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。
スマートなソフトウェア
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？
サーチ
何が嫌いですか？
あまり知られていない。私と私のクライアントの学習曲線を緩和するために、私はすぐに適用できるソリューションを持っていたいと思います。
何が一番好きですか？
自分の入力に基づいて行動を変える能力が大好きです。
製品を検討している他の人への推奨事項
やってみて
Google Cloud Machine Learning Engineレビュー
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？
今、私たちは機械学習を通して電車を学ばせようとしています。我々はまだ何の利益も経験していないが、我々はそれに向けて取り組んでいる。
何が嫌いですか？
私が嫌いだったのは、ソフトウェアを実際に自分のコンピュータ上で動かすことだけでした。
何が一番好きですか？
私はGoogle Cloud Learning Engineが簡単に手に入ることが好きでした。
製品を検討している他の人への推奨事項
間違いなく、それは簡単に拾うために行ってください。
Trey H.
Johnson & Johnson｜Business Analyst at Johnson & Johnson｜Hospital & Health Care
ビジネスニーズに使用
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？
それは私の問題を分析し、同僚に物事を推薦することができます
何が嫌いですか？
実際には、書式設定は調整を使用することができませんでした。
何が一番好きですか？
すべて、それはあなたが仕事を完了するために必要なすべてを持っています
パターンの検索
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？
ソフトウェア解析/デバッグパターン認識と予測機能は、アプリケーション開発に最適です。
何が嫌いですか？
ちょっとした/時にはすべての大きなソフトウェアアプリケーションと同じように遅い
何が一番好きですか？
発見パターンの特徴は非常に有用で正確です
Googleクラウドのマシン学習体験
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？
幅広い学術プロジェクトに活用しています。 NLPと談話の承認を得ています。
何が嫌いですか？
他の機械学習段階とは対照的に、雲の上にあると思う。ですから、クラウドに組織情報を入れるという最終目標を念頭に置いて、余分な情報管理ベンチャーを経験する必要があります。
何が一番好きですか？
私はあなたがモジュールを準備することで得られた容量の尺度が好きです。これらの調製モジュールは、一般に、必要に応じて、各収集ごとに、何度も繰り返し使用される。私は同様に、あなたの完成したアイテムが素晴らしいことを保証するために、ウィザード全体を通して与えられた指示が好きです。このプログラムは、家庭や職場で使用するための多くのガジェットに適しています。このプログラムでは、ポートフォリオやモジュールを個別に準備するために必要なイベントでも、現在のGoogleドライブを利用しています。 Googleドライブは、Google Cloud Machineで簡単に利用できます.Google Cloudは、集まりを共有し、協力し合うことができるからです。私は同様に、彼らが付加的に熟練した利用のためにGoogleのステージを利用しているので、必須およびその他の地域の個人として組織に付与することができます。
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