Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Produkt-Avatar-Bild

machine-learning in Python

Bewertungsdetails anzeigen
35 Bewertungen
  • 2 Profile
  • 2 Kategorien
Durchschnittliche Sternebewertung
4.7
Betreut Kunden seit

Profilname

Sternebewertung

31
3
1
0
0

machine-learning in Python Bewertungen

Bewertungsfilter
Profilname
Sternebewertung
31
3
1
0
0
Komal A.
KA
Komal A.
Data science || SAS || Machine learning || R || Analytics || SQL
01/22/2025
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: Organisch
Übersetzt mit KI

Pandas mit Python

Ich mag, dass Python ein reichhaltiges Ökosystem von Bibliotheken wie TensorFlow, scikit-learn und PyTorch bietet, was es einfach macht, effizient mit maschinellen Lernmodellen zu implementieren und zu experimentieren.
Mikhail I.
MI
Mikhail I.
Director - Software Engineering - Oracle
12/04/2024
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Direktor der Ingenieurabteilung - Oracle

- Macht die Datenvorbereitung und -exploration einfach, besonders in der Anfangsphase - Keine Notwendigkeit für die Datenextraktion. Kann mit den Daten in der Datenbank arbeiten - Pipeline ist einfach
Kunal M.
KM
Kunal M.
Python Developer/ Research analyst
08/21/2024
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: Danke-Seite
Übersetzt mit KI

Meine Bewertung über maschinelles Lernen mit Python

Das, was ich am meisten an maschinellem Lernen mit Python mag, ist, dass es umfangreiche Bibliotheken und Frameworks bietet, die unsere Arbeit erleichtern. Es hat eine der besten Community-Unterstützungen für Programmierer. Am besten für die Visualisierung mit Hilfe von Matplotlib und Seaborn...

Über

Kontakt

Hauptsitz:
N/A

Sozial

Was ist machine-learning in Python?

The repository "machine-learning" by jeff1evesque on GitHub provides a comprehensive solution for implementing machine learning algorithms in Python. This project offers a robust framework designed to facilitate the development of machine learning models, emphasizing ease of use and scalability. It likely includes various utilities and pre-built components to assist users in creating and training models, handling data preprocessing, evaluation, and optimization tasks. As an open-source project, it encourages collaboration and contributions from developers and researchers interested in enhancing or extending its functionality. You can access the repository and its resources at https://github.com/jeff1evesque/machine-learning.

Details

Webseite
github.com