Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que machine-learning in Python es más fácil de usar, configurar y administrar. También prefirieron hacer negocios con machine-learning in Python en general.
Facilidad de uso; buena interfaz gráfica; algoritmos de modelado fuertes en SPSS Modeler.
Algo caro considerando otras opciones y el valor general. Más difícil de usar que la base de SPSS, etc., los manuales, etc., no son fáciles de usar, la versión de escritorio al menos no funciona bien con conjuntos de datos incluso ligeramente más grandes y...
Hay muchos módulos disponibles para el aprendizaje automático, solo hay que preparar los datos según el requisito y luego los módulos se encargan del algoritmo.
A veces el código está incompleto y, por lo tanto, el proyecto permanece incompleto.
Facilidad de uso; buena interfaz gráfica; algoritmos de modelado fuertes en SPSS Modeler.
Hay muchos módulos disponibles para el aprendizaje automático, solo hay que preparar los datos según el requisito y luego los módulos se encargan del algoritmo.
Algo caro considerando otras opciones y el valor general. Más difícil de usar que la base de SPSS, etc., los manuales, etc., no son fáciles de usar, la versión de escritorio al menos no funciona bien con conjuntos de datos incluso ligeramente más grandes y...
A veces el código está incompleto y, por lo tanto, el proyecto permanece incompleto.