machine-learning in Python Reseñas y Detalles del Producto - Página 2

Está disponible en una plataforma de código abierto y tiene una comunidad muy buena para aclarar todas las dudas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La seguridad de los datos es una de las preocupaciones aquí, pero hay muchas formas de protegerla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Reducirá nuestro trabajo drásticamente. Ejemplo: el mes pasado trabajé en la resumición de texto con ml y al final del proyecto concluí que reduce el 80% de nuestro esfuerzo manual. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay un inconveniente que no es preciso a veces. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Python es un lenguaje de programación de aprendizaje automático fácil de usar que tiene bibliotecas y paquetes extensos. Sus paquetes proporcionan visualización eficiente para entender. También se utiliza hoy en día para fines de ciberseguridad en la creación de scripts automatizados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La sintaxis es menos amigable para el usuario en comparación con otros lenguajes de programación de máquinas como R, lo que la hace menos eficiente para los principiantes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Compatibilidad con dataframes y comunidad en línea. También es fácil de aprender y fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Menos flexibilidad para cambiar el algoritmo. Modificar las bibliotecas no es tan fácil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El hecho de que opera en una ruta simplificada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces el código de error puede ser difícil de identificar Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Paquetes como Sci-kit learn y Keras son muy útiles para un despliegue rápido en la línea de producción. El aprendizaje profundo en visión por computadora muestra un resultado considerable. Con una gran cantidad de datos, los marcos de aprendizaje automático de Python nos ayudan a desarrollar más rápido y reducir nuestro tiempo de desarrollo. Marcos como Tensorflow, caffe, pytorch son muy efectivos en el desarrollo y despliegue de aprendizaje profundo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cuando tenemos una gran cantidad de datos, es necesario analizarlos antes de usarlos para el desarrollo. Aquí en Python Machine Learning, no hay un buen marco de análisis de datos en python. No me gusta python porque su tiempo de desarrollo es muy alto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una amalgama de todo tipo de algoritmos de aprendizaje automático junto con sus ejemplos y tutoriales es lo mejor. Está muy bien documentado, lo que facilita su implementación. También es fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ha proporcionado muchos métodos de implementación que son bastante buenos, pero al mismo tiempo generan demasiada confusión. Por lo tanto, uno necesita investigar un poco para seleccionar entre las opciones disponibles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta lo simple que es usar Python, así como la cantidad de bibliotecas que ya existen para ayudar a reducir el tiempo de desarrollo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo único que realmente no me gusta es cuando actualizan la versión de Python y te quedas con códigos que solo funcionan en ciertas versiones. Esto se convierte en tu trabajo para luego actualizar o reducir la sintaxis del código dependiendo de la versión que estés usando. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

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. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Preparación de datos para el entrenamiento del algoritmo Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se dice que entrenar una red es muy difícil en el aprendizaje automático, pero si se hace lo mismo a través de Python, se vuelve más fácil. Te sorprenderás. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay nada que me desagrade de hacer aprendizaje automático en Python. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.