Patern Recognition and Machine Learning Toolbox Bewertungen & Produktdetails

Es ist eine fertige Plattform, die es Ihnen ermöglicht, ein Modell mit weniger Aufwand zu trainieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kein Platz für ausreichende Anpassung in der Modellklassifizierung Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist ein gutes Werkzeug zum schnellen Testen von ML-Algorithmen. Es ist sehr nützlich und bietet mehrere Algorithmen an. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es benötigt eine bessere Dokumentation. Es ist auf den ersten Blick etwas schwer zu verstehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Da ich ein Forschungsstipendiat bin, habe ich viele Male daran gearbeitet und ich danke Matlab wirklich für ein solches Paket, das aus allen benötigten Algorithmen besteht, und ich kann diese Algorithmen direkt verwenden. Es bietet auch Unterstützung für Benutzer, damit niemand Schwierigkeiten hat, es zu verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es kann einige weitere Algorithmenunterstützungen enthalten. Seine Dokumentation ist schlecht, sie könnte auf attraktivere Weise mehr enthalten ... Aber es ist gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt keine externe Abhängigkeit. Es ist rein in der MATLAB-Sprache. Es wächst schnell in seiner Nutzung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es erfordert auch das Statistics Toolbox und das Image Processing Toolbox. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dieser Werkzeugkasten ist ein MATLAB-zentrierter Werkzeugkasten, der eine Ergänzung zum Bishop-Buch darstellt und daher großartig ist, wenn ich einen einfachen Code ausführen muss, um zu sehen, wie bestimmte Algorithmen funktionieren. Die Visualisierungen sind der beste Teil. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Installieren des Pakets kann manchmal eine Unannehmlichkeit sein. Ich habe von Fällen gehört, in denen die setup.m-Datei nicht funktionierte, von meinen Freunden. Dies kann jedoch bis zu einem gewissen Grad gemildert werden, indem der Ordner zur MATLAB-Pfadvariable hinzugefügt wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich nutze die Mustererkennungs- und maschinelles Lernen-Toolboxen in Matlab erheblich, hauptsächlich für meine Forschung. Diese sind sehr nützlich, da sie Module für das Ausführen mehrerer Algorithmen zur Mustererkennung/maschinelles Lernen enthalten. Diese können leicht an jede Plattform, einschließlich mobiler Geräte, angepasst werden und sparen viel Zeit, die sonst für das Codieren und Programmieren aufgewendet würde. Sehr benutzerfreundlich und von studentischen Forschern sehr geschätzt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Lernkurve für Matlab ist im Allgemeinen ziemlich steil, aber diejenigen, die mit einer Programmiersprache vertraut sind, sollten es schnell erlernen können. Unsere Universität bietet es kostenlos für Studenten und Dozenten an, andernfalls sind die Kosten für die Produkte hoch (wenn man sie für den persönlichen Gebrauch kauft). Insbesondere erhebt das Unternehmen eine jährliche Wartungsgebühr für einige ihrer Produkte, was bedeutet, dass man weiterhin zahlen muss, selbst nachdem man das Produkt von ihnen gekauft hat. Ich wünschte, es wäre erschwinglicher für eine breitere Nutzung. Ich benutze das Produkt im Moment nicht und schaue mir stattdessen einige günstigere Alternativen an. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Am besten für die Automatisierung des Prozesses wie Dokumentenerkennung und -auswahl, wobei wir mit diesem Werkzeugkasten Dokumentenmuster erkennen können und mit regulären Ausdrücken den Prozess des Ausfüllens von Formularen automatisieren können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sie können das Modell nicht blind anwenden, eine mathematische und algorithmische Grundlage ist erforderlich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Hilfreich für die Forschung. Reduziert viel Code, der für die Implementierung benötigt wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kann eine detailliertere Dokumentation oder ein Tutorial haben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die verschiedenen Algorithmen, die im Werkzeugkasten für maschinelles Lernen und Mustererkennung vorhanden sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Werkzeugkasten ist etwas komplex zu verstehen und zu benutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist ein unverzichtbares Paket für alle ML-Bedürfnisse. Es besteht aus weit verbreiteten Techniken des maschinellen Lernens. Es ist sehr gut dokumentiert und leicht für Anfänger zu erlernen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt Raum für Verbesserungen bei Speicheroptimierungen. Unterstützung für die Grafikeinheit muss verbessert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.