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Weka und machine-learning in Python vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (76.9% der Bewertungen)
Unternehmen (40.6% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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Weka
Sternebewertung
(13)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (76.9% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über Wekamachine-learning in Python
Sternebewertung
(35)4.7 von 5
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Erfahren Sie mehr über machine-learning in PythonZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Rezensenten erwähnen, dass die Benutzeroberfläche von Weka intuitiv ist, was es Anfängern erleichtert, sich zurechtzufinden, während Benutzer berichten, dass maschinelles Lernen in Python mehr Flexibilität für fortgeschrittene Benutzer bietet, die es vorziehen, ihre Modelle zu programmieren.
- Benutzer sagen, dass Weka in der Bereitstellung einer breiten Palette integrierter Algorithmen hervorragend ist, was den Prozess der Modellauswahl vereinfacht, während G2-Benutzer hervorheben, dass maschinelles Lernen in Python die Implementierung benutzerdefinierter Algorithmen ermöglicht, die auf spezifische Projektanforderungen zugeschnitten sind.
- Rezensenten erwähnen, dass die Datenvorverarbeitungsfähigkeiten von Weka robust sind, mit Funktionen wie dem "Preprocess"-Tab, der die Datenbereinigung vereinfacht, während Benutzer auf G2 berichten, dass maschinelles Lernen in Python mehr manuelle Programmierung für die Datenvorverarbeitung erfordert, was zeitaufwändig sein kann.
- Benutzer berichten, dass die Visualisierungstools von Weka, wie die "Explorer"-Oberfläche, helfen, Ergebnisse leicht zu interpretieren, während Rezensenten erwähnen, dass maschinelles Lernen in Python auf externe Bibliotheken wie Matplotlib für die Visualisierung angewiesen ist, was zusätzliche Einrichtung erfordern kann.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Supportqualität von Weka niedriger bewertet wird im Vergleich zu maschinellem Lernen in Python, wo Benutzer von besserem Community-Support und umfangreicher Dokumentation für Fehlerbehebung und Lernen berichten.
- Benutzer sagen, dass Weka besonders in Bildungseinrichtungen stark ist, aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und schnellen Einrichtung, während Rezensenten erwähnen, dass maschinelles Lernen in Python in Unternehmensumgebungen aufgrund seiner Skalierbarkeit und Integrationsmöglichkeiten mit anderen Systemen bevorzugt wird.
Weka vs machine-learning in Python
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten machine-learning in Python einfacher zu verwenden und insgesamt Geschäfte zu tätigen. Die Rezensenten empfanden, dass die Produkte gleich einfach einzurichten und zu verwalten sind.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass machine-learning in Python den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Weka.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter machine-learning in Python.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von machine-learning in Python gegenüber Weka.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Weka
Keine Preisinformationen verfügbarmachine-learning in Python
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Weka
Keine Informationen zur Testversion verfügbarmachine-learning in Python
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
12
9.0
26
Einfache Bedienung
8.2
12
9.0
29
Einfache Einrichtung
8.8
11
8.8
20
Einfache Verwaltung
9.0
10
9.0
17
Qualität der Unterstützung
7.9
8
8.4
26
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.1
9
8.9
16
Produktrichtung (% positiv)
7.1
12
10.0
24
Funktionen
Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Weka und machine-learning in Python sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
Weka hat keine einzigartigen Kategorien
machine-learning in Python hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Weka
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
machine-learning in Python
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
hochschulbildung
30.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.4%
forschung
7.7%
Immobilien
7.7%
Unternehmensberatung
7.7%
Andere
30.8%
Computersoftware
25.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.6%
forschung
12.5%
hochschulbildung
6.3%
Telekommunikation
3.1%
Andere
37.5%
Hilfreichste Bewertungen
Weka
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Weka ist großartig für die Analyse von maschinellem Lernen, es ist ein sehr leistungsfähiges Werkzeug. Es ist einfach, einen Datensatz zu importieren und Grafiken wie ein neuronales Netzwerk dafür zu erstellen.
Hilfreichste kritische Bewertung
Ernesto S.
Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung
- Die Grafiken sind nicht von bester Qualität direkt aus der Verpackung - Hat einige alternative Algorithmen nicht implementiert
machine-learning in Python
Hilfreichste positive Bewertung
Rajat W.
Verifizierter Benutzer in Öl & Energie
Viele Module für maschinelles Lernen sind verfügbar, man muss nur die Daten gemäß den Anforderungen vorbereiten, und dann kümmern sich die Module um den Algorithmus.
Hilfreichste kritische Bewertung
Chinmaya L.
Verifizierter Benutzer in Automobil
Manchmal ist der Code unvollständig und daher bleibt das Projekt unvollständig.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Weka ist großartig für die Analyse von maschinellem Lernen, es ist ein sehr leistungsfähiges Werkzeug. Es ist einfach, einen Datensatz zu importieren und Grafiken wie ein neuronales Netzwerk dafür zu erstellen.
Rajat W.
Verifizierter Benutzer in Öl & Energie
Viele Module für maschinelles Lernen sind verfügbar, man muss nur die Daten gemäß den Anforderungen vorbereiten, und dann kümmern sich die Module um den Algorithmus.
Ernesto S.
Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung
- Die Grafiken sind nicht von bester Qualität direkt aus der Verpackung - Hat einige alternative Algorithmen nicht implementiert
Chinmaya L.
Verifizierter Benutzer in Automobil
Manchmal ist der Code unvollständig und daher bleibt das Projekt unvollständig.
Top-Alternativen
Diskussionen
Weka hat keine Diskussionen mit Antworten
Welche Python-Version ist am besten für maschinelles Lernen?
2 Kommentare
SM
3.7 oder eine spätere Version ist am besten, um diese Sprache zu verwenden.Mehr erfahren
Was ist Python mit maschinellem Lernen?
1 Kommentar
SD
Erstens ist Python nur ein Mittel, um Dinge im Bereich des maschinellen Lernens zu erledigen, nicht direkt mit maschinellem Lernen verwandt. Aber die...Mehr erfahren
machine-learning in Python hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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