Avis et détails du produit DataRobot

Il aide essentiellement au déploiement et à la modélisation des modèles ML. C'est une technologie automatisée qui nous aide dans le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques, le choix du meilleur modèle et même le réglage des hyperparamètres. C'est un gain de temps et peut gérer de grandes quantités de données. et choisit toujours le meilleur modèle pour notre projet. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

c'est coûteux et pas aussi bon qu'IBM Watson. Parfois, il ne nous donne pas le meilleur modèle et nous devons choisir nous-mêmes et aussi les personnalisations sont limitées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ingénierie des caractéristiques automatisée, plusieurs algorithmes entraînés, comparaisons automatisées Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Applications limitées dans les applications probabilistiques et de réseaux neuronaux pour la prédiction de la valeur à vie du client. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Algorithmia a vraiment redonné le pouvoir à nos data scientists et développeurs R&D. L'un des principaux obstacles auxquels notre organisation était confrontée était de faire passer le code de la phase de développement à la production, en raison du temps passé à containeriser notre code et des compétences requises pour le faire. Surtout dans les situations où nous itérons constamment et publions de nouvelles versions, la capacité de containeriser sans le soutien des opérations de développement est extrêmement puissante. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Deux des principaux domaines à améliorer seraient la parité avec les dépôts Azure et un rapport plus axé sur les affaires de la consommation de la plateforme. Nous avons des parties prenantes dans les domaines techniques et commerciaux, et nous avons du mal à communiquer cela entre les équipes. De plus, le SAS est un langage très populaire dans notre secteur d'activité, qu'Algorithmia ne prend pas actuellement en charge. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Chez Freiburger Energieoptimierung UG (www.frenop.de), DataRobot a accéléré le rythme de nos analyses appliquées à l'efficacité énergétique et aux économies. Notre équipe est composée de médecins qui ont une grande connaissance des comportements physiques, mais nous n'avons pas le temps ni les ressources pour développer une plateforme où nous pourrions analyser les données des applications énergétiques. DataRobot nous offre des solutions automatisées qui contribuent à une analyse plus rapide des données énergétiques et également à de nouvelles découvertes avec l'apprentissage automatique. L'interface est très facile à utiliser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

DataRobot nous a montré que nous devons avoir plus de données pour procéder à certaines routines. Maintenant, nous investissons plus de temps à trouver ces données dans le monde réel afin de pouvoir les intégrer dans ces algorithmes d'apprentissage automatique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je gère une start-up en pleine croissance axée sur la fourniture de services d'IA pour le secteur de la vente au détail. Nos spécifications nous obligent à développer, publier et gérer de nombreux modèles d'apprentissage automatique, tels que des moteurs de prévision, des algorithmes d'analyse de panier, des systèmes de recommandation, etc.

Nous avons sélectionné Algorithmia comme outil pour déployer nos modèles d'apprentissage automatique. Avec cela, nous avons pu isoler la charge de travail de publication et de gestion des modèles d'apprentissage automatique ainsi que la gestion de l'approvisionnement et de l'infrastructure. Après avoir mis en œuvre Algorithmia, notre équipe de science des données a pu se concentrer uniquement sur la conception des modèles et l'amélioration de la précision, tandis que tout le travail consistant à le rendre disponible aux clients était effectué sur la plateforme.

En résultat final, nous avons pu avancer plus rapidement et déployer notre solution dans le calendrier cible. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Nous utilisons le marché Algorithmia. Ce n'est pas une solution bon marché. Nous avons essayé de mettre en œuvre une version intermédiaire visant à réduire les coûts, mais nous n'avons pas pu trouver une solution réalisable en termes de coût.

Malheureusement, nous déplaçons notre infrastructure vers une architecture sans serveur Lambda sur AWS. Nous savons que nous perdrons une grande partie de la simplicité d'Algorithmia, mais nous sommes contraints de faire ce changement en raison des restrictions budgétaires. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Algorithmia offre une plateforme pratique pour héberger des modèles d'apprentissage automatique. Il existe un marché public et une version entreprise privée. La plateforme prend en charge une documentation API robuste. C'est une plateforme facile pour les data scientists ou les passionnés d'apprentissage automatique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Déployer un algorithme nécessite de copier le code sur la plateforme Algorithmia. Nous préférons structurer notre code sous forme de bibliothèques importables pour améliorer la portabilité. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certaines structures sont très faciles à traiter ici. Surtout pour les applications robotiques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien à redire pour le moment. Je suis reconnaissant de trouver de bonnes applications pour les structures programmées que le programme offre. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

DataRobot est un rêve devenu réalité pour un data scientist en matière de modélisation. La plateforme utilise absolument la force brute à travers des techniques de modélisation populaires et de niche avec vos données, vous présente ensuite une tonne de métriques sur les résultats (principaux et tous), et propose même des options de déploiement après toute analyse que vous effectuez. DataRobot vous offre une bonne voie pour vous connecter à vos données : via un chemin URL, un téléchargement local (comme des fichiers csv ou xlsx), ou via un chemin hdfs, donc c'est assez facile de commencer ! Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il y a des limitations sur la quantité de données que vous pouvez traiter dans un projet si vous n'êtes pas sur l'édition entreprise (et il y a aussi des limitations là-bas). Un autre aspect qui pourrait ne pas être idéal est qu'il est excessivement agressif sur le nombre de modèles qu'il exécute par défaut. Bien sûr, vous pouvez limiter dans une certaine mesure les modèles que l'autopilote de DataRobot utilisera pour traiter vos données, mais si vous êtes nouveau sur la plateforme, il vous faudra un certain temps pour apprendre à configurer correctement l'autopilote. Une dernière chose, pour les sources de données, ils auraient dû créer des connecteurs pour les bases de données de type RDBMS, ou au moins pour quelques-unes des plus populaires comme mysql ou postgres. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Solution clé en main pour exécuter n'importe quel modèle d'IA/NLP.

1. Déploiement facile et sans tracas

2. Gestion des versions qui aidera à tester n'importe quelle version.

3. Support GPU Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

1. Le coût est trop élevé pour les startups

2. Plus de documents Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'ai été configuré avec Algorithmia en quelques minutes et j'ai pu utiliser la fonctionnalité rapidement. Algorithmia nous permet de déployer des algorithmes d'apprentissage automatique avancés rapidement et de les intégrer dans notre application existante. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La qualité de certains des algorithmes n'est pas très élevée, donc vous devez passer du temps à identifier les bons algorithmes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.