Patern Recognition and Machine Learning Toolbox Reseñas y Detalles del Producto

Es una plataforma prefabricada que te permite entrenar un modelo con menos esfuerzo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay espacio para suficiente personalización en la clasificación de modelos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una buena herramienta para probar rápidamente algoritmos de ML. Es muy útil y propone varios algoritmos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Necesita una mejor documentación. Es un poco difícil de entender a primera vista. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como soy investigador, trabajé en ello muchas veces y realmente agradezco a MATLAB por un paquete que consiste en todos los algoritmos necesarios y puedo usar directamente esos algoritmos. También proporciona soporte de ayuda para los usuarios para que nadie encuentre ninguna dificultad al usarlo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Puede consistir en más soporte de algoritmos. Su documentación es pobre, podría consistir en más de manera atractiva... Pero es bueno. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay dependencia externa. Es puramente en lenguaje MATLAB. Está creciendo rápidamente su uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

También requiere el Statistics Toolbox y el Image Processing Toolbox. Así que si pueden incorporar estos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta caja de herramientas es una caja de herramientas centrada en MATLAB, que es un complemento del libro de Bishop y, por lo tanto, es excelente cuando necesito ejecutar un código simple para ver cómo funcionan ciertos algoritmos. Las visualizaciones son la mejor parte. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Instalar el paquete puede ser un inconveniente a veces. He oído de casos en los que el archivo setup.m no funcionó por parte de mis amigos. Sin embargo, esto se puede mitigar hasta cierto punto añadiendo la carpeta a la variable de ruta de MATLAB. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Utilizo considerablemente las cajas de herramientas de reconocimiento de patrones y aprendizaje automático en Matlab, principalmente para mi investigación. Son muy útiles, ya que contienen módulos para ejecutar varios algoritmos de aprendizaje automático/reconocimiento de patrones. Estos se pueden adaptar fácilmente a cualquier plataforma, incluidos los dispositivos móviles, y ahorran mucho tiempo que de otro modo se gastaría en codificación y programación. Muy fáciles de usar y muy apreciados por los estudiantes investigadores también. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La curva de aprendizaje para Matlab en general es bastante empinada, pero aquellos que están familiarizados con cualquier lenguaje de programación deberían poder aprenderlo rápidamente. Nuestra universidad lo ofrece gratis a estudiantes y profesores, de lo contrario, el costo de los productos es alto (si se compra para uso personal). Especialmente, la empresa cobra una tarifa anual de mantenimiento por algunos de sus productos, lo que significa que tienes que seguir pagándoles incluso después de haber comprado el producto. Ojalá fuera más asequible para un uso más generalizado. No estoy usando el producto en este momento y estoy buscando algunas alternativas más baratas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Mejor para automatizar el proceso como la detección y selección de documentos donde, utilizando esta caja de herramientas, podemos reconocer el patrón de documentos y, utilizando expresiones regulares, podemos automatizar el proceso de llenado de formularios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No se puede aplicar el modelo ciegamente, se requiere una base matemática y algorítmica. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Útil para la investigación. Reduce mucho el código necesario para la implementación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Puede tener documentación o tutorial más detallado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los diversos algoritmos presentes en la caja de herramientas para el aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La caja de herramientas es un poco compleja de entender y usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es un paquete de referencia para todas las necesidades de ML. Consiste en técnicas de aprendizaje automático ampliamente utilizadas. Está muy bien documentado y es fácil de aprender para los principiantes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay margen de mejora para las optimizaciones de memoria.

Necesitamos mejorar el soporte para la unidad de procesamiento gráfico. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.