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Crab

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4.6
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2012

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HK
Haru K.
Software Developer at ML Hub
10/04/2018
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Empfehlungssystem-Builder für alle

Es ist einer der besten verfügbaren Open-Source-angepassten Empfehlungsmaschinen-Builder in Python. Es gibt viele Punkte zu erwähnen, von der einfachen API bis zum robusten Verhalten, aber ich mag besonders ein Merkmal daran, die vorinstallierten Datensätze. Es mag nicht für jeden gut klingen, aber wenn man erkennt, dass diese helfen, ohne Verzögerung praktisch zu arbeiten. Man kann einfach die Bibliothek mit pip installieren und loslegen. Diese helfen sehr in der Lernphase.
AM
Anushka M.
Project Manager at Easesolutions Pvt. Ltd.
09/26/2018
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Erstellen Sie angepasste Empfehlungsmaschinen schneller mit Python-Crab.

Die API ist auf hohem Niveau und man muss kein detailliertes Wissen darüber haben, "wie Empfehlungsmaschinen funktionieren", aber grundlegende Kenntnisse in Python reichen aus. Außerdem stellen sie Beispieldatensätze zur Verfügung, bei denen man praktische Erfahrungen beim Lernen sammeln kann.
TG
Tarang G.
Software Development Specialist at ML Hub
08/02/2018
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Crab - Ein Python-Empfehlungsmaschinen-Framework

Crab ist ein Open-Source-Tool zur Erstellung von angepassten Empfehlungssystemen, das dabei hilft, Empfehlungssysteme unterwegs zu erstellen, ohne dass tiefgehende Kenntnisse über Empfehlungssysteme erforderlich sind. Ein Empfehlungssystem kann in wenigen Schritten erstellt werden - 1. Ein Dataset laden 2. Ein Modell mit der Crab-API erstellen 3. Ein Ähnlichkeitsmaß definieren 4. Einen Empfehlungsdienst darüber hinzufügen, mit der Crab-API Es verfügt über eine High-Level-API und Unterstützung für bekannte Python-Bibliotheken, was es einzigartig und benutzerfreundlich macht.

Über

Kontakt

Hauptsitz:
N/A

Sozial

Was ist Crab?

Crab (https://muricoca.github.io) is a cutting-edge machine learning library designed to simplify the process of implementing complex recommendation algorithms. The platform prioritizes user-friendly interfaces and efficient data handling, making the use of collaborative filtering and recommender systems more accessible for both beginners and experienced data scientists. Crab's focus on modularity allows developers to easily customize and extend its features, facilitating innovative approaches to personalized recommendation tasks in diverse application areas from e-commerce to media streaming services.

Details

Gründungsjahr
2012