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。
安価でスケーラブルな
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、顧客の購入行動と、天気が店舗の交通にどのように影響するかを探求しています。
何が嫌いですか？
Tensorflowは他のオプションと比較してわずかな努力を要しますが、GCPはその価値があります。
何が一番好きですか？
Tensorflowを使うと、私は期限切れになり、より大きなデータでテストしてから辞退することができます。 Google Cloud MLは、こうした努力を本当にうまく行います。
GCP ML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？
ヘルスケアドメイン。患者の病院再入院を特定する能力。このAPIを通じて、病院は患者のより良いエンゲージメントとより良い成果を得ることができます。
何が嫌いですか？
この製品は、KPI計量またはepoc時間サイクルを提供するのではなく、配備されたすべてのモデルを比較してより良いアスコル
何が一番好きですか？
GCP ML APIの使い易さモデル管理、バージョニング、および容易な導入を管理する優れた能力を備えています。ドキュメントは非常に使いやすく、さまざまな言語をサポートしています
簡単にML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？
オブジェクト検出のようなコンピュータビジョンの問題
何が嫌いですか？
多くの機能と複数のGPUサポート
何が一番好きですか？
多くの機械学習アルゴリズムをサポートするクラウド環境で使いやすい
実行モデル間のギャップをローカルに分散する
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？
ランニングモデルの分散的な性質について考える必要はなく、私たちにとって大きな勝利です。 Google Cloud ML Engineでシンプルで複雑なモデルを実行します。単一のマシン上で簡単に実行できる小さなモデルを実行している場合でも、MLエンジンを使用することは意味がありました。我々は多数の小さな独立したモデルを並行して実行することができます。
何が嫌いですか？
見積もりの使用方法（カスタム見積もりツール、缶詰めなど）の例がさらに優れています。また、電流制限値25を超える電流を流すことができますか？モデルは並行して素晴らしいでしょう - 私たちはしばしば私たちのlimtiを実行します。
何が一番好きですか？
TF Estimatorを使用する場合は、テンソルフローモデルを分散して実行することは絶対にシームレスになります。ここ数カ月間、製品は本当に安定していて、テンソルフローの最新バージョンでより詳細で最新の状態に保たれています。
GCM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？
NLP。データ解析は簡単です。
何が嫌いですか？
直感的ではありません。UIは混み合って混乱します。
何が一番好きですか？
使いやすい。 TensorFlowなどのサービスと統合されています。
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