Crab Reseñas y Detalles del Producto

Es uno de los mejores constructores de motores de recomendación personalizados de código abierto disponibles en Python.

Hay muchos puntos a mencionar, desde una API fácil hasta un comportamiento robusto, pero realmente me gusta una característica de él, los conjuntos de datos pre-cargados. Puede que no suene a todos que lo estoy llamando una característica realmente buena, pero si te das cuenta, estos ayudan a comenzar sin demora. Uno puede simplemente instalar la biblioteca con pip y empezar a jugar. Esto ayuda mucho en la fase de aprendizaje. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una cosa que realmente no me gusta de Crab es la documentación. La documentación nunca se actualiza y, de hecho, la documentación actual es realmente pobre. Los contribuyentes de Crab deberían dar el paso y escribir una documentación adecuada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Crab es un creador de motores de recomendación de código abierto personalizado que ayuda a construir motores de recomendación sobre la marcha sin necesidad de un conocimiento avanzado de motores de recomendación.

Un motor de recomendación se puede construir en pocos pasos:

1. Cargar un conjunto de datos

2. Construir un modelo usando la API de Crab

3. Definir una métrica de similitud.

4. Añadir un recomendador sobre él, usando la API de Crab

¡y listo!

Tiene una API de alto nivel y también soporte para bibliotecas de Python bien conocidas, lo que lo hace único y fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta es la única cosa que prefiero al construir un motor de recomendación, así que básicamente no tengo aversiones por Crab, pero me gustaría que se mejorara una cosa, la documentación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- Crab es de código abierto, lo que significa que está disponible gratuitamente y cualquiera puede plantear un problema y solicitar una característica o puede implementarla él mismo. Esto es algo que me atrae hacia él.

- Además, como admite varias bibliotecas de Python como pandas y numpy, se hace único en comparación con otros marcos, ya que hay muchas implementaciones de este tipo disponibles que no admiten estas bibliotecas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sí, tiene muchas ventajas, pero he señalado un inconveniente importante. Se basa en Python, lo que restringe su uso a los desarrolladores de Python y cierra todas las ventanas para los desarrolladores que utilizan diferentes lenguajes como Java, C/C++, JavaScript, etc. Encuentro esto como un inconveniente principal ya que se vuelve difícil cambiar de lenguaje, nos obliga a cambiar de frameworks también. Eso aumenta la carga de aprender una nueva biblioteca para un nuevo lenguaje. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- El primer beneficio de esta biblioteca es que es de código abierto.

- Soporta varias bibliotecas famosas de Python utilizadas para la manipulación y visualización de datos como numpy, pandas y matplotlib en el núcleo, facilitando las tareas de los desarrolladores.

- La API es fácil de usar y es sencillo entender las funcionalidades utilizando la documentación proporcionada por el equipo de Crab. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las documentaciones necesitan algunas mejoras ya que hay muchos defectos, como que algunas API no están mencionadas en absoluto y, si se mencionan, tienen muy poca descripción. Además, no hay muchos ejemplos disponibles, lo que dificulta a los nuevos aprendices. Tienen que depender de otras fuentes, lo cual creo que es una gran desventaja de esta biblioteca. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La API es de alto nivel y no es necesario tener un conocimiento detallado de 'cómo funcionan los motores de recomendación', pero un conocimiento básico de Python será suficiente.

Además, proporcionan conjuntos de datos de muestra donde se puede tener experiencia práctica mientras se aprende. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo peor de Crab es la parte de la documentación. Han trabajado bien para crear una biblioteca tan impresionante, pero no han dado lo suficiente para crear una buena documentación. Creo que deberían centrarse en esta parte y todo lo demás es genial. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta biblioteca tiene algoritmos de motor de recomendación de última generación que están bien optimizados y listos para usar a nivel de producción. Junto con esto, realmente me gusta la facilidad con la que puedo trabajar con esta biblioteca, ya que es compatible con bibliotecas de Python bien conocidas como numpy y matplotlib. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La documentación necesita algunas mejoras ya que las descripciones de la API no se mencionan adecuadamente y también carece de ejemplos. No hay suficientes ejemplos, lo que hace que sea difícil de aprender y uno necesita pasar más tiempo entendiendo que implementando. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Este marco está bien organizado y tiene una API de alto nivel que permite al desarrollador codificar motores de recomendación con pocas líneas de código sin ningún conocimiento previo de cómo funcionan los motores de recomendación.

Los motores de recomendación construidos son dinámicos y reutilizables, lo que significa que el mismo modelo puede usarse para entrenar una cantidad dinámica de datos o incluso un conjunto diferente de datos con algunos ajustes.

Este marco es compatible con bibliotecas como numpy y pandas, lo que hace que la manipulación de datos sea más fácil en comparación y acelera el proceso hasta cierto punto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay documentación adecuada proporcionada por la comunidad de desarrolladores del proyecto y hay muy pocos ejemplos disponibles. Esto realmente obstaculiza a un aprendiz y son problemas serios a tener en cuenta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- Se integra fácilmente con las famosas bibliotecas de Python como numpy, pandas, etc., lo que hace que el trabajo sea más fácil.

- Uno puede implementar directamente algoritmos como el Filtrado Colaborativo sobre la marcha utilizando la API de Crab.

- También proporciona utilidades para cargar conjuntos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La documentación no está tan bien mantenida, en algunas partes carece de explicación e incluso no hay ejemplos que ayuden a aprenderla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta biblioteca es única en su tipo. Reduce todo el estrés de la codificación compleja mientras uno construye su propio sistema de recomendación personalizado al proporcionar una API simple y fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tiene soporte solo para el lenguaje de programación Python y además la documentación no es tan buena. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- Es fácil la interacción con otras bibliotecas auxiliares de Python como numpy y matplotlib.

- Documentación Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay suficientes tutoriales en video disponibles, incluso en YouTube. Los desarrolladores deberían trabajar en lo mismo para ayudar a los usuarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.