Crab Bewertungen & Produktdetails

Es ist einer der besten verfügbaren Open-Source-angepassten Empfehlungsmaschinen-Builder in Python.

Es gibt viele Punkte zu erwähnen, von der einfachen API bis zum robusten Verhalten, aber ich mag besonders ein Merkmal daran, die vorinstallierten Datensätze. Es mag nicht für jeden gut klingen, aber wenn man erkennt, dass diese helfen, ohne Verzögerung praktisch zu arbeiten. Man kann einfach die Bibliothek mit pip installieren und loslegen. Diese helfen sehr in der Lernphase. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Eine Sache, die ich an Crab wirklich nicht mag, ist die Dokumentation. Die Dokumentation wird nie aktualisiert und die aktuelle Dokumentation ist wirklich schlecht. Die Mitwirkenden von Crab sollten den Schritt machen und eine ordentliche Dokumentation schreiben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Crab ist ein Open-Source-Tool zur Erstellung von angepassten Empfehlungssystemen, das dabei hilft, Empfehlungssysteme unterwegs zu erstellen, ohne dass tiefgehende Kenntnisse über Empfehlungssysteme erforderlich sind.

Ein Empfehlungssystem kann in wenigen Schritten erstellt werden -

1. Ein Dataset laden

2. Ein Modell mit der Crab-API erstellen

3. Ein Ähnlichkeitsmaß definieren

4. Einen Empfehlungsdienst darüber hinzufügen, mit der Crab-API

Es verfügt über eine High-Level-API und Unterstützung für bekannte Python-Bibliotheken, was es einzigartig und benutzerfreundlich macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dies ist das Einzige, das ich bevorzuge, während ich eine Empfehlungsmaschine baue, also habe ich im Grunde keine Abneigungen gegen Crab, aber ich hätte gerne eine Sache verbessert, die Dokumentation. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- Crab ist eine Open-Source, was bedeutet, dass es frei verfügbar ist und jeder ein Problem melden und eine Funktion anfordern oder sie selbst implementieren kann. Dies ist eine Sache, die mich daran fasziniert.

- Auch die Unterstützung verschiedener Python-Bibliotheken wie pandas und numpy macht es einzigartig im Vergleich zu anderen Frameworks, da es viele Implementierungen gibt, die diese Bibliotheken nicht unterstützen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ja, es hat viele Vorteile, aber ich habe auf einen großen Nachteil hingewiesen. Es unterstützt Python, was seine Nutzung auf Python-Entwickler beschränkt und alle Türen für Entwickler schließt, die andere Sprachen wie Java, C/C++, JavaScript und so weiter verwenden. Ich sehe dies als einen Hauptnachteil, da es schwierig wird, die Sprache zu wechseln, und uns zwingt, auch die Frameworks zu wechseln. Das erhöht die Belastung, eine neue Bibliothek für eine neue Sprache zu lernen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- Der allererste Vorteil dieser Bibliothek ist, dass sie Open Source ist.

- Sie unterstützt verschiedene bekannte Python-Bibliotheken, die für Datenmanipulation und Visualisierung verwendet werden, wie numpy, pandas und matplotlib im Kern, was die Aufgaben der Entwickler erleichtert.

- Die API ist einfach zu verwenden und es ist einfach, die Funktionalitäten mithilfe der von Crab-Team bereitgestellten Dokumentation zu verstehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Dokumentationen benötigen einige Verbesserungen, da es viele Mängel gibt, wie zum Beispiel, dass einige APIs überhaupt nicht erwähnt werden und wenn sie erwähnt werden, nur sehr wenig Beschreibung haben. Außerdem gibt es nicht viele Beispiele, was es für neue Lernende schwierig macht. Sie müssen sich auf andere Quellen verlassen, was meiner Meinung nach ein großer Nachteil dieser Bibliothek ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die API ist auf hohem Niveau und man muss kein detailliertes Wissen darüber haben, "wie Empfehlungsmaschinen funktionieren", aber grundlegende Kenntnisse in Python reichen aus.

Außerdem stellen sie Beispieldatensätze zur Verfügung, bei denen man praktische Erfahrungen beim Lernen sammeln kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Schlimmste an Crab ist der Dokumentationsteil. Sie haben gut gearbeitet, um eine so großartige Bibliothek zu schaffen, aber nicht genug getan, um eine gute Dokumentation zu erstellen. Ich denke, sie sollten sich auf diesen Teil konzentrieren und alles andere ist großartig! Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Diese Bibliothek verfügt über hochmoderne Empfehlungsalgorithmus-Engines, die gut optimiert und einsatzbereit auf Produktionsebene sind. Außerdem gefällt mir die Benutzerfreundlichkeit dieser Bibliothek, da sie bekannte Python-Bibliotheken wie numpy und matplotlib unterstützt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Dokumentation benötigt einige Verbesserungen, da die API-Beschreibungen nicht richtig erwähnt werden und es auch an Beispielen mangelt. Es gibt nicht genügend Beispiele, was es schwierig macht, zu lernen, und man muss mehr Zeit mit dem Verstehen als mit der Implementierung verbringen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dieses Framework ist gut organisiert und verfügt über eine High-Level-API, die es Entwicklern ermöglicht, Empfehlungsmaschinen mit nur wenigen Codezeilen zu programmieren, ohne vorheriges Wissen darüber, wie Empfehlungsmaschinen funktionieren.

Die erstellten Empfehlungsmaschinen sind dynamisch und wiederverwendbar, was bedeutet, dass dasselbe Modell verwendet werden kann, um eine dynamische Menge an Daten oder sogar einen anderen Datensatz mit wenigen Anpassungen zu trainieren.

Dieses Framework unterstützt Bibliotheken wie numpy und pandas, was die Datenmanipulation vergleichsweise erleichtert und den Prozess bis zu einem gewissen Grad beschleunigt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt keine ordnungsgemäße Dokumentation, die von der Entwicklergemeinschaft des Projekts bereitgestellt wird, und es sind nur sehr wenige Beispiele verfügbar. Dies ist wirklich ein Hindernis für Lernende und sind ernsthafte Probleme, die berücksichtigt werden müssen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- Es lässt sich leicht mit den bekannten Python-Bibliotheken wie numpy, pandas usw. integrieren, was die Arbeit erleichtert.

- Man kann Algorithmen wie Collaborative Filtering direkt mit der Crab-API implementieren.

- Es bietet auch Dienstprogramme zum Laden von Datensätzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Dokumentation ist nicht besonders gut gepflegt, in einigen Teilen fehlt es an Erklärungen und es gibt sogar keine Beispiele, die beim Lernen helfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Diese Bibliothek ist einzigartig. Sie reduziert den gesamten Stress des komplexen Codierens, während man ein eigenes maßgeschneidertes Empfehlungssystem erstellt, indem sie eine einfache und benutzerfreundliche API bereitstellt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es hat nur Unterstützung für die Programmiersprache Python und auch die Dokumentation ist nicht so gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- Es ist eine einfache Interaktion mit anderen Hilfsbibliotheken von Python wie numpy und matplotlib.

- Dokumentation Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nicht genügend Video-Tutorials verfügbar, selbst auf YouTube. Die Entwickler sollten daran arbeiten, um den Nutzern zu helfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.