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Comet.ml

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12 avis
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Note moyenne des étoiles
4.3
Au service des clients depuis
2017

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Comet.ml Avis

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SJ
Shreyansh J.
02/08/2023
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Comet.ml : Rationalisation de l'apprentissage automatique et plateforme de suivi collaboratif des expériences

Comet.ml offre une interface facile à utiliser pour suivre les expériences, comparer les résultats et reproduire les résultats passés. Cela aide les data scientists et les ingénieurs en apprentissage automatique à suivre leurs progrès et à prendre des décisions éclairées basées sur leurs expériences. Comet.ml s'intègre avec des systèmes de contrôle de version populaires comme Git, permettant aux utilisateurs de suivre les changements dans leur code et leurs expériences au fil du temps.
Avi P.
AP
Avi P.
Computer Science Student at JCT
06/20/2022
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Plateforme solide dans l'ensemble mais il y a de la concurrence.

Simplicité à intégrer dans mon projet. Belle interface utilisateur et expérience utilisateur dans l'ensemble.
Taha S.
TS
Taha S.
Cloud Operations Administrator & System Administrator at Buzinessware
05/24/2022
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Facile à utiliser !! Superbe interface utilisateur

Interface utilisateur Facile à utiliser Prend en charge différentes vues et facile à rechercher du texte

À propos

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Siège social :
New York, NY

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@Cometml

Qu'est-ce que Comet.ml ?

Cometml, accessible at https://www.comet.com, is an advanced platform designed to help data scientists and machine learning teams to track, compare, explain, and optimize experiments and models. Cometml provides tools that integrate seamlessly into existing workflows, facilitating easy collaboration among team members and enabling users to manage, visualize, and share their machine learning projects throughout every stage of development. The platform also offers features such as full experiment tracking, model comparison, real-time collaboration, and the capability to reproduce models with ease. Ideal for industries ranging from healthcare to finance where predictive analytics play a critical role, Cometml empowers teams to achieve their best results in machine learning endeavors.

Détails

Année de fondation
2017