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H2O.ai の代わりとなる 11 個の無料および有料のリストをまとめました。 主な競合相手はNeural DesignerActianです。 これらに加えて、ユーザーは H2O.ai と ML.NETR Caretprevision.io の間の比較も行います。 また、他の同様のオプションもここで確認できます: About


Neural Designerは、高度な分析のためのソフトウェアツールです。

ML.NET
Free Open Source

.netフレームワークとC#によるMicrosoftの機械学習フレームワーク。

R Caret
Open Source

キャレットパッケージ(_C_lassification _A_nd _RE_gression _T_rainingの略)は、関数のセットです...

"Predict, intelligently manage, interpret behaviors, automate, Prevision.

データ処理に関連するすべてのタスクをサポートする分析ソフトウェアスイート...

R MLstudio
Free Open Source

ML Studioは、EDA、統計モデリング、機械学習アプリケーション向けにインタラクティブです。

R mlr
Open Source

Rの機械学習:mlr、Rの機械学習実験のフレームワーク

H2Oは、オープンソース、インメモリ、分散、高速、スケーラブルな機械学習と予測...

H2O.ai プラットフォーム

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

H2O.ai 概要

H2OのコアコードはJavaで記述されています。 H2O内では、分散キー/値ストアを使用して、すべてのノードとマシン全体でデータ、モデル、オブジェクトなどにアクセスし、参照します。 アルゴリズムは、H2Oの分散Map / Reduceフレームワーク上に実装され、マルチスレッド化のためにJava Fork / Joinフレームワークを利用します。 データは並行して読み取られ、クラスター全体に分散され、圧縮された方法でカラムナー形式でメモリに保存されます。 H2Oのデータパーサーには、受信データセットのスキーマを推測するための組み込みのインテリジェンスがあり、さまざまな形式の複数のソースからのデータ取り込みをサポートしています。

H2OのREST APIにより、JSON over HTTPを介して外部プログラムまたはスクリプトからH2Oのすべての機能にアクセスできます。 Rest APIは、H2OのWebインターフェイス(Flow UI)、Rバインディング(H2O-R)、およびPythonバインディング(H2O-Python)によって使用されます。

ディープラーニング、ツリーアンサンブル、GLRMなどのさまざまな最先端の教師ありおよび教師なしアルゴリズムの速度、品質、使いやすさ、およびモデル展開により、H2Oはビッグデータデータサイエンスのための非常に人気のあるAPIになります。
必要条件

H2Oとの互換性のために、少なくとも以下をお勧めします。

オペレーティングシステム:
Windows 7以降
OS X 10.9以降
Ubuntu 12.04
RHEL / CentOS 6以降
言語:Scala、R、およびPythonは、これらの環境でH2Oを使用する場合を除き、H2Oを使用する必要はありませんが、Javaは常に必要です。 サポートされるバージョンは次のとおりです。
Java 7以降。 注:Java 9はまだリリースされておらず、現在サポートされていません。
H2OをビルドまたはH2Oテストを実行するには、64ビットJDKが必要です。
コマンドライン、R、またはPythonパッケージを使用してH2Oバイナリを実行するには、64ビットJREのみが必要です。
これらは両方とも、Javaダウンロードページから入手できます。
Scala 2.10以降
Rバージョン3以降
Python 2.7.xまたは3.5.x
ブラウザー:H2OのWeb UIであるFlowを使用するには、インターネットブラウザーが必要です。

H2O.ai 機能

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