
優れた製品、使いやすい
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?
マシンラーニングを使用して立ち上げることができます
何が嫌いですか?
立ち上げて走らせる少しの学習曲線があります
何が一番好きですか?
本当にGCMLが大好きです。セットアップと使用が非常に簡単です。
-
翻訳
-
原文
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。
優れた製品、使いやすい
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?
マシンラーニングを使用して立ち上げることができます
何が嫌いですか?
立ち上げて走らせる少しの学習曲線があります
何が一番好きですか?
本当にGCMLが大好きです。セットアップと使用が非常に簡単です。
経験があれば拾いやすい
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?
顧客の感情分析
何が嫌いですか?
いくつかの開発スキルと分析スキルが必要で、簡単なボタンはありません。
何が一番好きですか?
タスクを完了するために必要なセットアップおよび操作上の要件なしに、機械学習を素早く展開する能力。機械学習エンジンにもっと多くのuxが関わったことを願っていますが、確かにそうなるでしょう。
貧弱なドキュメントですが、そうでなければ素晴らしいツール
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?
スケールとしてのソリューションは望ましい利益です。産業システムに関連する建物推論システム。
何が嫌いですか?
ドキュメンテーションの欠如。あなたは操作のコンセプトを推測しなければならず、常に利用可能なものを探索するためにコマンドラインのヘルプに行く.....あなたのコードのパッケージ化は、最初の2回を行うのは面倒です例。これはすべて文書化されています。 MLをやろうとしているクラウド/ソフトウェアエンジニアのためのツールビルドのように見えます。
何が一番好きですか?
私はmlトレーニングを使用してサービスとして役立つことが好きです。私はプログラム的に一連の訓練ジョブをセットアップすることができます
AutoMLは非常に有望です
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、AutoMLを使用してより多くの洞察力とインテリジェンスをCRM製品に提供する可能性を模索しています。私たちはこれで初期の段階にあります。
何が嫌いですか?
カテゴリの数は現在かなり限られていますが、これはすぐに拡張する必要があります。
何が一番好きですか?
特にAutoMLのためにGCPを使ってアルファを調べました。 Google Cloudチームのオンボーディングとコミットメントは素晴らしい経験です。彼らは、AWSのような他の大きな競合他社と比較して、このトピックで最も経験しなければならないようです。
フルサイクル機械学習
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?
画像内の音声翻訳マッチメイキングオブジェクト検出
何が嫌いですか?
すべてがきちんと結ばれているわけではありません。 FirebaseのようなデータをCloud Pub / Subにストリーミングすることはできませんので、マシン学習を行うことができます。 Google Speech APIは、コンタクトセンターのレコーディングからの長いオーディオファイルの転写をしません
何が一番好きですか?
シームレスなサーバレスな方法ですべてを行うことができます。
ITreviewに参加しよう!