Google Cloud AutoML Reseñas y Detalles del Producto

Google Colud AutoML makes it very easy to train high-quality machine learning models without requiring deep ML expertise .the interface is intuitive , the decumentation is clear and the integration with other Google could services is seamless. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The pricing can be expensive for small projects or students Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El kit AutoML de Google es una de las mejores plataformas para desarrolladores de aprendizaje automático, ya que el principal beneficio es que es de Google y el aprendizaje automático está altamente influenciado por Google. De esa manera, el kit AutoML de Google proporciona técnicas y soporte de algoritmos de aprendizaje automático muy sofisticados. Además de eso, el rendimiento y la precisión de los algoritmos de AutoML son mucho mejores que otras plataformas de aprendizaje automático. El modelo de cualquier problema específico es muy fácil y rápido. Los algoritmos y técnicas de Google AutoML pueden manejar fácilmente el procesamiento de datos grandes y complejos y, al estar en la nube, obtengo un soporte de GPU extremadamente bueno que de otro modo me costaría miles de dólares. Realmente marca la diferencia en cómo desarrollo aplicaciones de aprendizaje automático. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una cosa que creo que se puede mejorar es que Google puede conocer mis conjuntos de datos privados, lo cual a veces puede ser un problema de privacidad para algunos usuarios. Entonces, Google podría introducir algunas técnicas de carga de datos privados en la plataforma AutoMl. Aparte de eso, no hay problemas importantes en ella. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esto ayudó a nuestra empresa a mejorar la toma de decisiones con más rapidez y facilidad. Ante un conjunto de datos de interés, el AutoML extrae el conjunto de datos de interés de los usuarios y determina una arquitectura de red de alto rendimiento. Es la manera rápida y fácil de comenzar a trabajar rápidamente y obtener modelos sofisticados más tarde. Facilidad de uso y capacidad de contratar becarios para etiquetar fotos para que el equipo sénior pueda centrarse en la tecnología. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todavía hay mucho arte asociado con el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Es difícil para nosotros depurar coincidencias de imágenes malas. De vez en cuando, la versión beta tiene un fallo que no puedo eliminar de mi modelo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Puedes utilizar el servicio de etiquetado humano de Google para que personas reales anoten o limpien tus etiquetas y aseguren que tus modelos se entrenen con datos de alta calidad. Ayuda a asegurar que tus datos estén limpios y que tu organización funcione de manera más fluida. Tiene una interfaz sencilla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

tiene una interfaz de usuario increíble y ofrece una gran interfaz, pero no es la opción más barata disponible. Especialmente si necesitas entrenamiento personalizado, el precio puede ser bastante elevado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La herramienta ha facilitado la creación de modelos de aprendizaje automático que utilizamos en otras aplicaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todavía hay mucho arte asociado con el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Algo de andamiaje para ayudar con cómo ajustar los modelos sería útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

usando Cloud Auto ML como un bloque de construcción para problemas complicados de visión por computadora. Qué rápido entrena, haciendo claramente una gran implementación de aprendizaje por transferencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

que no puedo sacar mi modelo. Que estoy obligado a hacer predicciones a través de la API de este servicio. No hay una descripción clara de la propiedad de los datos, ¿se está reservando Google el derecho de mirar mis datos de entrenamiento para la construcción de modelos futuros? Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

AutoML de Google minimiza el ajuste manual de los hiperparámetros de los algoritmos de aprendizaje automático, como las redes neuronales y las redes profundas, a casi cero. Dado un conjunto de datos de interés, AutoML toma el conjunto de datos de interés de los usuarios y determina una arquitectura de red de alto rendimiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dado que AutoML es un software propietario de Google, es una especie de caja negra para los usuarios, aunque comprensible, los usuarios del mismo dominio se benefician de las sutilezas de AutoML para deducir inferencias más intuitivas a partir de los conocimientos utilizados por AutoML para determinar la arquitectura de la red. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tradicionalmente, el problema principal con las API de ML ha sido que los servicios han sido demasiado genéricos para el uso empresarial. Automl nos permite finalmente usar servicios de API de ML en un contexto empresarial al adaptar los resultados a las necesidades específicas del caso de uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sería bueno tener un motor de recomendaciones de AutoML. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Facilidad de uso y capacidad para contratar pasantes para etiquetar fotos, de modo que el personal senior pueda centrarse en la tecnología. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Difícil para nosotros depurar coincidencias de imágenes incorrectas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es la forma rápida y fácil de empezar rápidamente y obtener modelos sofisticados más adelante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se pueden añadir técnicas de modelado adicionales en el futuro. Así que tienes lo que tienes en un momento dado. Podría hacerse dinámico. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.