
パターンの検索
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?
ソフトウェア解析/デバッグパターン認識と予測機能は、アプリケーション開発に最適です。
何が嫌いですか?
ちょっとした/時にはすべての大きなソフトウェアアプリケーションと同じように遅い
何が一番好きですか?
発見パターンの特徴は非常に有用で正確です
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パターンの検索
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?
ソフトウェア解析/デバッグパターン認識と予測機能は、アプリケーション開発に最適です。
何が嫌いですか?
ちょっとした/時にはすべての大きなソフトウェアアプリケーションと同じように遅い
何が一番好きですか?
発見パターンの特徴は非常に有用で正確です
Googleクラウドのマシン学習体験
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?
幅広い学術プロジェクトに活用しています。 NLPと談話の承認を得ています。
何が嫌いですか?
他の機械学習段階とは対照的に、雲の上にあると思う。ですから、クラウドに組織情報を入れるという最終目標を念頭に置いて、余分な情報管理ベンチャーを経験する必要があります。
何が一番好きですか?
私はあなたがモジュールを準備することで得られた容量の尺度が好きです。これらの調製モジュールは、一般に、必要に応じて、各収集ごとに、何度も繰り返し使用される。私は同様に、あなたの完成したアイテムが素晴らしいことを保証するために、ウィザード全体を通して与えられた指示が好きです。このプログラムは、家庭や職場で使用するための多くのガジェットに適しています。このプログラムでは、ポートフォリオやモジュールを個別に準備するために必要なイベントでも、現在のGoogleドライブを利用しています。 Googleドライブは、Google Cloud Machineで簡単に利用できます.Google Cloudは、集まりを共有し、協力し合うことができるからです。私は同様に、彼らが付加的に熟練した利用のためにGoogleのステージを利用しているので、必須およびその他の地域の個人として組織に付与することができます。
使いやすいが少し高価
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?
さまざまな異なるプロジェクトや業界で使用してきました。 NLPと音声認識に精通しています。
何が嫌いですか?
私は価格体系が嫌いです。音声の転写や画像認識などの場合、かなり高価で、モデルを自己ホストするオプションはありません(これはhipaa complainceには悪い)。
何が一番好きですか?
私はすべてがRESTをベースにしているのが好きです。使いやすくなっています。さらに、事前学習モデルは、機械学習を行うのが困難な部分がトレーニングデータを取得しているときに、本当に便利です。
GoogleはAI開発のトップリーダーです
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?
HTML5のスマート機能
何が嫌いですか?
Google AIに関する嫌いなのは、彼らがインターネットの世界を独占しているということです。幸いにも彼らはまだ他の企業に依存しています。
何が一番好きですか?
膨大なリソースと優れた人々がいるGoogle AIは、ユーザーデータをバッファリングしてすぐに処理できるAIを開発しました。
私が見た最高のサービスの一つ
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?
私たちのサービスに翻訳と翻訳を統合しました。
何が嫌いですか?
一度に認証が動作しないことがあります。
何が一番好きですか?
シンプルで使いやすいです。非常に正確です。
グーグルクラウドサミットデリー、Awasome expriences
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?
その評価の下、実装されていません。
何が嫌いですか?
そのようなものはありません。すべての裁判官は発明し、何も文句を言うことはありません。
何が一番好きですか?
Googleのクラウド、自動ml、ソリューションをより正確かつ簡単に取得するための、簡単、迅速、安全なクイック・トランシームレスに。
製品を検討している他の人への推奨事項
テンソル流
クラウド+機械学習 - そのベスト
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?
人間のパターン学習システムを構築しようとしています。簡単ですが、毎日更新し続けます。
何が嫌いですか?
クラウドMLでサポートされていない最新のGoogleテンソルフローバージョン。
何が一番好きですか?
データ準備からインポートされたデータを使用してモデルを訓練するのが簡単です。
製品を検討している他の人への推奨事項
素晴らしい
非常に競争力のある価格
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?
音声認識のようなタスクを改善するには、実際にコードを記述する必要があります
何が嫌いですか?
恐怖のデータはGoogleのサーバーに保存されています
何が一番好きですか?
使用の容易さ、および提供されたドキュメンテーション。ブランド名からの信頼性も保証されています。
その素早く簡単
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?
ビジョン、画像認識
何が嫌いですか?
処理時間が短い:)誰もがNNモデルを設計するのに役立ちます。
何が一番好きですか?
トレーニングのためのモデルの準備が整いました。これは素晴らしいエンジンです。
製品を検討している他の人への推奨事項
確かに。いい商品だ
データ科学者として、Googleのクラウドを使用したMLアルゴリズムに取り組んでいます
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?
データ科学者のチームとして、チャーンモデルと傾向モデルを構築する必要があります。 Google MLエンジンは、これらのモデルを構築し、NLPを使用して現在の顧客の問題を苦情に理解するのに役立ちます。
何が嫌いですか?
私はgoogleのクラウドMLはまともな製品を見つけるが、唯一の不利な点は、他のマシン学習プラットフォームに比べて雲の上にあるということだ。企業データをクラウド上に置くために、時には追加のデータガバナンスステップを実行する必要があります。
何が一番好きですか?
Googleのクラウドマシンの学習の最高の速度です。私が過去に持っていた他のデータ・レーキ・オプションと比較して、私の仕事では最小限のレイテンシを得ることができます。また、私はGoogleの雲がGoogleのAdWordsとダブルクリックのデータで私の会社のデータをstichするオプションを提供する方法が好きです。 googleとtensorflowによって提供されるプラス自動機械学習は、追加の利点です。
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