Vowpal Wabbit Bewertungen & Produktdetails

Einer der Hauptvorteile von VW ist seine Fähigkeit, schnell aus großen, spärlichen Datensätzen zu lernen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es hat eine große Anzahl von Optionen und kann für diejenigen, die neu in dem Tool sind, schwierig einzurichten und zu verwenden sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist eine der besten Open-Source-ML-Fähigkeiten, die meinem Team geholfen haben, die App zu entwickeln. Sein aktives Lernen geht weit darüber hinaus. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die ersten Tage gab es ein paar Pannen, jedoch wurde es behoben, als wir im Umgang damit reifer wurden. Vielleicht wären ein paar Beispiele von großem Nutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Komplexe Szenarien werden in einer gut organisierten Weise erklärt, die uns ein sehr einfaches Lernerlebnis bietet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Vielleicht hätten viele Beispiele mehr geholfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Komplexe Szenarien und Konzepte werden auf intuitive Weise erklärt, was ein sehr einfaches Lernerlebnis ermöglicht. Die Lektionen sind unterhaltsam und interaktiv und helfen, die Konzepte des maschinellen Lernens auf schöne Weise zu verstehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Mangel an ausreichenden Beispielen, um ein Thema besser zu verstehen, und ein fehlendes Bindeglied, das die Konzepte mit realen Problemen verbindet, kann für einige eine schwierige Lernerfahrung sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist eine schnelle, effiziente und vielseitige App. Hilft bei der Lösung komplexer maschineller Lernprobleme. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Keine Beispiele zur Hilfe, wenige Probleme in der App am Anfang, fehlt an detaillierter Lernvermittlung. Einige Beispiele und reale Lebensbeispiele sollten vorhanden sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Vowpal Wabbit ist ein maschinelles Lernwerkzeug, das auf maschineller Lerntechnologie basiert und den Benutzer mit relevanten komplexen Daten versorgt, die nützlich sind, um digitale Kampagnen und Strategien zu implementieren und zu optimieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Beim ersten Gebrauch mag es schwierig erscheinen, die Plattform effizient zu nutzen, aber nach einiger Zeit, die dem Training und Testen gewidmet ist, werden Sie in der Lage sein, die Software problemlos zu übernehmen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Benutzeroberfläche ist sehr klar zu verstehen und die Befehle sind ebenfalls leicht zu verstehen.

Es bietet drei kontextuelle Banditen-Algorithmen, die im Argument von pyvw.vw() geschrieben werden können: --cb, --cb_explore und --cb_explore_adf. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Als ich 15 verschiedene zufällige Kontexte mit 5 verschiedenen Kohorten und 5 verschiedenen Aktionen mit unterschiedlichen Belohnungen einführte, dauerte es viel länger, den CTR zu berechnen. Die Größe des Datensatzes betrug 1 Million Daten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es bietet einfache APIs mit Python und seine Dokumentationen sind sehr gut. Außerdem ist es für Benutzer leicht zu handhaben. Vowpal Wabbit bietet eine schnelle, flexible, Online- und aktive Lernlösung, die es Ihnen ermöglicht, komplexe interaktive maschinelle Lernprobleme zu lösen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist in C++ (schnell) geschrieben, was nicht so einfach zu programmieren ist, aber man muss nicht in dieser Sprache programmieren. Es hat auch einen Python-Wrapper zur Verwendung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Online-Lernen und Skalierbarkeit von Terabyte-Features ist das Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Leistungsniveau ist verbesserbar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die einfache API mit Python ist sehr entwicklerfreundlich, zusammen mit einer guten Dokumentationsseite. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Keine Optionen, oder ich konnte keine finden, um Modelle auf größeren Datensätzen in verteilter (Cloud-)Weise zu trainieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.