Recensioni e Dettagli del Prodotto Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML rende molto facile addestrare modelli di machine learning di alta qualità senza richiedere una profonda esperienza in ML. L'interfaccia è intuitiva, la documentazione è chiara e l'integrazione con altri servizi Google Cloud è senza soluzione di continuità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il prezzo può essere costoso per piccoli progetti o studenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il kit Google AutoML è una delle migliori piattaforme per gli sviluppatori di Machine Learning, poiché il principale vantaggio è che proviene da Google e il ML è fortemente influenzato da Google. In questo modo, il kit AutoML di Google fornisce tecniche e supporto per algoritmi di ML molto sofisticati. Inoltre, le prestazioni e l'accuratezza degli algoritmi AutoML sono decisamente migliori rispetto ad altre piattaforme di ML. Creare e addestrare il modello per qualsiasi problema specifico è molto facile e veloce. Gli algoritmi e le tecniche di Google AutoML possono gestire facilmente l'elaborazione di dati grandi e complessi e, essendo sul cloud, ottengo un supporto GPU estremamente buono che altrimenti mi costerebbe migliaia di dollari. Fa davvero la differenza nel modo in cui sviluppo applicazioni di ML. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Una cosa che credo possa essere migliorata è che Google può venire a conoscenza dei miei set di dati privati, il che a volte può rappresentare un problema di privacy per alcuni utenti. Quindi, Google potrebbe introdurre alcune tecniche di caricamento dei dati privati sulla piattaforma AutoMl. A parte questo, non ci sono problemi importanti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ciò ha aiutato la nostra azienda a migliorare il processo decisionale in modo più rapido e semplice. Di fronte a un insieme di dati di interesse, l'AutoML estrae l'insieme di dati di interesse dagli utenti e determina un'architettura di rete ad alte prestazioni. È il modo rapido e semplice per iniziare a lavorare rapidamente e ottenere modelli sofisticati in seguito. Facilità d'uso e capacità di assumere stagisti per etichettare le foto in modo che il team senior possa concentrarsi sulla tecnologia. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

C'è ancora molta arte associata all'addestramento dei modelli di apprendimento automatico. È difficile per noi correggere le corrispondenze di immagini errate. Di tanto in tanto, la versione beta ha un difetto che non riesco a rimuovere dal mio modello. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Puoi utilizzare il servizio di etichettatura umana di Google per far annotare o pulire le tue etichette da persone reali, assicurandoti che i tuoi modelli vengano addestrati su dati di alta qualità. Aiuta a garantire che i tuoi dati siano puliti e che la tua organizzazione possa funzionare in modo più fluido. Ha un'interfaccia semplice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

ha un'interfaccia utente straordinaria e offre un'ottima interfaccia, ma non è l'opzione più economica disponibile. Soprattutto se hai bisogno di formazione personalizzata, il prezzo può essere piuttosto elevato. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Lo strumento ha facilitato la creazione di modelli di apprendimento automatico che utilizziamo in altre applicazioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

C'è ancora molta arte associata all'addestramento dei modelli di apprendimento automatico. Alcune impalcature per aiutare a regolare i modelli sarebbero utili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

utilizzando Cloud Auto ML come blocco di costruzione per problemi complessi di visione artificiale. Quanto velocemente si allena, realizzando chiaramente un'ottima implementazione del transfer learning. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

che non posso portare fuori il mio modello. Che sono vincolato a fare previsioni tramite l'API di questo servizio. Non c'è una chiara descrizione preliminare della proprietà dei dati, Google si riserva il diritto di esaminare i miei dati di addestramento per la costruzione di modelli futuri? Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

AutoML di Google riduce al minimo la regolazione manuale degli iperparametri degli algoritmi di apprendimento automatico, come le reti neurali e le reti profonde, quasi a zero. Dato un dataset di interesse, AutoML prende il dataset di interesse dagli utenti e determina un'architettura di rete ad alte prestazioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Dato che AutoML è un software proprietario di Google, è una sorta di scatola nera per gli utenti, anche se comprensibile, gli utenti dello stesso dominio traggono vantaggio dalle sfumature di AutoML per dedurre inferenze più intuitive dagli approfondimenti utilizzati da AutoML per determinare l'architettura della rete. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Tradizionalmente, il problema principale con le API di machine learning è stato che i servizi erano troppo generici per l'uso aziendale. AutoML ci consente finalmente di utilizzare i servizi API di machine learning in un contesto aziendale adattando i risultati alle esigenze specifiche del caso d'uso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sarebbe utile avere un motore di raccomandazione AutoML Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Facilità d'uso e possibilità di assumere stagisti per etichettare le foto in modo che il personale senior possa concentrarsi sulla tecnologia. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Difficile per noi eseguire il debug di corrispondenze di immagini errate. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È il modo rapido e semplice per iniziare rapidamente e ottenere modelli sofisticati in seguito. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ulteriori tecniche di modellazione possono essere aggiunte in futuro. Quindi hai quello che hai in un dato momento. Potrebbe essere reso dinamico. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.