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11개의 무료 및 유료 대안을 H2O.ai에 대한 목록으로 정리했습니다. 주요 경쟁 업체는 Neural Designer, R Caret입니다. 이 외에도 사용자들은 H2O.ai와 R mlr, ML.NET, R MLstudio 간에 비교를 하기도 합니다. 또한 여기서 다른 유사한 옵션을 살펴볼 수 있습니다: About.


Neural Designer는 고급 분석을위한 소프트웨어 도구입니다.

R Caret
Open Source

The caret package (short for _C_lassification _A_nd _RE_gression _T_raining) is a set of functions...

R mlr
Open Source

R의 기계 학습 : mlr, R의 기계 학습 실험을위한 프레임 워크

ML.NET
Free Open Source

.net 프레임 워크 및 C #에서 Microsoft의 기계 학습 프레임 워크

R MLstudio
Free Open Source

ML Studio는 EDA, 통계 모델링 및 기계 학습 응용 프로그램을 위해 대화식입니다.

"예측, 지능적으로 관리, 행동 해석, 자동화, 프로비저닝.

데이터 처리와 관련된 모든 작업을 지원하는 분석 소프트웨어 제품군 ...

자동화 된 머신 러닝으로 AI 기반 엔터프라이즈가 되십시오

H2O는 오픈 소스, 인 메모리, 분산, 빠르고 확장 가능한 머신 러닝 및 예측 기능입니다 ...

H2O.ai 플랫폼

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

H2O.ai 개요

H2O의 핵심 코드는 Java로 작성되었습니다. H2O 내에서 분산 키 / 값 저장소는 모든 노드와 머신에서 데이터, 모델, 오브젝트 등을 액세스하고 참조하는 데 사용됩니다. 알고리즘은 H2O의 분산 맵 / 리 듀스 프레임 워크 위에 구현되며 멀티 스레딩을 위해 Java Fork / Join 프레임 워크를 사용합니다. 데이터는 병렬로 읽고 클러스터 전체에 분산되어 압축 방식으로 열 형식으로 메모리에 저장됩니다. H2O의 데이터 파서는 기본 제공 인텔리전스를 통해 들어오는 데이터 세트의 스키마를 추측하고 다양한 형식으로 여러 소스에서 수집 된 데이터를 지원합니다.

H2O의 REST API를 사용하면 HTTP를 통한 JSON을 통해 외부 프로그램 또는 스크립트에서 H2O의 모든 기능에 액세스 할 수 있습니다. Rest API는 H2O의 웹 인터페이스 (Flow UI), R 바인딩 (H2O-R) 및 Python 바인딩 (H2O-Python)에서 사용됩니다.

딥 러닝, 트리 앙상블 및 GLRM과 같은 다양한 최첨단 감독 및 비지도 알고리즘을위한 속도, 품질, 사용 편의성 및 모델 배포를 통해 H2O는 빅 데이터 데이터 과학을위한 API를 많이 찾고 있습니다.
요구 사항

H2O와의 호환성을 위해 최소한 다음을 권장합니다.

운영체제:
Windows 7 이상
OS X 10.9 이상
우분투 12.04
RHEL / CentOS 6 이상
언어 : Scala, R 및 Python은 해당 환경에서 H2O를 사용하지 않는 한 H2O를 사용할 필요는 없지만 Java는 항상 필요합니다. 지원되는 버전은 다음과 같습니다.
Java 7 이상 참고 : Java 9는 아직 릴리스되지 않았으며 현재 지원되지 않습니다.
H2O를 구축하거나 H2O 테스트를 실행하려면 64 비트 JDK가 필요합니다.
명령 행, R 또는 Python 패키지를 사용하여 H2O 2 진을 실행하려면 64 비트 JRE 만 필요합니다.
둘 다 Java 다운로드 페이지에서 사용 가능합니다.
스칼라 2.10 이상
R 버전 3 이상
파이썬 2.7.x 또는 3.5.x
브라우저 : H2O의 웹 UI 인 Flow를 사용하려면 인터넷 브라우저가 필요합니다.

H2O.ai 특징

tick-square Machine Learning

최고의 H2O.ai 대안

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H2O.ai 태그

predictive-analytics machine-learning

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