Wer verwendet H2O?

Open-Source-Lösung für maschinelles Lernen für Unternehmen, die andere bei der Verwaltung digitaler Werbung, Schadensmanagement, Betrugserkennung, erweiterte Analysen und mehr unterstützen.

Was ist H2O?

H2O ist eine Plattform für maschinelles Lernen, die vollständig Open Source und mit linearer Skalierbarkeit arbeitet. H2O unterstützt die am häufigsten verwendeten statistischen Algorithmen und Algorithmen für maschinelles Lernen, einschließlich graduell aktivierten Modulen, linearen Modelle, Deep Learning und mehr. H2O verfügt über eine branchenführende AutoML-Funktionalität, die automatisch alle Algorithmen und Hyperparameter durchläuft, um eine Rangliste der besten Modelle zu erstellen.

H2O – Details

H2O.ai

http://www.h2o.ai

Gegründet 2011

H2O – Kostenübersicht

H2O bietet keine Gratisversion und keine kostenlose Testversion.

Kostenlose Version

Nein

Gratis Testen

Nein

Einsatz

Installiert - Windows

Training

Persönlich

Webinare

Dokumentation

Kundenbetreuung

Support während der Geschäftszeiten

H2O Funktionen

Deep Learning Software
Bildsegmentierung
Convolutional Neural Networks
Dokumentenklassifizierung
ML-Algorithmusbibliothek
Modell-Training
Modellierung neuraler Netzwerke
Selbst-Lernen
Visualisierung
Deep Learning
ML-Algorithmusbibliothek
Modell-Training
NLP
Prädiktives Modellieren
Statistische / mathematische Werkzeuge
Visualisierung
Vorlagen

H2O – Nutzerbewertungen

Zeigt 5 von 10 Nutzerbewertungen

Gesamt
4,6/5
Benutzerfreundlichkeit
4,1/5
Kundenservice
4,1/5
Funktionen
4,1/5
Preis-Leistungs-Verhältnis
4,6/5
Verifizierter Rezensent
Graduate Research Assistant
Hochschulbildung, 51-200 Mitarbeiter
Verwendete die Software für: 1-5 Monate
  • Gesamtbewertung
    5/5
  • Benutzerfreundlichkeit
    4/5
  • Eigenschaften & Funktionalitäten
    4/5
  • Kundenbetreuung
    Nicht bewertet
  • Preis-Leistungs-Verhältnis
    Nicht bewertet
  • Wahrscheinlichkeit der Weiterempfehlung
    8/10
  • Quelle des Nutzers 
  • Bewertet am 17.2.2019

"Great at making machine learning accessible "

Vorteile: For the machine learning algorithms built into the program, they are incredibly optimizable. Every parameter and hyperparameter of each algorithm is tuneable, and the GUI allows all of this as well.

Nachteile: Programmatically using the software is difficult because the documentation is lacking and it is hard to find the documentation that they do have. It’s easier to use the GUI, but that isn’t good for an end-to-end solution.

  • Quelle des Nutzers 
  • Bewertet am 17.2.2019
Somnath R.
Undergraduate student
Computer-Software, 1.001-5.000 Mitarbeiter
Verwendete die Software für: 6-12 Monate
  • Gesamtbewertung
    5/5
  • Benutzerfreundlichkeit
    4/5
  • Eigenschaften & Funktionalitäten
    4/5
  • Kundenbetreuung
    5/5
  • Preis-Leistungs-Verhältnis
    5/5
  • Wahrscheinlichkeit der Weiterempfehlung
    10/10
  • Quelle des Nutzers 
  • Bewertet am 30.4.2018

"Mr"

Kommentare: Ran analysis on the data quickly and without having to code anything.

Vorteile: This is easy to use. I can quickly run a lot of well known algorithms without having to code anything at all. The open source nature helps too.

Nachteile: The docume.ntation can be improved substantially. Also, need to provide the ability to tweak some algorithms.

  • Quelle des Nutzers 
  • Bewertet am 30.4.2018
Gaurang K.
Developer
Informationsdienst, 13-50 Mitarbeiter
  • Gesamtbewertung
    4/5
  • Benutzerfreundlichkeit
    4/5
  • Eigenschaften & Funktionalitäten
    3/5
  • Kundenbetreuung
    4/5
  • Preis-Leistungs-Verhältnis
    5/5
  • Wahrscheinlichkeit der Weiterempfehlung
    7/10
  • Quelle des Nutzers 
  • Bewertet am 16.6.2017

"H2O is value use fully for artificial intelligence."

Kommentare: H2O is a Strong Performer in Predictive Analytics and Machine Learning.

Vorteile: Mostly ai can use or automation work. and H2O.ai is a Strong Performer in Predictive Analytics and Machine Learning.

Nachteile: In this software main part is use of that software. H2O not user friendly that way user think for uses.

  • Quelle des Nutzers 
  • Bewertet am 16.6.2017
Verifizierter Rezensent
Data Analyst
Bankwesen, 10.001+ Mitarbeiter
Verwendete die Software für: Mehr als 1 Jahr
  • Gesamtbewertung
    4/5
  • Benutzerfreundlichkeit
    3/5
  • Eigenschaften & Funktionalitäten
    4/5
  • Kundenbetreuung
    2/5
  • Preis-Leistungs-Verhältnis
    4/5
  • Wahrscheinlichkeit der Weiterempfehlung
    9/10
  • Quelle des Nutzers 
  • Bewertet am 27.5.2019

"Quickly build, train and tune your models"

Kommentare: Almost every model I have built, firstly I give a chance to H2O and see basic outcomes. After that, I switch to Python and manually build, tune, train and test my models.

Vorteile: I really like H2O machine learning and deep learning algorithms. I use its GUI for preprocessing and analyzing data. I can choose easily model type and tune it via options. It is really fast and run on really low memory like 2 GB. I have learn lotta new information about ML and deep learning thanks to H2O's help buttons.

Nachteile: Some model parameters can not be changed. Also I dom't like its preprocessing process. It misreads some characters for some file types.

  • Quelle des Nutzers 
  • Bewertet am 27.5.2019
Verifizierter Rezensent
Sr. Manager Central Research & Trade
Landwirtschaft, 1.001-5.000 Mitarbeiter
Verwendete die Software für: 1-5 Monate
  • Gesamtbewertung
    5/5
  • Benutzerfreundlichkeit
    5/5
  • Eigenschaften & Funktionalitäten
    5/5
  • Kundenbetreuung
    Nicht bewertet
  • Preis-Leistungs-Verhältnis
    5/5
  • Wahrscheinlichkeit der Weiterempfehlung
    9/10
  • Quelle des Nutzers 
  • Bewertet am 15.11.2018

"H2O.Ai Product Review"

Kommentare: The major benefit of the product in the AutoMl. It's really useful when you are trying to optimize the parameters.

Vorteile: AutoMl is really useful and saves hours of work.
H2O flow is easy use and it's very easy to get started using H2O flow.
There is also support for python and R

Nachteile: There is no feature engineering.
Depending on your data size, H2O.AI can take up lots of memory.

  • Quelle des Nutzers 
  • Bewertet am 15.11.2018