--- title: Apache SystemML Reviews meta_title: 'Recensioni Apache SystemML 2026: Dettagli, Prezzi e Funzionalità | G2' meta_description: Filtra le recensioni per dimensione dell'azienda, ruolo o settore degli utenti per scoprire come Apache SystemML funziona per un'azienda come la tua. aggregate_rating: rating_value: 4.4 review_count: 5 scale: '5' date_modified: '2026-06-14' parent_category: name: Intelligenza Artificiale url: https://www.g2.com/it/categories/artificial-intelligence --- # Apache SystemML Reviews **Vendor:** The Apache Software Foundation **Category:** [Software di apprendimento automatico](https://www.g2.com/it/categories/machine-learning) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 5 ## About Apache SystemML Apache SystemML è una piattaforma di machine learning ottimale per i big data che fornisce un ambiente di lavoro ottimale per il machine learning utilizzando i big data. Può essere eseguito su Apache Spark, dove scala automaticamente i tuoi dati, riga per riga, determinando se il tuo codice dovrebbe essere eseguito sul driver o su un cluster Apache Spark. ## Apache SystemML Reviews ### 1. Uno Strumento Potente per l'Apprendimento Automatico su Big Data **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Snehal C. | iOS Developer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 27, 2024 **Cosa Le piace di più di 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. **Cosa non Le piace di Apache SystemML?** 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. **Quali problemi sta risolvendo Apache SystemML e in che modo La sta aiutando?** Apache SystemML risolve il problema di eseguire efficientemente algoritmi di apprendimento automatico su grandi database. Scalando senza problemi da singole macchine a grandi cluster e ottimizzando l'uso delle risorse, gestisce efficacemente i compiti di big data. Questo avvantaggia gli utenti consentendo tempi di elaborazione più rapidi e modelli di apprendimento automatico più accurati, il che è cruciale per il processo decisionale basato sui dati. ### 2. Apache SystemML è buono per lavorare con il Machine Learning insieme a Bigdata **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** RAKESH K. | Assistant Professor and Junior Research Fellow, Gestione dell'istruzione, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** March 05, 2024 **Cosa Le piace di più di Apache SystemML?** 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. **Cosa non Le piace di Apache SystemML?** 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. **Quali problemi sta risolvendo Apache SystemML e in che modo La sta aiutando?** Lavoriamo nel campo del Machine Learning con questo strumento che ci aiuta a ottimizzare utilizzando funzioni di ottimizzazione. Usando Apache SystemML creiamo ed estendiamo framework di Machine Learning che sono commercialmente amichevoli e scalabili. Utilizziamo DML, lo stack di ottimizzazione e LDescribe per utilizzare efficientemente gli algoritmi di ML. ### 3. ML scalabile e flessibile per Big Data **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Onkar N. | Associate Software Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 26, 2024 **Cosa Le piace di più di Apache SystemML?** 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. **Cosa non Le piace di Apache SystemML?** 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. **Quali problemi sta risolvendo Apache SystemML e in che modo La sta aiutando?** Apache SystemML risolve il problema della scalabilità del ML ai big data, ottimizzando automaticamente le prestazioni e semplificando lo sviluppo dei modelli. ### 4. Ottima piattaforma **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Sicurezza informatica e di rete | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 03, 2024 **Cosa Le piace di più di Apache SystemML?** 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. **Cosa non Le piace di Apache SystemML?** Non avere la documentazione completa della guida e non è altamente disponibile. **Quali problemi sta risolvendo Apache SystemML e in che modo La sta aiutando?** Risolve il mio problema per eseguire l'API di SystemML da Scala a Python. ### 5. Il mio feedback su Apache SystemML **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 06, 2018 **Cosa Le piace di più di Apache SystemML?** Facilità d'uso, integrazione con altri processi a valle **Cosa non Le piace di Apache SystemML?** Documentazione insufficiente, latenza di rete **Quali problemi sta risolvendo Apache SystemML e in che modo La sta aiutando?** integrazione senza soluzione di continuità con l'offerta di piattaforma come servizio ## Apache SystemML Discussions - [A cosa serve Apache SystemML?](https://www.g2.com/it/discussions/apache-systemml-what-is-apache-systemml-used-for) - [A cosa serve Apache SystemML?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-apache-systemml-used-for) - [View Apache SystemML pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/apache-systemml/reviews?qs=pros-and-cons§ion=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-08-15+06%3A08%3A28+-0500&secure%5Bsession_id%5D=2edda8a4-2825-439e-a33d-a17e48af7064&secure%5Btoken%5D=1b3708ec22d79e3d0661ce87e41e2560b98e6eb83386eabf13fa8de701d648e6&format=llm_user) ## Apache SystemML Features **Funzionalità aggiuntiva** - Tagging - Elaborazione del Linguaggio Naturale - Estrazione dei dati - Multilingue - Analisi Predittiva - Trascina e Rilascia - Riconoscimento vocale - Reportistica/Analisi - Gestione dell'archiviazione dei dati - Assistente Personale Virtuale (APV) - Copilota AI - Segmentazione dei clienti - Strumenti di collaborazione - Importazione/Esportazione Dati - Intelligenza Artificiale Generativa - Per eCommerce - Autorizzazioni Basate sul Ruolo - Branding personalizzabile - Cerca/Filtra - Monitoraggio - Gestione Documentale - API - Visualizzazione dei dati - Analisi delle tendenze - Apprendimento automatico - Controlli di Accesso/Permessi - Avvisi/Escalation - Metriche di Prestazione - Dati in tempo reale - Integrazioni di terze parti - App mobile - Molteplici fonti di dati - Per i team/organizzazioni di vendita - Analisi del Sentimento - Dashboard delle Attività - Chatbot - Automazione del flusso di lavoro **Integrazione - Apprendimento Automatico** - Integrazione - Integrazioni di terze parti **Apprendimento - Apprendimento automatico** - Dati di addestramento - Approfondimenti Azionabili - Algoritmo **Funzionalità aggiuntiva** - Modellazione Predittiva - Flusso di lavoro configurabile - Tagging - Importazione/Esportazione Dati - API - Analisi Predittiva - Visualizzazione dei dati - Gestione degli Endpoint - Molteplici fonti di dati - Senza codice - Preparazione dei dati - Revisione contabile - Strumenti di collaborazione - Analisi dei Big Data - Libreria di Algoritmi di ML - Gestione dei dati - Dashboard delle Attività - Acquisizione e Trasferimento Dati - Monitoraggio delle attività - Connettori di dati - Sicurezza dei dati - Estrazione dei dati - Reportistica e Statistiche - Gestione del flusso di lavoro - Copilota AI ## Top Apache SystemML Alternatives - [Automation Anywhere Agentic Process Automation](https://www.g2.com/it/products/automation-anywhere-agentic-process-automation/reviews) - 4.5/5.0 (4,068 reviews) - [Demandbase One](https://www.g2.com/it/products/demandbase-one/reviews) - 4.4/5.0 (1,941 reviews) - [Phrase](https://www.g2.com/it/products/phrase-phrase/reviews) - 4.5/5.0 (1,295 reviews)