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。
私のために働く
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？
オーディオ分類を解決しようとする
何が嫌いですか？
それを使用する人々を見つけるのは難しいです。 stackoverflowのサポートと緩やかなチャネルは役に立ちません
何が一番好きですか？
私はdatalabとコースラのコースをどのように使っているのですか？私の時間は限られていますが、私はそれを楽しんでいます。
非常に整理されている
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？
PSOの一部としてのGCPコンサルティングプロジェクトHyperparameterのチューニング、さまざまなモデルバージョンの保存、トレーニング結果のTensorBoardでの可視化などの利点があります。
何が嫌いですか？
私はいくつかの機能を使って何が起こっているのかをもっと見たいと思っています。たとえば、vocabulary_to_feat_cols（）関数（または同様の関数）では、実際に何が行われているのかを理解することはうれしいことです。
何が一番好きですか？
私はインストラクターが知識があり、トレーニングがうまく構成されていることが好きです。
非常に便利な機械学習プラットフォーム
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？
開発する
何が嫌いですか？
自己学習の面で慣れにくい
何が一番好きですか？
すべてのライブラリは、インストールと使用の準備ができています。アップデートやバージョンを心配する必要はありません
Google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？
適切なユースケースを判断するために広範に使用されていない
何が嫌いですか？
私は広範囲に使用していないので、彼が嫌いであるかどうかはわかりません
何が一番好きですか？
Tensorflowアルゴリズムは、機械学習の使用時に便利です
一度ビルディングがその偉大な
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？
解約予測
何が嫌いですか？
あなたが新しいものかどうかはわかりにくいです。ドキュメントを見つけるのが難しい、またはドキュメントが不足しています。カスタム見積もりがデバッグとテンソルボードを理解するのが難しく、私のためにモデルを配備することも非常に困難でした。
何が一番好きですか？
私はそれがサーバーレスであり、深い学習の仕事をかなり速く実行するのが好きです。たくさんの例がある場合には、すでに作成された見積もりや画像処理が容易です。
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