米国(G2 Crowd)のレビュー
本ページにあるレビューの一部は、機械翻訳したものを掲載しています。 詳細を知りたい方は各レビューからG2 Crowdの原文をご覧ください。
未来はここにある...
あなたはその製品でどんなビジネス上の問題を解決していますか？どのようなメリットが実現しましたか？
私たちは、顧客と電気通信の事柄に関する人事交流、統計情報のためにそれを使用しています。
何が嫌いですか？
MLの背後にある理論的情報学に触れるには、より多くの説明が必要です。
何が一番好きですか？
UIと実際には、フロントエンドを理解することは本当に偉大です！
Ashish K.
McKesson / Relayhealth｜Cloud Engineering/Data Science/Machine Learning/Cloud & Infrastructure Operations｜Health, Wellness and Fitness
Google MLE（グーグルMLE）を気に入ってます
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
プロトタイプを製造する能力が大幅に向上しました。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
指示はもう少しシンプルに書けるかと思います。Python（パイソン）のパッケージでモデルを設定するのが面倒です。
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
コーディングにフォーカスできるマネージドサービスです。
ML Engineにより、TensorFlowを使用して大規模なモデルを素早くトレーニングおよび展開することができました。
あなたはその製品でどんなビジネス上の問題を解決していますか？どのようなメリットが実現しましたか？
オブジェクト検出などの視覚タスクを自動化する。
何が嫌いですか？
テンソルボードやジュピターノートブックとの統合性を高めてコンソールを改善することができます。
何が一番好きですか？
オープンソースのTensorFlowライブラリ。特殊なビジョンモデルを訓練するために、事前に訓練されたモデルを使用する詳細なチュートリアル。モデル動物園。
サーバレスML開発、テスト、デプロイ
あなたはその製品でどんなビジネス上の問題を解決していますか？どのようなメリットが実現しましたか？
予測と新しい項目の前払い
何が嫌いですか？
MLXエンジンでは利用できないTFXで利用可能なモデルの評価とその他の機能があります
何が一番好きですか？
基礎となるハードウェアの抽象化と、使用するものに対する支払い。
機械学習
あなたはその製品でどんなビジネス上の問題を解決していますか？どのようなメリットが実現しましたか？
まだそれを学ぶ
何が嫌いですか？
今まで私が使用している機能が嫌いではない
何が一番好きですか？
機械学習と深い学習の製品と機能
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