# MLJAR Reviews **Vendor:** MLJAR **Category:** [Piattaforme MLOps](https://www.g2.com/it/categories/mlops-platforms) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 16 ## About MLJAR Leader nella creazione di strumenti per la scienza dei dati. MLJAR è un framework di machine learning automatizzato (AutoML) progettato per rendere più facile e accessibile la costruzione e il deployment di modelli di machine learning. Offre strumenti per aiutare gli utenti—che siano data scientist, analisti o individui non tecnici—a creare modelli di machine learning senza bisogno di competenze di programmazione estese, costruire app basate sui dati e analizzare i dati. ! NUOVO ! Potenzia il tuo machine learning con MLJAR STUDIO - un innovativo editor di machine learning in Python. MLJAR mantiene librerie open-source come: AutoML mljar-supervised Mercury Supertree... ## MLJAR Reviews ### 1. Esperienza utente e opinioni su MLJAR **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Prince N. | Assistant systems engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 26, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** Il tempo risparmiato utilizzando applicazioni di ML automatico e la capacità del model stacking di costruire sistemi di ML più accurati agisce come un miglioramento per i data scientist esistenti. **Cosa non Le piace di MLJAR?** Non vedo svantaggi nella tecnologia secondo la mia opinione personale, ma credo che esista un'opinione contraria su come l'uso di tale tecnologia potrebbe un giorno finire per sostituire gli attuali data scientist di machine learning. Ma se devo indicarne uno, direi che durante il mio lavoro ho visto che l'imprecisione è il problema più grande con gli strumenti di ML della generazione attuale. **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** Ci ha permesso di creare pipeline di dati migliori per testare i nuovi prodotti in fase di sviluppo nel settore di incubazione TCS ion, dove richiediamo un'elevata precisione ML. ### 2. RECENSIONE DI MLJAR **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 28, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** MLJAR è uno dei migliori pacchetti Python che ho usato finora per il machine learning. Il software è facile da installare e molto utile per sviluppare nuovi moduli. Addestrare il modello su più algoritmi è davvero facile con esso, e il risultato è solitamente accurato, risparmiando così molto tempo nell'addestramento e nel rieseguire il modello con diversi set di dati in caso di errore. **Cosa non Le piace di MLJAR?** Finora il prodotto ha funzionato perfettamente per noi, niente di particolare da non gradire, tuttavia più pacchetti per il prodotto sarebbero molto apprezzabili. **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** Lo integriamo con il notebook Jupiter, e ci fa risparmiare sforzi e tempo per noi sviluppatori poiché richiede pochissime conoscenze tecniche per essere utilizzato. L'ho usato per diversi progetti per vari clienti, specialmente per progetti di previsione e analisi predittiva, e siamo molto soddisfatti dei risultati di output/previsione che ha fornito. ### 3. Un'alternativa a AutoML grande e facile da capire **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 26, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** La funzione AutoML è molto facile da usare e ha una sintassi simile al modulo sklearn e il report dopo è spiegato molto bene. Anche se sono nuovo di AutoML, ho usato H2O, ma questo è molto più semplice poiché ha una sintassi molto più semplice e i risultati sono migliori di sklearn e leggermente migliori di H2O. **Cosa non Le piace di MLJAR?** Il mio unico disappunto è che ha solo algoritmi supervisionati, mentre la popolarità degli algoritmi di apprendimento non supervisionato sta crescendo perché la maggior parte dei dati è non supervisionata. **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** Ho provato MLJAR su Kaggle per un compito di classificazione nella soddisfazione del cliente di Santander e mi ha dato risultati migliori rispetto agli algoritmi di sklearn e la mia posizione è salita molto più in alto rispetto a sklearn e quasi vicino a H2O. Sto considerando di usarlo nei miei futuri progetti e competizioni poiché è un ottimo modo per migliorare senza sforzo extra. ### 4. La migliore piattaforma di Machine Learning automatizzata per lo sviluppo e il deployment rapidi. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Suraiya A. | Information Security Analyst, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 13, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** MLJAR supporta un'ampia gamma di algoritmi per la classificazione insieme al supporto di una moltitudine di funzionalità per ottenere una migliore comprensione dei dati attraverso la selezione automatica delle metriche e l'ingegneria delle caratteristiche. **Cosa non Le piace di MLJAR?** MLJAR è ancora in evoluzione e deve tenere il passo con i nuovi progressi nella scienza delle tecniche e procedure di apprendimento automatico affinché i risultati del suo trattamento dei dati siano più intuitivi e applicabili. **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** Estrazione automatica delle caratteristiche e classificazione dei dati utilizzando modelli di dati integrati in MLJAR, risparmiando così tempo senza coinvolgersi nei processi di distribuzione del modello e di estrazione delle caratteristiche. ### 5. Recensione di MLJAR **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Arvind S. | System Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 26, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** La cosa migliore di questo pacchetto è la facilità con cui si può condividere il notebook e permette ad altri di eseguire i parametri del notebook e di scaricare facilmente il notebook eseguito come file HTML o PDF. **Cosa non Le piace di MLJAR?** La cosa che non mi piace del pacchetto è che l'interfaccia grafica di questo. Può essere più user-friendly da usare e aiutare le persone a comprendere il machine learning. È difficile da importare in Python. **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** MLJAR sta aiutando ad automatizzare il processo di machine learning. Quando ho iniziato ad apprendere il machine learning, mi ha aiutato ad automatizzare il processo per costruire codici migliori. ### 6. Ha fatto il possibile **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Pooja K. | Cyber Security Analyst, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 06, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** Il principale vantaggio di MLJAR è la produzione di report in markdown dall'addestramento dei modelli. **Cosa non Le piace di MLJAR?** La soluzione può rapidamente diventare complessa e difficile da visualizzare. È difficile utilizzare i sistemi di controllo delle versioni perché i notebook hanno codice e output memorizzati insieme nel file del notebook. **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** La spiegabilità dei modelli prodotti dal sistema è disponibile ed è memorizzata in una directory locale, l'output del modello di MLJAR sta facendo un ottimo lavoro. ### 7. Uno dei migliori pacchetti Python per l'apprendimento automatico **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** ShriRam g. | Software Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** March 29, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** La cosa migliore di MLJAR è che anche chi ha poca o nessuna esperienza di programmazione può usarlo. È facilmente condivisibile e riduce il tempo di sviluppo per i programmatori. Inoltre, i notebook Python possono essere convertiti in app web interattive. **Cosa non Le piace di MLJAR?** Anche se MLJAR è un software buono e leggero, potrebbe avere aggiornamenti più rapidamente. Il percorso da principiante ad avanzato può essere più semplificato in modo che tutti si adattino rapidamente al loro ambiente. **Raccomandazioni per chi sta considerando MLJAR:** Se vuoi accelerare il tuo ciclo di sviluppo, puoi procedere con questo strumento. **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** MLJAR aiuta a risparmiare il tempo degli sviluppatori. Gli algoritmi di ML possono essere facilmente integrati senza conoscere le profonde complessità del linguaggio. C'è una spiegazione e un'analisi approfondita per ciascun algoritmo. ### 8. MLJAR - Strumenti di Data Science **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kuldeep S. | IT Analyst, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 29, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** facile scrivere codice - un'interfaccia grafica per la generazione di codice, facile riutilizzare il codice come applicazione o attività programmata, facile controllare la versione, facile costruire applicazioni con GUI, facile testare. **Cosa non Le piace di MLJAR?** Non sono riuscito a trovare alcun difetto. **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** L'applicazione desktop con interfaccia grafica no-code ti salva dall'installazione di Python e dalla corretta versione dei pacchetti, risultando in un aumento delle prestazioni. ### 9. Recensione di MLJAR **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Shivam G. | Technical Consultant, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 01, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** Uno dei casi che mi piace è fornire parametri del notebook in formato YAML. Non ho mai sperimentato questo in nessun altro prodotto. Un altro è la pianificazione dell'esecuzione di un notebook. **Cosa non Le piace di MLJAR?** Personalmente non sono soddisfatto dell'esperienza utente. Ho utilizzato diverse piattaforme con integrazione ML che sono di gran lunga migliori. L'esperienza utente necessita di alcuni miglioramenti. **Raccomandazioni per chi sta considerando MLJAR:** Posso consigliare MLJAR a qualcuno abituato a YAML e alla pianificazione dell'esecuzione dei notebook. **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** Ho cercato di risolvere problemi legati al settore immobiliare dove preparo modelli dopo aver estratto i dati e programmato l'esecuzione dei notebook. Penso che in qualche modo, grazie alla programmazione, le prestazioni siano aumentate. ### 10. Associato Senior **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Sicurezza informatica e di rete | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** April 01, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** - Risparmia tempo grazie a un pacchetto pronto all'uso. Francamente, risparmia circa il 25% del tempo. -Aiuta molto nello sviluppo di nuovi moduli -Facile da installare **Cosa non Le piace di MLJAR?** Non c'è nulla che non mi piaccia. L'unico suggerimento che posso fornire è che devono essere aggiunti più pacchetti anche per il prodotto popolare. **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** Stavamo sviluppando un modulo per creare un repository di log centralizzato ed estrarre dati significativi e caricare quei dati in una tabella del database. Ci aiuta a raggiungerlo rapidamente. ### 11. La migliore piattaforma per tutte le tue esigenze di ML **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shrikant P. | S, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 18, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** È molto facile addestrare un modello su più algoritmi e sicuramente farà risparmiare tempo. **Cosa non Le piace di MLJAR?** Niente da disprezzare rende il mio lavoro più facile. **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** Addestrato alcuni modelli per lavoro personale e professionale. ### 12. Pacchetto python MLJAR **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sonali A. | Senior Data Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 01, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** È molto efficiente in termini di tempo e fornisce risultati accurati. **Cosa non Le piace di MLJAR?** È più lento rispetto ad altri servizi simili disponibili **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** Stiamo usando questo per eseguire analisi predittive per diverse sfide e questo si dimostra estremamente accurato. ### 13. Il pacchetto più semplice per il machine learning basato su PYTHON **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mukul T. | Founder, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** March 30, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** Il modo in cui l'auto ML funziona gestendo i dati in forma tabellare migliora l'efficienza nelle configurazioni hardware disponibili. **Cosa non Le piace di MLJAR?** Ha bisogno di una potenza di elaborazione migliore, cioè di un hardware migliore. **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** Sto usando questo per l'analisi del tempo e del suolo ### 14. MLJAR - benedizioni per la Scienza dei Dati **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Sicurezza informatica e di rete | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** March 29, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** L'apprendimento automatico su dati tabulari è fantastico. Aiuta a imparare e analizzare vari aspetti strutturali dei dati con una varietà di funzionalità di apprendimento facili. **Cosa non Le piace di MLJAR?** Non c'è nulla che possa essere considerato una parte sgradevole per quanto riguarda MLJAR. **Raccomandazioni per chi sta considerando MLJAR:** Devi dare un'occhiata con una grande esperienza di MLJAR **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** Concentrandosi sugli aspetti di caricamento, salvataggio e ri-esecuzione per aumentarne l'efficienza e l'affidabilità. Il suo modello integrato è eccellente: spiegare-eseguire-competere-optuna. ### 15. Recensione di MLJAR **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Prodotti farmaceutici | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** December 29, 2021 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** MLJAR è il migliore nel settore per creare script e notebook ML senza codice. La sua integrazione con Jupyter notebook è anche molto efficiente. **Cosa non Le piace di MLJAR?** La capacità di passare dalla modalità principiante a quella professionale per adattarsi a modifiche pesanti potrebbe essere ulteriormente migliorata. È sicuramente un approccio innovativo e attendo con interesse ulteriori sviluppi. **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** Il vantaggio più grande è quando sei consapevole dei concetti ma non riesci a ricordare tutta la sintassi e le complessità della lingua, MLJAR fornisce la migliore soluzione e facilità di accesso lì e risparmia molto tempo. ### 16. MLJAR per ML su dati tabulari **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** March 31, 2022 **Cosa Le piace di più di MLJAR?** Come può facilitare il processo di apprendimento automatico su dati tabulari **Cosa non Le piace di MLJAR?** Potrebbe essere più efficiente se avesse un supporto integrato per l'esecuzione come numba **Raccomandazioni per chi sta considerando MLJAR:** Provalo una volta, ti piacerà **Quali problemi sta risolvendo MLJAR e in che modo La sta aiutando?** Addestrare i nostri dati che sono nei database relazionali ## MLJAR Discussions - [A cosa serve MLJAR?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-mljar-used-for) - [View MLJAR pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/mljar/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-20+22%3A43%3A10+-0500&secure%5Bsession_id%5D=4a1ecc4d-fb71-4ed4-8afd-5600171b1ca4&secure%5Btoken%5D=804545f2ffad4fe7301868170587f0bbe8fa000110606ca843ffe957e898408b&format=llm_user) ## MLJAR Features **Distribuzione** - Flessibilità linguistica - Flessibilità del Framework - Versionamento - Facilità di distribuzione - Scalabilità **Distribuzione** - Flessibilità linguistica - Flessibilità del Framework - Versionamento - Facilità di distribuzione - Scalabilità **Gestione** - Catalogazione - Monitoraggio - Governare - Registro Modelli **Operazioni** - Metriche - Gestione delle infrastrutture - Collaborazione **Gestione** - Catalogazione - Monitoraggio - Governare **Intelligenza Artificiale Generativa** - Generazione di Testo AI - Riassunto del testo AI ## Top MLJAR Alternatives - [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (750 reviews) - [SAS Viya](https://www.g2.com/it/products/sas-sas-viya/reviews) - 4.3/5.0 (754 reviews) - [Snowflake](https://www.g2.com/it/products/snowflake/reviews) - 4.6/5.0 (688 reviews)