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Nous avons compilé une liste de 11 alternatives gratuites et payantes à H2O.ai. Les principaux concurrents incluent Neural Designer, R Caret. En plus de cela, les utilisateurs établissent également des comparaisons entre H2O.ai et prevision.io, ML.NET, python auto-sklearn. Vous pouvez également consulter d'autres choix similaires ici : About.


R Caret
Open Source

Le paquet caret (abréviation de _C_lassification _A_nd_RE_gression _T_raining) est un ensemble de fonctions ...

"Prédire, gérer intelligemment, interpréter les comportements, automatiser, prévoir.

ML.NET
Free Open Source

Machine Learning framework by Microsoft in .net framework and C#.

R MLstudio
Free Open Source

ML Studio est interactif pour les applications d’EDA, de modélisation statistique et d’apprentissage automatique.

Suite logicielle analytique prenant en charge l'ensemble des tâches liées au traitement des données ...

R mlr
Open Source

Machine Learning in R: mlr, un cadre pour des expériences d’apprentissage automatique en R.

Aito.ai est une base de données prédictive pour les développeurs qui apprécient la rapidité de mise sur le marché.

H2O est un système d'apprentissage automatique et prédictif open source, en mémoire, distribué, rapide et évolutif ...

H2O.ai Plates-formes

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

H2O.ai Description

Le code principal de H2O est écrit en Java. Inside H2O, un magasin de clés / valeurs distribuées permet d’accéder aux données, modèles, objets, etc., et de les référencer, sur tous les nœuds et toutes les machines. Les algorithmes sont implémentés au-dessus du framework distribué Map / Reduce de H2O et utilisent le framework Java Fork / Join pour le multi-threading. Les données sont lues en parallèle, distribuées sur le cluster et stockées en mémoire dans un format en colonnes de manière compressée. L'analyseur de données de H2O possède une intelligence intégrée pour deviner le schéma du jeu de données entrant et prend en charge l'acquisition de données à partir de plusieurs sources dans différents formats.

L'API REST de H2O permet d'accéder à toutes les fonctionnalités de H2O à partir d'un programme ou d'un script externe via JSON sur HTTP. L'API Reste est utilisée par l'interface Web de H2O (Flow UI), la liaison R (H2O-R) et la liaison Python (H2O-Python).

La rapidité, la qualité, la facilité d'utilisation et le déploiement de modèles pour les divers algorithmes de pointe supervisés et non supervisés tels que Deep Learning, Tree Ensembles et GLRM font de H2O une API très recherchée pour la science des données volumineuses.
Exigences

Au minimum, nous recommandons les éléments suivants pour la compatibilité avec H2O:

Systèmes d'exploitation:
Windows 7 ou version ultérieure
OS X 10.9 ou version ultérieure
Ubuntu 12.04
RHEL / CentOS 6 ou version ultérieure
Langues: Scala, R et Python ne sont pas tenus d'utiliser H2O sauf si vous souhaitez utiliser H2O dans ces environnements, mais Java est toujours requis. Les versions prises en charge incluent:
Java 7 ou version ultérieure. Remarque: Java 9 n'est pas encore publié et n'est actuellement pas pris en charge.
Pour créer H2O ou exécuter des tests H2O, le JDK 64 bits est requis.
Pour exécuter le fichier binaire H2O à l'aide de la ligne de commande, des packages R ou des packages Python, seul le JRE 64 bits est requis.
Ces deux éléments sont disponibles sur la page de téléchargement Java.
Scala 2.10 ou plus tard
R version 3 ou ultérieure
Python 2.7.x ou 3.5.x
Navigateur: Un navigateur Internet est requis pour utiliser l'interface utilisateur Web de H2O, Flow.

H2O.ai Fonctionnalités

tick-square Machine Learning

Meilleures alternatives à H2O.ai

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H2O.ai Mots clés

predictive-analytics machine-learning

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