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Recensioni H2O (24)

Recensioni

Recensioni H2O (24)

4.5
Recensioni 24

Review Summary

Generated using AI from real user reviews
Gli utenti lodano costantemente il prodotto per la sua facilità d'uso e la sua potente interfaccia visiva, che facilitano la rapida prototipazione e distribuzione dei modelli. L'integrazione di vari strumenti di machine learning e il forte supporto clienti migliorano l'esperienza complessiva. Tuttavia, alcuni utenti notano che la documentazione potrebbe essere migliorata per assistere meglio con l'integrazione e l'uso.
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Le recensioni di G2 sono autentiche e verificate.
Marc S.
MS
CEO
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Eccellente struttura e applicazione"
Cosa ti piace di più di H2O?

Eccellente supporto per il prodotto commerciale Driverless AI. Iterazione rapida. Le prestazioni sono generalmente migliori di quelle che si possono ottenere con il codice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di H2O?

In realtà niente. La combinazione di strumenti proprietari e open source, Driverless AI e H2O, fornisce strumenti per un'ampia gamma di casi d'uso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Petrolio ed energia
UP
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Buon software Automl"
Cosa ti piace di più di H2O?

Il front end web noto come flow è davvero facile da usare. Può essere utilizzato per creare rapidamente modelli di machine learning. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di H2O?

Il complesso modello di apprendimento automatico ha sovradattato i dati. Questo è particolarmente vero quando il set di dati è piccolo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

RS
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Flussi di lavoro per prototipazione rapida di ML"
Cosa ti piace di più di H2O?

Hanno sviluppato strumenti open source di alta qualità, inclusi le famiglie H2O-3 e AutoML. Non ho una licenza per il loro Driverless AI, ma la mia esperienza con esso attraverso tutorial e altre dimostrazioni è stata eccellente. Dovrei menzionare che i loro sforzi per sviluppare framework per l'interpretabilità del ML sono perfetti, e il loro centro di apprendimento si sta configurando come una risorsa preziosa per la comunità in generale. Le interfacce con R e Python consentono una transizione fluida dei flussi di lavoro preesistenti nel framework H2O. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di H2O?

Messaggi di debug alquanto criptici in H2O-3. Supportano pacchetti specifici per la manipolazione dei dati (data.table in R, datataable in Python) per il bene della velocità e della manovrabilità dei big data, anche se molti utenti potrebbero trovare questo limitante. Driverless AI potrebbe non essere accessibile ai piccoli pesci nello stagno. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Produzione elettrica/elettronica
UP
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Applicazione di intelligenza artificiale senza conducente per l'apprendimento automatico automatizzato e l'analisi dei dati"
Cosa ti piace di più di H2O?

Facile da usare con un buon design dell'interfaccia utente e funzione di ML automatizzata. Driverless AI ha una forte capacità nell'ingegneria delle caratteristiche automatica e nella visualizzazione del sistema. L'ingegneria delle caratteristiche automatica supporta diversi algoritmi di apprendimento automatico (Random Forest, Decision Tree, Neural Network, Deep Learning, ecc.) e la regolazione dei parametri delle caratteristiche (accuratezza, tempo, calcolo del sistema, ecc.). Il sistema aiuta anche l'utente a ridurre il tempo e gli sforzi per la regolazione degli iperparametri e a confrontare il modello con diverse impostazioni. Questo ottimizzerà il processo e fornirà il modello più efficiente per la previsione nel dominio della classificazione o della regressione. Inoltre, Driverless AI ha anche un buon design dell'interfaccia utente e visualizzazione. L'interfaccia utente supporta anche l'utente finale per importare rapidamente i dati, visualizzare i dati in diverse categorie, nonché controllare il funzionamento del sistema e le prestazioni durante il processo di Auto ML. L'utente finale potrebbe anche osservare il riepilogo dell'esperimento e la matrice di accuratezza, nonché il confronto del modello in termini di accuratezza.

Inoltre, Driverless AI supporta anche l'interpretazione dell'AI per spiegare il modello e le prestazioni. Questa funzione è molto utile per l'utente finale per comprendere il blackbox del Machine Learning, così come per il team di gestione per prendere decisioni basate su informazioni estese. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di H2O?

Sarebbe fantastico se l'AI senza conducente potesse supportare il deployment per il calcolo edge, che è comune nel mondo IoT. Il calcolo edge richiederà un'elaborazione efficiente e una buona accuratezza con l'algoritmo AutoML. Questo aiuterà molto il cliente per il deployment. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Rafael P.
RP
Lecturer
Enterprise (> 1000 dip.)
"Una molto buona esperienza con il Machine Learning"
Cosa ti piace di più di H2O?

AutoML è un ottimo prodotto. Hanno altri prodotti, ma AutoML è il più impressionante. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di H2O?

Niente, forse l'integrazione con Spark potrebbe essere migliorata ma solo in piccoli dettagli. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Jiook C.
JC
Assistant Professor
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"h2o è il mio scienziato dei dati personale"
Cosa ti piace di più di H2O?

h2o offre una pipeline di apprendimento automatico completamente automatizzata e ben validata, rigorosa, che include l'interpretazione del modello all'avanguardia, consentendo previsioni e inferenze. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di H2O?

Non ho nulla da ridire sui prodotti di H2O. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Binesh S.
BS
Mid-Market (51-1000 dip.)
Partner commerciale del venditore o concorrente del venditore, non incluso nei punteggi G2.
"Ottimo framework di apprendimento automatico"
Cosa ti piace di più di H2O?

La possibilità di provare più modelli con poche righe di codice è il vantaggio più grande Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di H2O?

H20 fa un buon lavoro nell'astrazione dei passaggi di trasformazione e ottimizzazione sottostanti, che potrebbero essere un po' impegnativi Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

YK
Enterprise (> 1000 dip.)
"H2O.ai è un ottimo strumento per chi vuole costruire una pipeline di machine learning scalabile e interpretabile."
Cosa ti piace di più di H2O?

Trovo molto utile che fornisca un'interfaccia grafica per gli utenti per stimare quanto tempo impiegherà il modello a funzionare, oltre al contatore dell'acqua che mostra come vengono utilizzate le risorse durante il processo di modellazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di H2O?

I frame H2O hanno opzioni di elaborazione dei dati molto limitate rispetto ai dataframe di python pandas o pyspark. Se potessimo avere una maggiore manovrabilità dei dati, penso che aiuterebbe molto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Mercati dei capitali
UM
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Ottimo prodotto"
Cosa ti piace di più di H2O?

La parte migliore di H2O.ai è la sua facilità d'uso e l'interfaccia utente senza soluzione di continuità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di H2O?

Uno svantaggio di H2O.ai è, come con molti servizi, i suoi bug che non restituiscono dichiarazioni di debug leggibili dall'uomo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Ricerca
UR
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"ML accessibile"
Cosa ti piace di più di H2O?

Interfaccia pulita tramite Driverless AI e varietà di analisi Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di H2O?

Istruzioni migliori sarebbero utili, così come tutorial più chiari. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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