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Nós compilamos uma lista de 11 alternativas gratuitas e pagas para o H2O.ai. Os principais concorrentes incluem: Neural Designer, ML.NET. Além disso, os usuários também fazem comparações entre H2O.ai e R Caret, Actian, prevision.io. Além disso, você pode conferir outras opções semelhantes aqui: About.


O Neural Designer é uma ferramenta de software para análises avançadas.

ML.NET
Free Open Source

Estrutura de aprendizado de máquina da Microsoft na estrutura .net e C #.

R Caret
Open Source

O pacote de interpolação (abreviação de _C_lassification _A_nd _RE_gression _T_raining) é um conjunto de funções ...

"Prever, gerenciar de maneira inteligente, interpretar comportamentos, automatizar, Prevision.

Conjunto de software analítico que suporta toda a gama de tarefas envolvidas no processamento de dados ...

python auto-sklearn
Free Open Source

O auto-sklearn é um kit de ferramentas de aprendizado de máquina automatizado.

R mlr
Open Source

Machine Learning em R: mlr, uma estrutura para experimentos de machine learning em R.

R MLstudio
Free Open Source

O ML Studio é interativo para EDA, modelagem estatística e aplicativos de aprendizado de máquina.

Torne-se uma empresa impulsionada pela IA com aprendizado automatizado de máquinas

O H2O é um aprendizado de máquina de código aberto, na memória, distribuído, rápido e escalável e preditivo ...

H2O.ai Plataformas

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

H2O.ai Visão geral

O código principal do H2O é escrito em Java. Dentro do H2O, um armazenamento de Chave / Valor Distribuído é usado para acessar e referenciar dados, modelos, objetos etc. em todos os nós e máquinas. Os algoritmos são implementados sobre a estrutura Map / Reduce distribuída do H2O e utilizam a estrutura Java Fork / Join para multi-threading. Os dados são lidos em paralelo e distribuídos pelo cluster e armazenados na memória em um formato colunar de maneira compactada. O analisador de dados do H2O possui inteligência integrada para adivinhar o esquema do conjunto de dados recebido e suporta a ingestão de dados de várias fontes em vários formatos.

A API REST do H2O permite acesso a todos os recursos do H2O a partir de um programa ou script externo via JSON sobre HTTP. A API Rest é usada pela interface da Web do H2O (Flow UI), pela ligação R (H2O-R) e pela ligação Python (H2O-Python).

A velocidade, qualidade, facilidade de uso e implantação de modelos para os vários algoritmos de última geração, supervisionados e não supervisionados, como Deep Learning, Tree Ensembles e GLRM, tornam o H2O uma API altamente procurada para a ciência de big data data.
Exigências

No mínimo, recomendamos o seguinte para compatibilidade com H2O:

Sistemas operacionais:
Windows 7 ou posterior
OS X 10.9 ou posterior
Ubuntu 12.04
RHEL / CentOS 6 ou posterior
Idiomas: Scala, R e Python não precisam usar H2O, a menos que você queira usar H2O nesses ambientes, mas o Java sempre é necessário. As versões suportadas incluem:
Java 7 ou posterior. Nota: O Java 9 ainda não foi liberado e não é suportado no momento.
Para criar H2O ou executar testes de H2O, é necessário o JDK de 64 bits.
Para executar o binário H2O usando os pacotes de linha de comando, R ou Python, apenas o JRE de 64 bits é necessário.
Ambos estão disponíveis na página de download do Java.
Scala 2.10 ou posterior
R versão 3 ou posterior
Python 2.7.x ou 3.5.x
Navegador: é necessário um navegador da Internet para usar a UI da Web do H2O, Flow.

H2O.ai Recursos

tick-square Machine Learning

Principais alternativas ao H2O.ai

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H2O.ai Etiquetas

predictive-analytics machine-learning

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