Recensioni e Dettagli del Prodotto Mahout

La cosa migliore di Mahout è che è una libreria di apprendimento automatico scalabile e unica; ho sviluppato un modello di apprendimento automatico su più di 10 milioni di set di dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che non mi è piaciuto di Mahout è che dopo lo sviluppo del modello o durante lo sviluppo del modello, non supporta molte librerie di calcolo scientifico, e la parte di visualizzazione potrebbe essere ulteriormente migliorata. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Apache Mahout è utilizzato per l'implementazione e lo sviluppo di progetti di apprendimento automatico scalabili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il suo utilizzo richiede una competenza preliminare nel machine learning e nello strumento per implementare qualsiasi progetto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi è piaciuto che questo sistema fosse facile da usare e aiuta con la gestione dell'archiviazione dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

All'inizio non mi è piaciuto quanto fosse goffa l'interfaccia, ma è migliorata con il tempo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa migliore di Mahout è che si appoggia sui sistemi Hadoop e possiamo facilmente utilizzare i dati dai file system Hadoop per fare analisi usando Mahout. L'ho usato principalmente per un'analisi comparativa tra Sparks MLib e Mahout. Mahout è più per uno statistico e dipende dal caso d'uso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il tempo di calcolo è relativamente lento rispetto ad altri framework simili come Mlib e TensorFlow. Inoltre, non c'è supporto aziendale in quanto tale ed è puramente un framework open source con un repository di conoscenze online limitato. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È un framework lineare progettato da Apache. Molto utile per ingegneri e matematici per lavorare sulle loro ipotesi. Aiuta a distribuire algoritmi di apprendimento su larga scala con codici brevi grazie a questo software. Disponibile anche nei modelli di ML che possono aiutare a testare e verificare i tuoi dati per l'uso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ho trovato alcun problema nell'usarlo. Quindi mi piace. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mahout è un ottimo strumento perché posso usarlo per i miei flussi di lavoro finanziari e eseguire non solo statistiche riassuntive, ma anche statistiche più avanzate. Posso anche fare correlazioni lineari insieme all'autocorrelazione in Mahout per individuare discrepanze nei nostri dati finanziari. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non riesco a pensare a svantaggi per Mahout. È un buon strumento. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'inclusione dei commenti come parte del testo analizzato consente di tenere conto dei nomi utente (autori dei commenti). Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non facilita l'inclusione dei membri del team che contribuiscono di più in certe categorie di richieste di modifica. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa migliore di Mahout è che è gratuito. Supporta il lavoro su big data utilizzando Map Reduce e ha anche l'accelerazione abilitata per GPU. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Anche se principalmente basato su Scala e supporta Python, sarei stato più felice se la maggior parte delle cose potesse essere fatta in Python, poiché è una delle lingue più popolari. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mahout mi permette di eseguire algoritmi di apprendimento automatico per il clustering e la classificazione facilmente su Hadoop. È un'ottima implementazione scalabile gratuita e ne sono piuttosto soddisfatto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Penso che uno dei problemi che ho sia che vari algoritmi tendono ancora a mancare, che altrimenti mi piacerebbe vedere. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

è uno strumento eccellente, fondamentalmente open source, creato sotto una teoria per algoritmi lineari nella fattorizzazione di matrici per aziende globali. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non soddisfa o copre tutti i tipi di algoritmi, il che lo limita. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.