Colaboratory for G Suite Reseñas y Detalles del Producto

Google Colab se encarga de todo lo relacionado con los requisitos de infraestructura, los requisitos de software y otras cosas asociadas, y nos permite centrarnos en resolver desafíos reales en ciencia de datos: ¡solo necesitamos un navegador para realizar incluso entrenamientos avanzados de aprendizaje automático! Las características que más me gustan son la capacidad de compartir los cuadernos con colegas fácilmente, la capacidad de usar bibliotecas como Tensorflow que se encargan automáticamente de las dependencias de versión, la capacidad de usar GPUs y la capacidad de entrenamiento distribuido de modelos de redes neuronales que requieren TPUs, sin costo alguno. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay nada que no me guste de Google Colab, ya que satisface la mayoría de nuestros requisitos estándar y ha sido muy útil para mí en mi trabajo de ciencia de datos. Para aumentar su uso más amplio, se pueden considerar características de Kaggle como la creación de conjuntos de datos, el uso de cuadernos como conjuntos de datos, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A través de Google Colaboratory, podemos crear, acceder y gestionar fácilmente todos nuestros cuadernos en un solo lugar sin preocuparnos por dónde se guarda cada cuaderno. También tiene funciones de guardado automático y control de versiones, lo que nos permite estar tranquilos sabiendo que nuestros últimos cambios siempre están guardados, y aún tenemos la opción de volver a una versión anterior del código si es necesario. Otra ventaja es que podemos ejecutar nuestros cuadernos en hardware más potente que nuestro propio sistema. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una desventaja común de usar Colaboratory es la necesidad de estar siempre en línea para acceder a nuestros cuadernos. También está el hecho de que no puede ofrecer las ventajas de ejecutar cuadernos Jupyter en nuestras máquinas locales, como una instalación global de bibliotecas requeridas que se aplica a todos los cuadernos que la llaman. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Simplicidad de uso solo con un navegador web, sin necesidad de instalar clientes que consumen mucha RAM para acceder al correo electrónico, videollamadas, chats y herramientas de productividad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Gráficos menos coloridos. Debería venir con temas y gráficos más coloridos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Colaboratory para G Suite es que podemos realizar análisis de datos sin problemas utilizando Python y modelos de ML a través de la interfaz en la nube. Con esto, también podemos colaborar y contribuir al mismo proyecto con los miembros de nuestro equipo. Es fácil de usar, rápido y eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces hay un retraso en las actualizaciones del código. Las bibliotecas que no están incluidas con Python necesitan ser instaladas de nuevo en cada visita. En general, una buena experiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Colaboratory ofrece un entorno en la nube para Python para escribir y ejecutar código. Cuando se trata de aprendizaje automático y ciencia/análisis de datos, esto es útil debido a su GPU. La ejecución rápida y veloz de comandos es posible gracias a su GPU en la nube. Además, no se requiere configuración, a diferencia de otros productos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He estado usando Colaboratory durante muchos años y una cosa que podría mejorarse es su velocidad de carga de nuevas bases de datos. A menudo, al trabajar sin conexión, esto se convierte en un obstáculo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La mejor parte de Colaboratory para G Suite es su accesibilidad; es realmente asombroso lo fácil que es configurar un cuaderno en lugar de crear un cuaderno completamente nuevo (como Jupyter Notebook) utilizando herramientas como Anaconda. Si un usuario quiere trabajar en un proyecto de Python, simplemente puede abrir el Colaboratory, y está listo para comenzar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Colaboratory para G Suite tiene muchas cosas que mejorar; se vuelve un poco difícil cargar la nueva base de datos y los marcos de datos que están presentes sin conexión. Como la interpretación se realiza en línea, se vuelve un poco más lenta en comparación con sus contrapartes. Las opciones también son limitadas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He estado usando esta herramienta durante mucho tiempo en mi organización y las características que más me gustan son que podemos importar rápidamente cualquier cuaderno de Python y usarlo fácilmente. Además, uso esta herramienta para crear diferentes cuadernos en Python y puedo compartirlos fácilmente con cualquier persona en la organización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Estoy usando esta herramienta, pero no he visto nada que pueda decir que no me gusta de esta herramienta, ya que Google está proporcionando todo lo que puede ayudarnos mientras trabajamos en esta herramienta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Colaboratory, un entorno de Python en la nube de Google, ofrece una ejecución rápida de comandos con su GPU en la nube. No se requiere configuración, y permite la creación y el intercambio fácil de cuadernos. La colaboración es sencilla con cuadernos de Google Colab compartidos en Google Drive. Con bibliotecas preinstaladas como TensorFlow y PyTorch, es una herramienta versátil para el análisis de datos y el aprendizaje automático. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque Colaboratory es una herramienta valiosa, tiene áreas que podrían mejorarse. Los usuarios han destacado problemas con la velocidad de carga de nuevas bases de datos y marcos de datos sin conexión, así como la necesidad de instalar repetidamente bibliotecas. Comentarios adicionales incluyen la ausencia de SQL integrado, actualizaciones frecuentes del tiempo de ejecución y un deseo de mejorar las capacidades de gestión de proyectos. Abordar estas preocupaciones mejoraría la funcionalidad de Colaboratory y fortalecería la posición de G Suite como una plataforma líder de colaboración y productividad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor que me gusta de Colaboratory es que ejecuta código Python y modelos de aprendizaje automático en la nube, así que mis compañeros de equipo y yo podemos colaborar en el mismo proyecto. Nuestro cuaderno de Google Colab se guarda en Google Drive, por lo que podemos acceder a ellos cuando los necesitemos desde cualquier dispositivo solo usando nuestro inicio de sesión de Google. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Mientras usamos Google Colab, tenemos que realizar tareas repetitivas. Para cada nueva sesión de Google Colab, tenemos que instalar todas las bibliotecas que no están incluidas con el paquete de Python. Puede ser difícil trabajar con conjuntos de datos más grandes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Coaboratory es una herramienta increíble de análisis de datos y aprendizaje automático que recomiendo mucho. Te permite combinar código Python con otras cosas geniales como gráficos, imágenes e incluso LaTeX en un solo documento que puedes almacenar en Google Drive. Una cosa que me encanta de Colab es lo fácil que es de usar: puedes escribir y ejecutar código directamente en tu navegador sin necesidad de instalar nada en tu computadora. Además, viene con un montón de bibliotecas y paquetes útiles como TensorFlow y PyTorch, lo que lo convierte en una gran opción para explorar diferentes técnicas de aprendizaje automático. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Carece de algunas características, como que no tiene SQL integrado y el tiempo de ejecución se actualiza todo el tiempo, habría sido mejor si tuviera múltiples cuadernos como hojas en Excel. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.