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。
GCP 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？
私たちは南部データ科学者会議
何が嫌いですか？
時には、助けを必要とするのに時間がかかります。
何が一番好きですか？
Google Cloud Machine Learning Engineには、テンソルフローの関数が多数組み込まれており、段階的に実行するデータラプタがあります。
MLエンジン
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？
ケースルーティングのモデル
何が嫌いですか？
MLモデルは、ローカルファイルへのパスを使用して開発されています。 Google Cloud Storageを使用するためのモデルの更新は難しく、Google Cloudにはこれを行う方法に関するドキュメントはありません。また、Pythonスクリプトを更新してargparseを使用することは、ほとんどの文書では試行錯誤です。
何が一番好きですか？
gcloud mlエンジンコマンドによるMLエンジンジョブの実行が容易
なかなか良い製品
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
ビッグデータによるデータ解析
改善してほしいポイントは何でしょうか？
最初は習得しにくいものです。
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
設定が終わってしまえばとても直感的な使いかが経できて簡単です。
もちろんお薦めです。
クラウド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？
画像の超解像度。スケーラビリティとパワー。
何が嫌いですか？
tf.nightlyとの統合は難しいです。サービングはtf.estimatorでも簡単ではありません
何が一番好きですか？
非常に強力で直感的です。製品チームのサポートも大好きです。
Google（グーグル）ネクストカンファレンスでのレビュー
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
ディープラーニング
改善してほしいポイントは何でしょうか？
ツールの可用性。どこにあるのか分からないボタンもあります。
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
ラボへのオンクリックプロビジョニングがうまくいっています。
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