기업의 더 효율적인 소프트웨어
선택을 위한 17년 지원 경험

h2o은(는) 무엇인가요?

H2O는 선형 확장성을 가진 완전한 오픈 소스 형태의 분산 인메모리 기계 학습 플랫폼입니다. H2O는 그레이디언트 부스팅 머신, 일반화된 선형 모델, 딥 러닝 등을 포함하여 가장 널리 사용되는 통계 알고리즘과 기계 학습 알고리즘을 지원할 수 있습니다. 또한 H2O는 모든 알고리즘과 해당하는 하이퍼 매개 변수 전반에 자동으로 실행되어 최적 모델의 리더보드를 생성하는 업계 최고의 AutoML 기능을 갖추고 있습니다.

h2o은(는) 누가 사용하나요?

디지털 광고, 클레임 관리, 사기 탐지, 고급 분석 등을 관리하여 기업을 지원하는 엔터프라이즈용 오픈 소스 기계 학습 솔루션입니다.

h2o에 대해 확실하지 않으세요? 인기 있는 대안 제품과 비교

h2o

h2o

4.6 (10)
발견된 가격 없음
무료 버전
무료 체험판
9
발견된 통합 없음
4.1 (10)
4.6 (10)
4.1 (10)
시작 가격
가격 옵션
특징
통합
사용 편의성
비용 대비 가치
고객 서비스 소프트웨어
발견된 가격 없음
무료 버전
무료 체험판
16
6
5.0 (5)
4.2 (5)
4.3 (5)
녹색 등급 막대는 평균 등급과 리뷰 수에 따라 결정되는 최우수 제품을 보여줍니다.

h2o의 다른 적합한 대안

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최상위 등급 기능
API
딥 러닝
예측 분석
Recombee
최상위 등급 기능
기계 학습
자연어 처리
프로세스/워크플로 자동화
Dataiku
최상위 등급 기능
데이터 시각화
예측 분석
워크플로 관리
Hopsworks
최상위 등급 기능
이 제품에 대해 리뷰어가 등급을 매긴 기능이 없습니다.

h2o 리뷰

평균 점수

종합
4.6
사용 편의성
4.1
고객 서비스 소프트웨어
4.1
특징
4.1
비용 대비 가치
4.6

회사 규모(직원 수)별 리뷰

  • <50
  • 51-200
  • 201-1,000
  • >1,001

점수별 리뷰 찾기

5
60%
4
40%
검증된 리뷰어
검증된 LinkedIn 사용자
고등 교육, 51~200 직원
소프트웨어 사용 목적: 1~5개월
리뷰어 출처

Great at making machine learning accessible

5.0 6년 전

장점:

For the machine learning algorithms built into the program, they are incredibly optimizable. Every parameter and hyperparameter of each algorithm is tuneable, and the GUI allows all of this as well.

단점:

Programmatically using the software is difficult because the documentation is lacking and it is hard to find the documentation that they do have. It’s easier to use the GUI, but that isn’t good for an end-to-end solution.

Somnath
인도의 Undergraduate student
컴퓨터 소프트웨어, 1,001~5,000 직원
소프트웨어 사용 목적: 6~12개월
리뷰어 출처

Mr

5.0 7년 전

주석: Ran analysis on the data quickly and without having to code anything.

장점:

This is easy to use. I can quickly run a lot of well known algorithms without having to code anything at all. The open source nature helps too.

단점:

The docume.ntation can be improved substantially. Also, need to provide the ability to tweak some algorithms.

gaurang
인도의 Developer
정보 서비스, 11~50 직원
소프트웨어 사용 목적: 제공되지 않음
리뷰어 출처

H2O is value use fully for artificial intelligence.

4.0 7년 전

주석: H2O is a Strong Performer in Predictive Analytics and Machine Learning.

장점:

Mostly ai can use or automation work. and H2O.ai is a Strong Performer in Predictive Analytics and Machine Learning.

단점:

In this software main part is use of that software. H2O not user friendly that way user think for uses.

검증된 리뷰어
검증된 LinkedIn 사용자
은행, 10,000+ 직원
소프트웨어 사용 목적: 1년 이상
리뷰어 출처

Quickly build, train and tune your models

4.0 5년 전

주석: Almost every model I have built, firstly I give a chance to H2O and see basic outcomes. After that, I switch to Python and manually build, tune, train and test my models.

장점:

I really like H2O machine learning and deep learning algorithms. I use its GUI for preprocessing and analyzing data. I can choose easily model type and tune it via options. It is really fast and run on really low memory like 2 GB. I have learn lotta new information about ML and deep learning thanks to H2O's help buttons.

단점:

Some model parameters can not be changed. Also I dom't like its preprocessing process. It misreads some characters for some file types.

검증된 리뷰어
검증된 LinkedIn 사용자
농업, 1,001~5,000 직원
소프트웨어 사용 목적: 1~5개월
리뷰어 출처

H2O.Ai Product Review

5.0 6년 전

주석: The major benefit of the product in the AutoMl. It's really useful when you are trying to optimize the parameters.

장점:

AutoMl is really useful and saves hours of work. H2O flow is easy use and it's very easy to get started using H2O flow. There is also support for python and R

단점:

There is no feature engineering. Depending on your data size, H2O.AI can take up lots of memory.

Pranamesh
미국의 Graduate Research Assistant
검증된 LinkedIn 사용자
고등 교육
소프트웨어 사용 목적: 6~12개월
리뷰어 출처

Effective tool to gain AI insights

4.0 7년 전

장점:

The tool is very easy to install. Also, the interface is user-friendly. Can handle a lot of machine learning tools. Very handy tool for running quick analysis too.

단점:

The documentation can be improved substantially. Also, more authority can be given to user to tweek models as per requirement.

Steve
인도의 Student
소프트웨어 사용 목적: 1~5개월
리뷰어 출처

Best place for competitive exposure

4.0 7년 전

주석: got exposure

장점:

Truly flat organization - nobody reports to anybody else. Makers have the power to steer towards opportunities, self-organize and ship products with zero organizational barrier between the product and customers. Worth it with all the analytics

단점:

lack of management and no accountability. It's hectic and unorganized to the point where you'll have no idea what you're doing, and what you should be doing.

검증된 리뷰어
검증된 LinkedIn 사용자
소프트웨어 사용 목적: 1~5개월
리뷰어 출처

Great Machine Learning Solution

5.0 6년 전

장점:

H2o Flow is one of the easiest ML solutions for beginner data scientists with the breadth and depth needed to demonstrate competency.

단점:

The H2o.ai version is great (per a trial) but quite expensive and seems to be focused only on enterprises. A version for SMEs or smaller businesses would be great!

Jianlin
미국의 Student
정보 기술 및 서비스, 5,001~10,000 직원
소프트웨어 사용 목적: 1~5개월
리뷰어 출처

Easy to set up and run, nice interface

5.0 7년 전

주석: try some ideas quickly.

장점:

Notebook's nature of keeping things in one place. Some nice build-in features to interact with different data resources.

단점:

Less well documented developing guideline. It's some what difficult to build something above it. Notebook has its own shortcomings, which some operations seem less convenient. For instance, if the error output is too lengthy, I have to scroll all the way up to get where I need edit the code.

검증된 리뷰어
검증된 LinkedIn 사용자
고등 교육, 자영업
소프트웨어 사용 목적: 무료 체험판
리뷰어 출처

H2O Rview

5.0 6년 전

장점:

H2O is a powerful opensource data science and machine learning platform. Most of the ML algorithms are supported and available to use. It's easy to launch H2O from R and it noticeably increases the speed of algorithms and reduces time.

단점:

It would be great if they provide more documentation and guideline.