投稿日：
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？
推奨、詐欺の検出。
何が嫌いですか？
実用的な有用なユースケースの欠如。私はより現実的なケーススタディが好きです。おもちゃの例はあまり目的を果たさない
何が一番好きですか？
良い知識共有。良い話し手と意見
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AI Platformの評判・口コミ 全17件
AI Platformのユーザーレビュー・評価一覧
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。
投稿日：
絶対に素晴らしい技術
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？
仮想の受付をユースケースとして仕上げようとしています。最高のメリットは、パフォーマンスの課題がなくても劇的に計算に必要なインフラストラクチャを拡張できることです。
何が嫌いですか？
私はTensorflowを学ぶことはまだかなり複雑だと思います。 Tensorflowが期待どおりに動かなくなったときに正しい方向に向ける学習支援とプロンプトがあれば役立ちます。
何が一番好きですか？
私は、ML MLエンジンの複雑さを抽象化し、ユーザがAPIを使用してMLを学び、使用できるようにするGC MLエンジンの能力が大好きです。それはシンプルさは本当に素晴らしいです！
製品を検討している他の人への推奨事項
Amazonを試してみてくださいが、あなたはTensorの流れを無視することはできません
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投稿日：
Google Cloud ML
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？
農業、医薬品、サプライチェーン最適化、ヘルスケアのメリット：サテライトイメージの処理による農業資源のモニタリングの改善、サプライチェーンの効率化とバックログの効果的な削減、医薬品、材料科学製品の生成モデルの自動生成、 。
何が嫌いですか？
雲のコストが加わります。データフロー、IOT、Pubsubなどを設定するML / AI科学者のための習得曲線。PythonはJavaの使用が必要などこでもサポートされていません。
何が一番好きですか？
私は、Google CloudがMLエンドツーエンドのプロセスフローを処理し、バケットを使用してデータの品質を監視し、データを変換し、複雑なアルゴリズムの必要に応じてTPUとGPUをスピンオフすることができます。
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投稿日：
とても興味深い
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？
患者が提出した有害事象の予測、HCP
何が嫌いですか？
ドキュメントを更新する必要があります。私の質問に対処するための正しいページを指摘するための十分な文書はありません。
何が一番好きですか？
非常にユーザーフレンドリーでintient。任意の大きなデータセットを取ることができ、非常に短い時間内にアルゴリズムを解読することができます
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投稿日：
Google Tensorflowの経験
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？
私は、遺伝子発現プロファイルに基づいて異なるカテゴリーにpatintsを開始するための分類器を設計しています
何が嫌いですか？
私は現時点で私が嫌いなことを考えることはできません。このフレームワークにKerasを導入した後、インターフェイスははるかにクリーンです。
何が一番好きですか？
私のニューラルネットワークの構造とそれを訓練するのが簡単であることの記述の容易さ。
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