Avis et détails du produit Google Cloud AutoML

Google Colud AutoML makes it very easy to train high-quality machine learning models without requiring deep ML expertise .the interface is intuitive , the decumentation is clear and the integration with other Google could services is seamless. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

The pricing can be expensive for small projects or students Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le kit Google AutoML est l'une des meilleures plateformes pour les développeurs de Machine Learning, car le principal avantage est qu'il provient de Google et que le ML est fortement influencé par Google. De cette manière, le kit AutoML de Google offre un support très sophistiqué des techniques et algorithmes de ML. De plus, la performance et la précision des algorithmes AutoML sont bien meilleures que celles des autres plateformes de ML. Les algorithmes et techniques de Google AutoML peuvent facilement gérer le traitement de données volumineuses et complexes et comme il est sur le cloud, je bénéficie d'un support GPU extrêmement bon qui me coûterait autrement des milliers de dollars. Cela fait vraiment la différence dans la façon dont je développe des applications de ML. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Une chose que je crois pouvoir être améliorée est que Google peut connaître mes ensembles de données privés, ce qui peut parfois poser un problème de confidentialité pour certains utilisateurs. Donc, Google pourrait introduire certaines techniques de chargement de données privées sur la plateforme AutoMl. À part cela, il n'y a pas de problèmes majeurs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cela a aidé notre entreprise à améliorer la prise de décision plus rapidement et plus facilement. Face à un ensemble de données d'intérêt, l'AutoML extrait l'ensemble de données d'intérêt des utilisateurs et détermine une architecture de réseau haute performance. C'est la manière rapide et facile de commencer à travailler rapidement et d'obtenir des modèles sophistiqués plus tard. Facilité d'utilisation et possibilité d'embaucher des stagiaires pour marquer des photos afin que l'équipe senior puisse se concentrer sur la technologie. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il y a encore beaucoup d'art associé à l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. Il est difficile pour nous de déboguer les correspondances d'images incorrectes. De temps en temps, la version bêta a un bug que je ne peux pas retirer de mon modèle. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vous pouvez utiliser le service d'étiquetage humain de Google pour que de vraies personnes annotent ou nettoient vos étiquettes afin de vous assurer que vos modèles sont entraînés sur des données de haute qualité. Cela aide à s'assurer que vos données sont propres et que votre organisation peut fonctionner plus facilement. Il a une interface simple. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

il a une interface utilisateur incroyable et offre une excellente interface mais ce n'est pas l'option la moins chère disponible. Surtout si vous avez besoin d'une formation personnalisée, le prix peut être assez élevé. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'outil a facilité la création de modèles d'apprentissage automatique que nous utilisons dans d'autres applications. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il y a encore beaucoup d'art associé à l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. Un peu de structure pour aider à ajuster les modèles serait utile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

utiliser le cloud Auto ML comme un bloc de construction pour des problèmes de vision par ordinateur compliqués. À quelle vitesse il s'entraîne, réalisant clairement une excellente implémentation de l'apprentissage par transfert. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

que je ne peux pas sortir mon modèle. Que je suis lié à faire des prédictions via l'API de ce service. Il n'y a pas de description claire de la propriété des données, Google se réserve-t-il le droit de regarder mes données d'entraînement pour construire des modèles futurs ? Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'AutoML de Google minimise le réglage manuel des hyperparamètres des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que les réseaux neuronaux, les réseaux profonds, à presque zéro. Étant donné un ensemble de données d'intérêt, AutoML prend l'ensemble de données d'intérêt des utilisateurs et détermine une architecture de réseau performante. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Étant donné que l'AutoML est un logiciel propriétaire de Google, il est en quelque sorte une boîte noire pour les utilisateurs. Bien que cela soit compréhensible, les utilisateurs du même domaine peuvent bénéficier des nuances de l'AutoML pour déduire des inférences plus intuitives à partir des informations utilisées par l'AutoML pour déterminer l'architecture du réseau. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Traditionnellement, le principal problème avec les API de machine learning a été que les services étaient trop génériques pour une utilisation en entreprise. L'AutoML nous permet enfin d'utiliser les services d'API de machine learning dans un contexte d'entreprise en adaptant les résultats aux besoins spécifiques des cas d'utilisation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il serait bon d'avoir un moteur de recommandation AutoML. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Facilité d'utilisation et possibilité d'embaucher des stagiaires pour étiqueter des photos afin que le personnel senior puisse se concentrer sur la technologie. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Difficile pour nous de déboguer les mauvaises correspondances d'images. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est le moyen rapide et facile de démarrer rapidement et d'obtenir des modèles sophistiqués par la suite. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Des techniques de modélisation supplémentaires peuvent être ajoutées à l'avenir. Donc, vous avez ce que vous avez à un moment donné. Cela pourrait être rendu dynamique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.