Recensioni e Dettagli del Prodotto Apache SystemML

Quello che mi piace di più di Apache SystemML è la sua scalabilità senza soluzione di continuità da singole macchine a grandi cluster e la sua integrazione con Apache Spark per un'elaborazione efficiente dei big data. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che non mi piace di Apache SystemML è la sua ripida curva di apprendimento per i principianti. Richiede agli utenti di essere a proprio agio con la programmazione e i framework di big data, il che può essere impegnativo per chi è nuovo al machine learning o agli strumenti di big data. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Apache SystemML è di IBM che lo ha dichiarato open source. Apache SystemML è una buona piattaforma per risolvere problemi di Machine Learning. Nel Machine Learning abbiamo bisogno di molti dati e gestire questi big data non è un compito facile, che può essere eseguito senza problemi con Apache SystemML. È anche utile per data scientist o ingegneri. Personalizza e ottimizza gli algoritmi in base alle loro caratteristiche. Supporta i linguaggi popolari R e Python, il che è anche utile. Con l'aiuto aggiuntivo di Apache Spark, migliora bene la sua accuratezza. Apache SystemML genera automaticamente piani di runtime ibridi che vanno da un singolo nodo, calcolo in memoria, calcolo distribuito su Apache Hadoop e Spark. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Apache SystemML sta ancora lottando per l'acquisizione di clienti. Inoltre, manca di collaborazione nei progetti. A volte sembra lento nell'elaborazione dei dati. Anche se ci sono documentazioni, necessitano di un aggiornamento periodico. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace che Apache SystemML ti permetta di scrivere modelli di ML in modo semplice e gestisca i dettagli complessi dell'esecuzione e della scalabilità per te. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Un altro svantaggio è che Apache SystemML può essere meno flessibile per gli algoritmi di machine learning personalizzati rispetto alle librerie di livello inferiore, e le sue prestazioni possono variare in base a quanto bene l'ottimizzazione automatica si allinea con casi d'uso specifici. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Come sappiamo, il machine learning si occupa dei Big Data, quindi Apache SystemML è una piattaforma che si concentra principalmente sui big data necessari per creare un modulo di machine learning. In questo modo si avrà una maggiore accuratezza. Può essere eseguito su Apache Spark. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non avere la documentazione completa della guida e non è altamente disponibile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Facilità d'uso, integrazione con altri processi a valle Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Documentazione insufficiente, latenza di rete Recensione raccolta e ospitata su G2.com.