Open Source Technologie
H2O ist und bleibt kostenlos und verursacht somit nur einen Bruchteil der Kosten einer kommerziellen Lösung.
State-of-the-Art Modelle
H2O beinhaltet verschiedene Machine Learning Modelle, unter anderem auch Deep Learning und Gradient Boosted Machines.
Web-UI und R / Python Interfaces
H2O verfügt über eine benutzerfreundliche Web-UI sowie mehrere Schnittstellen, z.B. zu R, Python und Spark.
Daten und Datenbanken
H2O bietet Schnittstellen zu allen relevanten Datentypen und Datenbanksystemen, inkl. Hadoop und Spark.
Skalierbare Big Data Engine
H2O läuft im lokalen, Server- sowie Cluster-Betrieb und lässt sich somit entsprechend zur Datenmenge skalieren.
Deployment
H2O verfügt über verschiedene Deployment-Optionen, darunter auch eine Realtime Engine sowie Java POJO Export.
Interessiert? Hier gibts mehr Infos.
Unser Angebot für Data Science mit H2O.
H2O spielt seine Stärken aus, wenn Modelle auf sehr großen Datenbeständen erstellt werden sollen.
Kaum ein anderes Tool hat in der Data Science Community so hohe Wellen geschlagen wie H2O. Der Hauptgrund hierfür ist die unfassbar schnelle Engine auf Hadoop-Basis, die es erlaubt, verschiedene Machine Learning Modelle vollständig parallelisiert auch auf größten Datenbeständen zu trainieren. Weiterhin erkannte H2O die Wichtigkeit von R und Python und bietet native APIs an, mit denen der H2O Server direkt aus R und Python gesteuert werden kann.
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