Hay tantos scripts y paquetes de Python bien documentados, de sentido común y fácilmente implementables para el aprendizaje automático. Scikit learn tiene algunos tutoriales increíbles, para el aprendizaje de conceptos, el aprendizaje de funciones o "modelado predictivo", y la agrupación y el hallazgo de patrones predictivos. Con el lenguaje de Python en sí, es fácil entender cómo utilizar el algoritmo Kmeans e implementar aspectos del aprendizaje automático con tus propios datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Empezar puede ser difícil. Los tutoriales pueden ser difíciles de encontrar, especialmente si no estás acostumbrado a usar lenguajes de código abierto como Python. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Python es uno de los lenguajes de programación más populares para resolver los problemas asociados con el aprendizaje automático. Bibliotecas de Python como Keras, Theanos, TensorFlow y Scikit-Learn han hecho que programar el aprendizaje automático sea relativamente fácil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
A veces, debido a los datos, el IDE de Python se cuelga. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
El aprendizaje automático con Python es muy fácil de configurar. Una vez que hayas descargado Python, suponiendo que lo descargues con Spyder y Anaconda, todo estará preempaquetado. Para personas con conocimientos de codificación amateur como yo, cada vez que me encuentro con un obstáculo, puedo ir en línea y encontrar soluciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
A diferencia de Tableau, no hay una plataforma oficial, al menos no pude encontrar una. Además, hay demasiados paquetes para el aprendizaje automático. Necesitas investigar para saber cuál es adecuado para tu situación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Dada la enorme cantidad de inversión que diferentes empresas han hecho en Python para el aprendizaje automático, hay herramientas realmente buenas disponibles para todo tipo de algoritmos de aprendizaje automático en Python. Casi todos los marcos de redes neuronales profundas están escritos principalmente para Python o tienen un envoltorio en Python. La biblioteca SciPy proporciona todo lo que necesitas para realizar la mayoría del trabajo con algoritmos básicos de aprendizaje automático. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
A diferencia de MATLAB, diferentes empresas están desarrollando herramientas para Python. Siempre hay nuevas bibliotecas que son incompatibles con otras. Normalmente no actualizo a una nueva versión de una biblioteca hasta que algo deja de funcionar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
El paquete scikit-learn incluye la mayoría de las herramientas de aprendizaje automático eficientes y recientes, como Random Forest, SVM, Boosting, entre otras. Es realmente fácil y rápido con el paquete scikit-learn de Python. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Solo necesitas habilidades básicas de programación en Python. Una vez que estés familiarizado con la programación en Python, que es bastante fácil, las aplicaciones de aprendizaje automático son pan comido usando Python. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
TensorFlow es una herramienta para el aprendizaje profundo. Esto es lo que más me gusta de Python, ya que ofrece tanta flexibilidad para el aprendizaje profundo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
A veces encuentro la depuración un poco tediosa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Las colecciones exhaustivas de algoritmos de aprendizaje automático y muchos ejemplos y tutoriales, en particular la biblioteca scikit-learn, incluyen casi todos los algoritmos de aprendizaje automático posibles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La documentación de algunas funciones es bastante limitada. No todos los algoritmos implementados están presentes. La mayoría de las bibliotecas adicionales son fáciles de instalar, pero algunas pueden ser bastante engorrosas y llevar tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Facilidad de configuración, multitud de opciones, tutoriales, blogs, recursos disponibles, facilidad de inicio Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Nada. Es genial. Debido a que todo es de código abierto, encontrar soporte o ayuda puede ser un poco complicado para problemas personalizados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La facilidad de implementación que ofrecen las bibliotecas de Python y la documentación disponible. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Demasiadas formas de implementar lo mismo, a veces se vuelve confuso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.