L'intégration avec les services Google Cloud rend l'ingestion de données et le déploiement de modèles fluides.
AutoML simplifie l'entraînement, réduisant le besoin d'une expertise ML étendue.
La scalabilité est excellente, surtout pour les grands ensembles de données et les modèles complexes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La structure tarifaire peut être élevée, surtout pour les tâches d'entraînement de longue durée.
Certaines fonctionnalités, comme les notebooks Workbench et les configurations de pipeline, ont une courbe d'apprentissage.
Les outils de débogage et de surveillance pourraient être plus intuitifs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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