# MLJAR Reviews **Vendor:** MLJAR **Category:** [Plataformas de MLOps](https://www.g2.com/es/categories/mlops-platforms) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 16 ## About MLJAR Líder en la creación de herramientas de ciencia de datos. MLJAR es un marco de aprendizaje automático automatizado (AutoML) diseñado para hacer que la construcción y el despliegue de modelos de aprendizaje automático sean más fáciles y accesibles. Ofrece herramientas para ayudar a los usuarios, ya sean científicos de datos, analistas o individuos no técnicos, a crear modelos de aprendizaje automático sin necesidad de habilidades extensas de programación, construir aplicaciones impulsadas por datos y analizar datos. MLJAR mantiene bibliotecas de código abierto como: AutoML mljar-supervised Mercury Supertree... ## MLJAR Reviews ### 1. Experiencia del usuario y opiniones sobre MLJAR. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Prince N. | Assistant systems engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** July 26, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** El tiempo ahorrado al usar aplicaciones automáticas de ML y la capacidad del apilamiento de modelos para construir sistemas de ML más precisos. Actúa como una mejora para los científicos de datos existentes. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** No veo desventajas en la tecnología en mi opinión personal, pero creo que existe una opinión contraria sobre cómo el uso de dicha tecnología podría terminar reemplazando a los científicos de datos de ML existentes. Pero si tengo que señalar una, diría que durante mi trabajo he visto que la inexactitud es el mayor problema con las herramientas de ML de la generación actual. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** Nos permitió crear mejores canalizaciones de datos para probar los nuevos productos que se están desarrollando en el sector de incubación de TCS ion. Donde requerimos un alto nivel de precisión en ML. ### 2. REVISIÓN DE MLJAR **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Software de Computadora | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** July 28, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** MLJAR es uno de los mejores paquetes de Python que he utilizado hasta ahora para el aprendizaje automático. El software es fácil de instalar y muy útil para desarrollar nuevos módulos. Entrenar el modelo con múltiples algoritmos es realmente fácil con él, y el resultado suele ser preciso, lo que ahorra mucho tiempo en el entrenamiento y la reejecución del modelo con diferentes conjuntos de datos en caso de error. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** El producto ha funcionado perfectamente bien para nosotros hasta ahora, nada que no nos guste en particular, sin embargo, se agradecerían mucho más paquetes para el producto. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** Lo integramos con el cuaderno de Jupyter, y nos ahorra esfuerzos y tiempo a nosotros, los desarrolladores, ya que requiere muy pocos conocimientos técnicos para operar. Lo he utilizado en múltiples proyectos para varios clientes, especialmente para proyectos de pronóstico y análisis predictivo, y estamos muy satisfechos con los resultados de salida/pronóstico que proporcionó. ### 3. Una gran y fácil de entender alternativa a AutoML **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Software de Computadora | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** July 26, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** La función AutoML es muy fácil de usar y tiene una sintaxis similar al módulo sklearn y el informe después se explica muy bien. Aunque soy nuevo en AutoML, he usado H2O, pero esto es mucho más fácil ya que tiene una sintaxis mucho más simple y los resultados son mejores que sklearn y ligeramente mejores que H2O. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** Mi única objeción es que solo tiene algoritmos supervisados, ya que la popularidad de los algoritmos de aprendizaje no supervisado está creciendo porque la mayoría de los datos no están supervisados. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** He probado MLJAR en Kaggle para una tarea de clasificación en la Satisfacción del Cliente de Santander y realmente me dio mejores resultados que los algoritmos de sklearn y mi posición subió mucho más alto que con sklearn y casi cerca de H2O. Estoy considerando usarlo en mis futuros proyectos y competiciones ya que es una gran manera de mejorar sin esfuerzo adicional. ### 4. Mejor plataforma de aprendizaje automático automatizado para desarrollo y despliegue rápido. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Suraiya A. | Information Security Analyst, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** August 13, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** MLJAR admite una amplia gama de algoritmos para clasificación junto con soporte para una multitud de características para obtener una mejor comprensión de los datos a través de la selección automática de métricas y la ingeniería de características. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** MLJAR todavía está evolucionando y necesita mantenerse al día con los nuevos avances en la ciencia de las técnicas y procedimientos de aprendizaje automático para que los resultados de su procesamiento de datos sean más intuitivos y aplicables. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** Extracción y clasificación automática de características de datos utilizando modelos de datos integrados en MLJAR, ahorrando así tiempo sin involucrarse en los procesos de implementación de modelos y extracción de características. ### 5. Revisión de MLJAR **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Arvind S. | System Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** July 26, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** Lo mejor de este paquete es compartir fácilmente el cuaderno y permite a otros ejecutar parámetros del cuaderno y descargar fácilmente el cuaderno ejecutado como archivos HTML o PDF. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** Lo que no me gusta del paquete es que la GUI de este. Puede ser más amigable para el usuario y ayudar a las personas a entender el aprendizaje automático. Es difícil de importar en Python. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** El MLJAR está ayudando a automatizar el proceso de aprendizaje automático. Cuando comencé a aprender aprendizaje automático, me ayuda a automatizar el proceso para construir mejores códigos. ### 6. Fue más allá **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Pooja K. | Cyber Security Analyst, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** August 06, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** La principal ventaja de MLJAR es producir informes en markdown a partir del entrenamiento de modelos. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** La solución puede volverse rápidamente compleja y difícil de visualizar. Es difícil usar sistemas de control de versiones porque los cuadernos tienen el código y la salida almacenados juntos en el archivo del cuaderno. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** La explicabilidad de los modelos producidos por el sistema está disponible y se almacena en un directorio local, la salida del modelo por MLJAR está haciendo un gran trabajo. ### 7. Uno de los mejores paquetes de Python para el aprendizaje automático. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** ShriRam g. | Software Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** March 29, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** Lo mejor de MLJAR es que incluso aquellos con poca o ninguna experiencia en programación pueden usarlo. Es fácilmente compartible y ahorra el tiempo de desarrollo de los desarrolladores. Además, los cuadernos de Python se pueden convertir en aplicaciones web interactivas. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** Aunque MLJAR es un software bueno y ligero, puede tener actualizaciones más rápidamente. El camino de principiante a avanzado puede ser más simplificado para que todos se adapten a su entorno rápidamente. **Recomendaciones a otros que estén considerando MLJAR:** Si deseas acelerar tu ciclo de desarrollo, puedes continuar con esta herramienta. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** MLJAR ayuda a ahorrar el tiempo de los desarrolladores. Los algoritmos de ML pueden integrarse fácilmente sin conocer las intrincadas profundidades del lenguaje. Hay una explicación y análisis extensivos para cada algoritmo. ### 8. MLJAR - Herramientas de ciencia de datos **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kuldeep S. | IT Analyst, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** July 29, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** fácil de escribir código - una interfaz gráfica para la generación de código, fácil de reutilizar código como una aplicación o tarea programada, fácil de controlar la versión, fácil de construir aplicaciones con GUI, fácil de probar. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** No pude encontrar nada que no me gustara. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** La aplicación de escritorio con interfaz gráfica sin código te ahorra la instalación de Python y la versión adecuada de paquetes, lo que resulta en un aumento del rendimiento. ### 9. Reseña de MLJAR **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Shivam G. | Technical Consultant, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 01, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** Uno de los casos que me gusta es proporcionar parámetros de cuaderno en forma de YAML. Nunca experimenté esto en ningún otro producto. Otro es programar la ejecución de un cuaderno. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** No estoy satisfecho con la experiencia del usuario personalmente. He utilizado varias plataformas con integración de ML que son mucho mejores. La experiencia del usuario necesita algunas mejoras. **Recomendaciones a otros que estén considerando MLJAR:** Puedo recomendar MLJAR a alguien acostumbrado a YAML y a la programación de la ejecución de cuadernos. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** Intenté resolver problemas relacionados con bienes raíces donde preparo modelos después de extraer datos y programar la ejecución de cuadernos. Creo que de alguna manera, debido a la programación, el rendimiento aumentó. ### 10. Asociado Senior **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Seguridad de Redes y Computadoras | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 01, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** -Ahorra tiempo gracias a un paquete prefabricado. Francamente, ahorra alrededor del 25% del tiempo. -Ayuda mucho en el desarrollo de un nuevo módulo. -Fácil de instalar **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** No hay nada que no me guste de ello. La única sugerencia que puedo proporcionar es que se deben añadir más paquetes para el producto popular también. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** Estábamos desarrollando un módulo para crear un repositorio centralizado de registros y extraer datos significativos y cargar esos datos en una tabla de base de datos. Nos ayuda a lograrlo rápidamente. ### 11. Mejor plataforma para todas tus necesidades de ML **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shrikant P. | S, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 18, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** Es muy fácil entrenar un modelo a través de múltiples algoritmos y ahorrará tiempo, sin duda. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** Nada que desagradar hace mi trabajo más fácil. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** Entrené algunos modelos para trabajo personal y profesional. ### 12. Paquete de python MLJAR **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sonali A. | Senior Data Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 01, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** Es muy ahorrador de tiempo y proporciona resultados precisos. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** Es más lento en comparación con otros servicios similares disponibles. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** Estamos utilizando esto para realizar análisis predictivo para diferentes desafíos y esto resulta ser extremadamente preciso. ### 13. La herramienta de paquetes más fácil para ML basado en PYTHON. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mukul T. | Founder, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** March 30, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** La forma en que el auto ML funciona al gestionar datos en formas tabulares, lo que mejora la eficiencia en las configuraciones de hardware disponibles. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** Necesita un mejor poder de procesamiento, es decir, mejor hardware. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** Estoy usando esto para el análisis del clima y del suelo. ### 14. MLJAR - bendiciones para la Ciencia de Datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Seguridad de Redes y Computadoras | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** March 29, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** El aprendizaje automático en datos tabulares es increíble. Ayuda a aprender y analizar varios aspectos estructurales de los datos, así como con una variedad de características de aprendizaje fáciles. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** No hay nada en particular que se considere una parte desagradable en lo que respecta a MLJAR. **Recomendaciones a otros que estén considerando MLJAR:** Debe tener una mirada con gran experiencia de MLJAR **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** Enfocándose en los aspectos de carga, guardado y reejecución para aumentar su eficiencia y fiabilidad. Su modelo incorporado es excelente: explicar-realizar-competir-optuna. ### 15. Reseña de MLJAR **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Farmacéuticos | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** December 29, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** MLJAR es el mejor en la industria para crear scripts y cuadernos de ML sin código. Su integración con Jupyter notebook también es muy eficiente. **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** La capacidad de cambiar entre el modo principiante y el modo profesional para adaptarse a algunos ajustes intensos podría mejorarse aún más. Definitivamente es un enfoque novedoso y espero más desarrollos. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** El mayor beneficio es cuando eres consciente de los conceptos pero no puedes recordar toda la sintaxis y las complejidades del lenguaje, MLJAR proporciona la mejor solución y facilidad de acceso allí y ahorra mucho tiempo allí. ### 16. MLJAR para ML en datos tabulares **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** March 31, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de MLJAR?** Cómo puede facilitar el proceso de aprendizaje automático en datos tabulares **¿Qué es lo que no le gusta de MLJAR?** Podría ser más eficiente si tuviera soporte incorporado para la ejecución como numba. **Recomendaciones a otros que estén considerando MLJAR:** Pruébalo una vez, te gustará. **¿Qué problemas resuelve MLJAR y cómo le beneficia eso?** Entrenando nuestros datos que están en bases de datos relacionales ## MLJAR Discussions - [¿Para qué se utiliza MLJAR?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-mljar-used-for) - [View MLJAR pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/mljar/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-21+05%3A45%3A44+-0500&secure%5Bsession_id%5D=48b2e171-bb3d-4413-a8df-a7629ebccfda&secure%5Btoken%5D=5382640d0af5f6ddd80a4671d3fdffbe61f801ed0c060ceba7b7769942004c5d&format=llm_user) ## MLJAR Features **Despliegue** - Flexibilidad lingüística - Flexibilidad del marco - Control de versiones - Facilidad de implementación - Escalabilidad **Despliegue** - Flexibilidad lingüística - Flexibilidad del marco - Control de versiones - Facilidad de implementación - Escalabilidad **Gestión** - Catalogación - Monitoreo - Gobernante - Registro de modelos **Operaciones** - Métricas - Gestión de infraestructuras - Colaboración **Gestión** - Catalogación - Monitoreo - Gobernante **IA generativa** - Generación de texto - Resumen de texto ## Top MLJAR Alternatives - [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (750 reviews) - [SAS Viya](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews) - 4.3/5.0 (754 reviews) - [Snowflake](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews) - 4.6/5.0 (688 reviews)