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Hemos compilado una lista de 10 alternativas gratuitas y de pago para H2O.ai. Los principales competidores incluyen R mlr, R Caret. Además de estos, los usuarios también realizan comparaciones entre H2O.ai y prevision.io, Actian, ML.NET. También puedes echar un vistazo a otras opciones similares aquí: About.


R mlr
Open Source

Machine Learning en R: mlr, un marco para experimentos de machine learning en R.

R Caret
Open Source

El paquete caret (abreviatura de _C_lassification _A_nd _RE_gression _T_raining) es un conjunto de funciones ...

"Predecir, gestionar de forma inteligente, interpretar comportamientos, automatizar, previsión.

ML.NET
Free Open Source

Marco de aprendizaje automático de Microsoft en .net framework y C #.

Paquete de software analítico que admite la gama completa de tareas relacionadas con el procesamiento de datos ...

R MLstudio
Free Open Source

ML Studio es interactivo para aplicaciones EDA, modelado estadístico y aprendizaje automático.

Conviértase en una empresa impulsada por la inteligencia artificial con el aprendizaje automático

Aito.ai es una base de datos predictiva para desarrolladores que valoran el rápido tiempo de comercialización.

H2O es un aprendizaje automático y predictivo de código abierto, en memoria, distribuido, rápido y escalable ...

H2O.ai Plataformas

tick-square Linux
tick-square Mac
tick-square Windows

H2O.ai Visión general

El código central de H2O está escrito en Java. Dentro de H2O, se utiliza un almacén de clave / valor distribuido para acceder y hacer referencia a datos, modelos, objetos, etc., en todos los nodos y máquinas. Los algoritmos se implementan sobre el marco distribuido Map / Reduce de H2O y utilizan el marco Java Fork / Join para subprocesos múltiples. Los datos se leen en paralelo y se distribuyen a través del clúster y se almacenan en la memoria en formato de columnas de forma comprimida. El analizador de datos de H2O tiene inteligencia incorporada para adivinar el esquema del conjunto de datos entrante y admite la ingesta de datos de múltiples fuentes en varios formatos.

La API REST de H2O permite el acceso a todas las capacidades de H2O desde un programa externo o script a través de JSON a través de HTTP. La API Rest es utilizada por la interfaz web de H2O (Flow UI), el enlace R (H2O-R) y el enlace Python (H2O-Python).

La velocidad, la calidad, la facilidad de uso y el despliegue del modelo para los diversos algoritmos de vanguardia supervisados ​​y no supervisados ​​como Deep Learning, Tree Ensembles y GLRM hacen que H2O sea una API muy buscada para la ciencia de datos de big data.
Requisitos

Como mínimo, recomendamos lo siguiente para la compatibilidad con H2O:

Sistemas operativos:
Windows 7 o posterior
OS X 10.9 o posterior
Ubuntu 12.04
RHEL / CentOS 6 o posterior
Lenguajes: Scala, R y Python no están obligados a usar H2O a menos que desee usar H2O en esos entornos, pero siempre se requiere Java. Las versiones compatibles incluyen:
Java 7 o posterior. Nota: Java 9 aún no se ha lanzado y actualmente no es compatible.
Para construir H2O o ejecutar pruebas de H2O, se requiere el JDK de 64 bits.
Para ejecutar el binario H2O utilizando los paquetes de línea de comando, R o Python, solo se requiere JRE de 64 bits.
Ambos están disponibles en la página de descarga de Java.
Scala 2.10 o posterior
R versión 3 o posterior
Python 2.7.xo 3.5.x
Navegador: Se requiere un navegador de Internet para usar la interfaz de usuario web de H2O, Flow.

H2O.ai Funcionalidades

tick-square Machine Learning

Principales alternativas a H2O.ai

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H2O.ai Etiquetas

predictive-analytics machine-learning

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