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Abbiamo compilato una lista di 11 alternative gratuite e a pagamento a H2O.ai. I principali concorrenti includono Neural Designer, ML.NET. Inoltre, gli utenti fanno anche confronti tra H2O.ai e Actian, R Caret, python auto-sklearn. Puoi anche dare un'occhiata ad altre opzioni simili qui: About.


ML.NET
Free Open Source

Framework di Machine Learning di Microsoft in .net framework e C #.

R Caret
Open Source

Il pacchetto caret (abbreviazione di _C_lassification _A_nd _RE_gression _T_raining) è un insieme di funzioni ...

python auto-sklearn
Free Open Source

auto-sklearn è un toolkit di apprendimento automatico automatizzato.

"Prevedere, gestire in modo intelligente, interpretare comportamenti, automatizzare, Previsione.

Suite software analitica a supporto dell'intera gamma di attività coinvolte nell'elaborazione dei dati ...

R mlr
Open Source

Machine Learning in R: mlr, un framework per esperimenti di machine learning in R.

R MLstudio
Free Open Source

ML Studio è interattivo per EDA, modellistica statistica e applicazioni di apprendimento automatico.

Diventa un'impresa guidata dall'intelligenza artificiale con l'apprendimento automatico automatizzato

H2O è un apprendimento automatico e predittivo open source, in memoria, distribuito, veloce e scalabile ...

H2O.ai Piattaforme

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

H2O.ai Panoramica

Il codice principale di H2O è scritto in Java. All'interno di H2O, un archivio Chiave / Valore distribuito viene utilizzato per accedere e fare riferimento a dati, modelli, oggetti, ecc., Su tutti i nodi e le macchine. Gli algoritmi sono implementati sul framework Map / Reduce distribuito di H2O e utilizzano il framework Fork / Join Java per il multi-threading. I dati vengono letti in parallelo e distribuiti in tutto il cluster e archiviati in memoria in un formato colonnare in modo compresso. Il parser di dati di H2O ha un'intelligenza integrata per indovinare lo schema del set di dati in entrata e supporta l'inserimento di dati da più origini in vari formati.

L'API REST di H2O consente l'accesso a tutte le funzionalità di H2O da un programma o script esterno tramite JSON su HTTP. L'API Rest viene utilizzata dall'interfaccia Web di H2O (interfaccia utente di flusso), R associazione (H2O-R) e associazione Python (H2O-Python).

La velocità, la qualità, la facilità d'uso e la distribuzione dei modelli per i vari algoritmi all'avanguardia supervisionati e non supervisionati come Deep Learning, Tree Ensembles e GLRM rendono H2O un'API molto ricercata per la scienza dei big data.
Requisiti

Come minimo, si consiglia quanto segue per la compatibilità con H2O:

Sistemi operativi:
Windows 7 o versioni successive
OS X 10.9 o successivo
Ubuntu 12.04
RHEL / CentOS 6 o successivo
Lingue: Scala, R e Python non sono tenuti a utilizzare H2O a meno che non si desideri utilizzare H2O in tali ambienti, ma è sempre necessario Java. Le versioni supportate includono:
Java 7 o versioni successive. Nota: Java 9 non è ancora stato rilasciato e non è attualmente supportato.
Per creare H2O o eseguire test H2O, è necessario il JDK a 64 bit.
Per eseguire il binario H2O utilizzando i pacchetti della riga di comando, R o Python, è richiesto solo JRE a 64 bit.
Entrambi sono disponibili nella pagina di download di Java.
Scala 2.10 o successive
R versione 3 o successive
Python 2.7.xo 3.5.x
Browser: per utilizzare l'interfaccia utente Web di H2O, Flow è necessario un browser Internet.

H2O.ai Caratteristiche

tick-square Machine Learning

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H2O.ai Tag

predictive-analytics machine-learning

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