Software
Wir haben eine Liste von 13 kostenlosen und kostenpflichtigen Alternativen zu H2O.ai zusammengestellt. Zu den Hauptkonkurrenten gehören Amazon SageMaker, Dataiku. Neben diesen vergleichen Benutzer auch H2O.ai mit IBM Watson Studio, TAMI, ProAI. Außerdem können Sie hier auch andere ähnliche Optionen ansehen: About.
Wir haben eine Liste von 13 kostenlosen und kostenpflichtigen Alternativen zu H2O.ai zusammengestellt. Zu den Hauptkonkurrenten gehören Amazon SageMaker, Dataiku. Neben diesen vergleichen Benutzer auch H2O.ai mit IBM Watson Studio, TAMI, ProAI. Außerdem können Sie hier auch andere ähnliche Optionen ansehen: About.
Vereinfacht maschinelles Lernen mit Tools zur Vorbereitung, Erstellung, Schulung und Bereitstellung von Modellen. Verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Daten über IDEs oder No-Code-Oberflächen.
Beschleunigt Enterprise-KI, indem Teams, Tools und Prozesse in einer zentralen, kollaborativen Umgebung vereint werden. Vereinfacht Analysen, Bereitstellungen und Modellmanagement und fördert datenbasierte Entscheidungsfindung.
Vereinfacht die Verwaltung von KI-Modellen für Entwickler, Analysten und Data Scientists. Zu den Funktionen gehören KI-Lebenszyklusautomatisierung, Entscheidungsoptimierung, automatisierte Datenvorbereitung, Feature Engineering und Modelloptimierung.
Unterstützt Vertriebs-, Marketing- und RevOps-Teams mit einer umfassenden Marktübersicht und bietet Zugang zu verifizierten Kontakten. Verbessern Sie Ihre Vertriebsstrategie mit Tools für Lead-Generierung, CRM und Markteinblicke.
ProAI ist eine KI-gesteuerte Plattform, die datengesteuertes Unternehmenswachstum fördert. Sie bietet maßgeschneiderte Lösungen für Geschäftsplanung, Finanzierung, Marktforschung und KI-basierte Unternehmensberatung. Generieren Sie maßgeschneiderte …
Marketinganalyse- und Attributionsplattform zur Optimierung des digitalen Einkaufs. Verfolgen Sie Anzeigenleistung, Nutzerinteraktionen und Umsatzauswirkungen.
Die KI- und Analytics-Plattform SAS Viya beschleunigt die Datenintegration und Modellentwicklung und senkt die Cloud-Kosten. Mit Cloud-nativen Funktionen fördert sie die Zusammenarbeit, unterstützt verschiedene Datentypen und sorgt für effiziente, t…
Saturn Cloud ist eine Cloud-Plattform für die Entwicklung und Analyse von Daten. Sie bietet Tools für die Datenverarbeitung in Echtzeit und rationalisiert den Prozess der Erstellung, des Trainings und des Einsatzes von Machine-Learning-Modellen.
Verbessern Sie Ihr maschinelles Lernen mit Vertex AI - optimierte Modellentwicklung, Bereitstellung und Skalierung. Die in BigQuery, Dataproc und Spark integrierte Vertex AI Workbench vereinfacht den Prozess. Verwenden Sie BigQuery ML oder exportier…
H2O ist ein Open Source, In-Memory, verteiltes, schnelles und skalierbares maschinelles Lernen und ...
H2O ist ein Open Source, In-Memory, verteiltes, schnelles und skalierbares maschinelles Lernen und ...
Linux
Mac
Windows
Der Kerncode von H2O ist in Java geschrieben. Innerhalb von H2O wird ein Distributed Key / Value-Speicher verwendet, um auf Daten, Modelle, Objekte usw. über alle Knoten und Maschinen zuzugreifen und diese zu referenzieren. Die Algorithmen werden auf dem verteilten Map / Reduce-Framework von H2O implementiert und verwenden das Java Fork / Join-Framework für Multithreading. Die Daten werden parallel gelesen, im Cluster verteilt und komprimiert in einem Spaltenformat im Speicher abgelegt. Der Datenparser von H2O verfügt über integrierte Intelligenz zum Erraten des Schemas des eingehenden Datasets und unterstützt die Datenerfassung aus mehreren Quellen in verschiedenen Formaten.
Die REST-API von H2O ermöglicht den Zugriff auf alle Funktionen von H2O von einem externen Programm oder Skript über JSON über HTTP. Die Rest-API wird von der H2O-Webschnittstelle (Flow UI), der R-Bindung (H2O-R) und der Python-Bindung (H2O-Python) verwendet.
Die Geschwindigkeit, Qualität, Benutzerfreundlichkeit und Modellbereitstellung für die verschiedenen topaktuellen überwachten und nicht überwachten Algorithmen wie Deep Learning, Tree Ensembles und GLRM machen H2O zu einer begehrten API für Big Data Data Science.
Bedarf
Für die Kompatibilität mit H2O empfehlen wir mindestens Folgendes:
Betriebssysteme:
Windows 7 oder höher
OS X 10.9 oder höher
Ubuntu 12.04
RHEL / CentOS 6 oder höher
Sprachen: Scala, R und Python müssen H2O nicht verwenden, es sei denn, Sie möchten H2O in diesen Umgebungen verwenden, Java ist jedoch immer erforderlich. Unterstützte Versionen sind:
Java 7 oder höher. Hinweis: Java 9 ist noch nicht freigegeben und wird derzeit nicht unterstützt.
Zum Erstellen von H2O oder Ausführen von H2O-Tests ist das 64-Bit-JDK erforderlich.
Zum Ausführen der H2O-Binärdatei mit den Befehlszeilen-, R- oder Python-Paketen ist nur eine 64-Bit-JRE erforderlich.
Beide sind auf der Java-Download-Seite verfügbar.
Scala 2.10 oder höher
R Version 3 oder höher
Python 2.7.x oder 3.5.x
Browser: Für die Verwendung der H2O-Weboberfläche Flow ist ein Internetbrowser erforderlich.
Machine Learning
Teilen Sie Ihre Meinung zur Software, hinterlassen Sie eine Bewertung und helfen Sie dabei, sie noch besser zu machen!
Änderungen vorschlagen
Ihr Feedback
Your vote has been counted.
Do you have experience using this software?
