Top Gratuit Logiciels de plateformes de machine learning à faible code

Les utilisateurs apprécient la capacité du logiciel à intégrer des données provenant de diverses sources, à les afficher dans des tableaux de bord, et sa grande puissance de calcul dans un environnement de traitement distribué. Les examinateurs ont mentionné que la documentation pour SAS Viya 3.5 n'est pas exhaustive, avec des informations manquantes et des erreurs intermittentes difficiles à déboguer, et que le support client est souvent lent à répondre.

Les utilisateurs apprécient l'interface intuitive de glisser-déposer de l'outil, sa large gamme de connecteurs et d'outils préconstruits, ainsi que ses puissantes capacités d'automatisation, qui permettent de gagner du temps et le rendent accessible aussi bien aux utilisateurs techniques que non techniques. Les critiques ont noté qu'Alteryx peut être coûteux, surtout pour les petites organisations ou les utilisateurs individuels, et qu'il peut avoir une courbe d'apprentissage abrupte, certaines fonctionnalités avancées étant difficiles à gérer et à déboguer sans formation avancée.

Les critiques apprécient l'interface conviviale de Dataiku, sa capacité à favoriser la collaboration, son intégration transparente avec diverses sources de données, et son automatisation des tâches répétitives, ce qui le rend adapté aussi bien aux débutants qu'aux data scientists expérimentés. Les utilisateurs ont mentionné que Dataiku peut avoir une courbe d'apprentissage abrupte pour les utilisateurs non techniques, que ses capacités en temps réel peuvent être insuffisantes pour les scénarios de trading à haute fréquence, et qu'il peut avoir des difficultés de performance à grande échelle lors du traitement de grands ensembles de données.

Les critiques apprécient le design convivial du logiciel, sa capacité à se connecter directement aux sources de données, et ses fonctionnalités telles que le regroupement automatisé, la modélisation prédictive et la prévision des séries chronologiques. Les examinateurs ont constaté une performance plus lente lors de la gestion de grands ensembles de données, des bugs occasionnels de l'interface utilisateur et des complexités dans l'intégration avec certains systèmes hérités.