was gefällt Ihnen an Mahout am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Mahout nicht?** 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. **Welche Probleme löst Mahout für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe Mahout für die Modellentwicklung auf groß angelegten Datensätzen verwendet. ### 2. Gutes Werkzeug für die Implementierung von maschinellem Lernen **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Bankwesen | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 18, 2021 **Was gefällt Ihnen an Mahout am besten?** Apache Mahout wird für die Implementierung und Entwicklung skalierbarer Machine-Learning-Projekte verwendet. **Was gefällt Ihnen an Mahout nicht?** Seine Nutzung erfordert vorherige Expertise im maschinellen Lernen und im Umgang mit dem Werkzeug, um Projekte umzusetzen. **Empfehlungen für andere, die Mahout in Betracht ziehen:** Unbedingt, mach es. Es ist die beste Anwendung auf dem Markt für die Integration von bestehenden Datenbank-Engines mit Hadoop und hilft dabei, die großen Datenmarts einfach zu verarbeiten. **Welche Probleme löst Mahout für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Mahout, um maschinelle Lernalgorithmen zu erstellen. Zusätzlich nutze ich die Anwendung für verschiedene Techniken des maschinellen Lernens wie Empfehlung, Klassifikation und Clustering. ### 3. Tolles System, super effizient! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Finanzdienstleistungen | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 09, 2020 **Was gefällt Ihnen an Mahout am besten?** Ich mochte, dass dieses System einfach zu bedienen war und bei der Verwaltung der Datenspeicherung hilft. **Was gefällt Ihnen an Mahout nicht?** Am Anfang gefiel mir nicht, wie klobig die Benutzeroberfläche wirkte, aber mit der Zeit wurde es besser. **Welche Probleme löst Mahout für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Dies hilft bei der Verwaltung von Datenlagerungsproblemen. ### 4. Apache Mahout Bewertung **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** varu s. | Data Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 25, 2019 **Was gefällt Ihnen an Mahout am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Mahout nicht?** 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. **Empfehlungen für andere, die Mahout in Betracht ziehen:** Ich würde empfehlen, zuerst eine vergleichende Analyse durchzuführen, bevor dieses Produkt finalisiert wird. Das Hauptanliegen ist der Mangel an Unternehmensunterstützung. **Welche Probleme löst Mahout für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Vergleichende Analyse zwischen verschiedenen Frameworks. Das Ziel war zu entscheiden, mit welchem maschinellen Lern-Framework fortgefahren werden soll. ### 5. Algebraischer Rahmen für Datenbankdienste. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** kristy e. | Website Developer, Computersoftware, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 30, 2019 **Was gefällt Ihnen an Mahout am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Mahout nicht?** Ich habe kein Problem bei der Nutzung gefunden. Also mag ich es. **Empfehlungen für andere, die Mahout in Betracht ziehen:** Ich habe Mahout für ML-Algorithmen und -Verarbeitung verwendet und fand es sehr nützlich. Es spart Zeit, daher empfehle ich es allen. **Welche Probleme löst Mahout für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es ist großartig für die Datenverarbeitung und -analyse. Verarbeitet große Datenmengen in kürzerer Zeit, was zeitsparend ist. Die Funktionen sind sehr leicht zu verstehen, daher ist es benutzerfreundlich. ### 6. Tolles Werkzeug für Finanzstatistiken **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Daniel M. | Financial Analyst, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 28, 2019 **Was gefällt Ihnen an Mahout am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Mahout nicht?** Ich kann überhaupt keine Nachteile für Mahout erkennen. Es ist ein gutes Werkzeug. **Welche Probleme löst Mahout für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Mahout löst das Problem der Datenkonsistenz in unserer Finanzarbeit. Ich kann es verwenden, um Korrelationen mit unseren Finanzdaten in kürzerer Zeit durchzuführen und weniger Leute einzustellen. ### 7. Mahout ist ein hochrangiges Projekt. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Lebensmittelproduktion | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 29, 2019 **Was gefällt Ihnen an Mahout am besten?** Die Einbeziehung der Kommentare als Teil des analysierten Textes ermöglicht die Berücksichtigung der Benutzernamen (Autoren der Kommentare). **Was gefällt Ihnen an Mahout nicht?** Es erleichtert nicht die Einbeziehung von Teammitgliedern, die am meisten zu bestimmten Arten von Änderungsanforderungen beitragen. **Welche Probleme löst Mahout für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Die Eingabedaten werden generiert, wenn Sie das Rational Team Concert-Arbeitsobjekt-Exportwerkzeug ausführen. Dieses Werkzeug erzeugt eine .csv-Datei, die die Arbeitsobjekt-ID, Zusammenfassung, Beschreibung und Kommentare mit Anführungszeichen für eine Reihe von 500 Beispielaufgaben und Änderungsanforderungen enthält. Der nächste Schritt bei der Vorbereitung der Eingabedaten besteht darin, eine Hadoop-Sequenzdatei mit einem Satz von Schlüssel-Wert-Paaren zu erstellen, ein Paar für jede Änderungsanforderung. Der Schlüssel ist die ID des Arbeitsobjekts und der Wert ist die Verkettung der Attribute Zusammenfassung, Beschreibung und Kommentar. ### 8. Effizientes Werkzeug zum Erstellen von maschinellen Lernmodellen auf Basis von Big Data **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Pranamesh C. | Graduate Research Assistant, Bauingenieurwesen, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 28, 2019 **Was gefällt Ihnen an Mahout am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Mahout nicht?** 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. **Welche Probleme löst Mahout für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir arbeiten an groß angelegten Verkehrsdaten und analysieren sie, um Verkehrsmuster und Anomalien zu identifizieren. Wir verwenden Mahout, um Modelle auf unseren Verkehrsdaten zu erstellen. ### 9. Tolles Werkzeug für maschinelles Lernen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** George L. | Data Engineer, Computersoftware, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 29, 2019 **Was gefällt Ihnen an Mahout am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Mahout nicht?** Ich denke, eines der Probleme, die ich habe, ist, dass verschiedene Algorithmen immer noch fehlen, die ich sonst gerne sehen würde. **Welche Probleme löst Mahout für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Die Geschäftsprobleme, die ich mit Mahout lösen konnte, sind die Durchführung statistischer Analysen auf ziemlich großen Datensätzen. ### 10. Gut für die Erstellung skalierbarer ML-Apps. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** samantha j. | Samantha Jackson, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 30, 2019 **Was gefällt Ihnen an Mahout am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Mahout nicht?** Es erfüllt oder deckt nicht alle Arten von Algorithmen ab, was es einschränkt. **Empfehlungen für andere, die Mahout in Betracht ziehen:** Die Qualität des Supports ist gut. Es ist sehr einfach zu bedienen, daher spart es Zeit. **Welche Probleme löst Mahout für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Gehaltsmatrizen, Filterung, Dating-Seiten, Buch- oder Filmempfehlungen. Es wird für all diese empfohlen. ### 11. Am besten für die Erstellung skalierbarer ML-Anwendungen. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jash S. | Software Engineer, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 05, 2018 **Was gefällt Ihnen an Mahout am besten?** Mahout ist ein verteiltes lineares Algebra-Framework, das von Apache, einem globalen Marktführer im Bereich Datenbankdienste, entwickelt wurde. Es ist nicht nur hilfreich für ML-Ingenieure und Entwickler, sondern auch für Statistiker und Mathematiker, um ihr Hypothesenmodell zu entwickeln und einige Berechnungen durchzuführen. Der beste Teil davon ist, dass es mehrere verteilte Backend-Systeme unterstützt. Es erleichtert die Bereitstellung groß angelegter maschineller Lernalgorithmen mit einigen kurzen Codezeilen unter Verwendung von Mahout. Es macht es Entwicklern sehr einfach, schneller zu entwickeln und ihren Code auf groß angelegten Daten bereitzustellen und zu testen. Es kommt auch mit einigen vortrainierten ML-Modellen, die Sie direkt verwenden und Ihre Daten direkt darauf testen können. **Was gefällt Ihnen an Mahout nicht?** Ich habe nichts an Mahout auszusetzen, außer dass es das nächstbeste ist, das Apache nach dem Hadoop-Cluster gegeben hat. **Empfehlungen für andere, die Mahout in Betracht ziehen:** Ich empfehle die Verwendung von Mahout für den Einsatz von ML-Algorithmen und die Verarbeitung von groß angelegten Testdaten für Analyse und Data Mining. Ich habe es bei meiner Arbeit verwendet und Mahout als sehr nützlich und einfach zu bedienen empfunden. Es benötigt sehr wenig Zeit für die Verarbeitung großer Datenmengen und liefert gute Ergebnisse. Wenn Sie also Analyst, Statistiker oder ML-Entwickler sind, verwenden Sie Mahout für den Einsatz von groß angelegten ML-Algorithmen. **Welche Probleme löst Mahout für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Mahout für den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen zur Analyse von Daten im großen Maßstab. Ich habe vorimplementierte Algorithmen verwendet, die ziemlich einfach zu nutzen sind, und ich habe meinen eigenen Algorithmus eingesetzt, wann immer die Projektanalyse eine andere Abstimmung im Algorithmus erforderte, sodass zu diesem Zeitpunkt die Bereitstellung eines benutzerdefinierten ML-Algorithmus nützlich war. Mahout ist eine bessere Möglichkeit, große Datenmengen mit ML-Algorithmen zu verarbeiten und zu testen. ### 12. Einfache und erweiterbare Programmierumgebung und Framework zum Erstellen von Algorithmen **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 28, 2019 **Was gefällt Ihnen an Mahout am besten?** Funktioniert nahtlos, benutzerfreundlich und ein gut ausgearbeitetes Produkt. **Was gefällt Ihnen an Mahout nicht?** Manchmal kann es langsam und träge sein, aber es ist sporadisch. **Welche Probleme löst Mahout für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat unserem Unternehmen geholfen, viele der üblichen Aufgaben zu automatisieren. ### 13. Mahout dreht sich hauptsächlich darum, eigene Algorithmen schnell und effizient zu schreiben. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Automobil | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 30, 2019 **Was gefällt Ihnen an Mahout am besten?** 1. Zugriff auf ein erweiterbares Programmier-Framework. 2. Baue skalierbare Algorithmen. 3. Sorge für Fehlertoleranz im Falle eines Ausfalls. **Was gefällt Ihnen an Mahout nicht?** Es gibt keinen Unternehmenssupport in dem Sinne, und es ist rein ein Open-Source-Framework. **Welche Probleme löst Mahout für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Verteilte algebraische Optimierung. Integriert sich mit kompatiblen Bibliotheken wie MLLib. ## Mahout Discussions - [What language is used to write Mahout?](https://www.g2.com/de/discussions/what-language-is-used-to-write-mahout) - [How does Apache Mahout work?](https://www.g2.com/de/discussions/how-does-apache-mahout-work) - [What is Mahout used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-mahout-used-for) - [What is Apache Mahout explain its features and applications?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-apache-mahout-explain-its-features-and-applications) - [Alguna vez he usado Mahout?](https://www.g2.com/de/discussions/30399-alguna-vez-he-usado-mahout) - 1 upvote - [View Mahout pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/mahout/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-16+14%3A19%3A11+-0500&secure%5Bsession_id%5D=74566219-6371-44a7-80cd-66612936a15d&secure%5Btoken%5D=3e0b06c42284d5ed368d5004994a641361b7036d3db65a10c1c1112833900874&format=llm_user) ## Mahout Features **Integration - Maschinelles Lernen** - Integration **Lernen - Maschinelles Lernen** - Trainingsdaten - Handlungsfähige Erkenntnisse - Algorithm - Algorithmus ## Top Mahout Alternatives - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - 4.3/5.0 (647 reviews) - [Automation Anywhere Agentic Process Automation](https://www.g2.com/de/products/automation-anywhere-agentic-process-automation/reviews) - 4.5/5.0 (4,009 reviews) - [Demandbase One](https://www.g2.com/de/products/demandbase-one/reviews) - 4.4/5.0 (1,893 reviews)