El G2 sobre machine-learning in Python

machine-learning in Python Pros and Cons: Top Advantages and Disadvantages

Quick AI Summary Based on G2 Reviews

Generated from real user reviews

Los usuarios aprecian la facilidad de uso en el aprendizaje automático con Python, gracias a sus extensas bibliotecas y el apoyo de la comunidad. (2 mentions)

Los usuarios aprecian las extensas bibliotecas y el marco de Aprendizaje Automático en Python, mejorando su eficiencia y experiencia de codificación. (2 mentions)

Los usuarios aprecian el excelente soporte comunitario para el aprendizaje automático en Python, mejorando su experiencia de codificación. (1 mentions)

Los usuarios valoran las capacidades de visualización de datos del aprendizaje automático en Python, encontrando que mejora su trabajo analítico. (1 mentions)

A los usuarios les encanta la fácil configuración del producto de aprendizaje automático, mejorando su preparación y exploración inicial de datos. (1 mentions)

Los usuarios encuentran el costo prohibitivo para el aprendizaje automático en Python, principalmente debido a las tarifas de licencia. (1 mentions)

Los usuarios encuentran la diversidad limitada en los algoritmos compatibles restrictiva para sus proyectos de aprendizaje automático en Python. (1 mentions)

Los usuarios encuentran que el aprendizaje automático en Python puede ser intensivo en recursos, exigiendo un considerable poder computacional para entrenar modelos. (1 mentions)

Alternativas de machine-learning in Python Mejor Valoradas

Securiti

(43)

4.8 de 5

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Weka

Por Weka

(13)

4.3 de 5

Vertex AI

Por Google

(573)

4.4 de 5

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Las reseñas de G2 son auténticas y verificadas.

Así es como.

James S.

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

8/3/2018

"Aprendizaje automático con Python Pandas"

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de machine-learning in Python?

Es fácil de usar. Mucha documentación en línea. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de machine-learning in Python?

Actualmente, nada. Lo prefiero a Matlab o R. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recomendaciones a otros que estén considerando machine-learning in Python:

Esto definitivamente se va a utilizar en el futuro también. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay machine-learning in Python ¿Y cómo te beneficia eso?

Depende de lo que se me presente. He realizado pronósticos de acciones, desarrollado modelos de predicción de abandono para la industria minorista. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Savannah L.

Post-Baccalaureate IRTA

Investigación

Empresa (> 1000 empleados)

7/30/2018

"El aprendizaje automático en Python puede ser utilizado incluso por los más desafiados tecnológicamente."

4/5

¿Qué es lo que más te gusta de machine-learning in Python?

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.

¿Qué es lo que no te gusta de machine-learning in Python?

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.

Usuario verificado en Aviación y Aeroespacial

Empresa (> 1000 empleados)

10/3/2018

"Aprendizaje automático usando Python"

5/5

¿Qué es lo que más te gusta de machine-learning in Python?

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.

¿Qué es lo que no te gusta de machine-learning in Python?

A veces, debido a los datos, el IDE de Python se cuelga. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recomendaciones a otros que estén considerando machine-learning in Python:

El aprendizaje automático se utiliza mejor en Python debido a las bibliotecas de ML y especialmente para la visualización de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay machine-learning in Python ¿Y cómo te beneficia eso?

Utilizo el aprendizaje automático para construir modelos de clasificación para resolver problemas industriales. Me he dado cuenta de que es fácil de interpretar y entender. Es fácil crear una matriz de confusión que se utiliza para obtener la precisión de la clasificación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Práctica médica

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

7/13/2018

"Fácil de aprender, muchos recursos = ¡eficiente!"

5/5

¿Qué es lo que más te gusta de machine-learning in Python?

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.

¿Qué es lo que no te gusta de machine-learning in Python?

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.

Amirreza S.

Research Assistant

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

3/29/2018

"Mejor biblioteca para aprendizaje automático"

5/5

¿Qué es lo que más te gusta de machine-learning in Python?

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.

¿Qué es lo que no te gusta de machine-learning in Python?

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.

Recomendaciones a otros que estén considerando machine-learning in Python:

Si estás familiarizado con los conceptos básicos de la programación orientada a objetos. Usar herramientas de aprendizaje automático en Python debería ser fácil para ti. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay machine-learning in Python ¿Y cómo te beneficia eso?

Entrenamos diferentes algoritmos de aprendizaje automático para aplicaciones de visión por computadora. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Educación superior

Empresa (> 1000 empleados)

4/3/2018

"Es realmente fácil ejecutar aplicaciones de aprendizaje automático usando Python."

5/5

¿Qué es lo que más te gusta de machine-learning in Python?

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.

¿Qué es lo que no te gusta de machine-learning in Python?

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.

Usuario verificado en Investigación

Pequeña Empresa (50 o menos empleados)

8/1/2018

"Python es una de las mejores herramientas para el aprendizaje automático."

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de machine-learning in Python?

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.

¿Qué es lo que no te gusta de machine-learning in Python?

A veces encuentro la depuración un poco tediosa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Educación superior

Empresa (> 1000 empleados)

3/20/2018

"Extensas bibliotecas y herramientas de aprendizaje automático"

5/5

¿Qué es lo que más te gusta de machine-learning in Python?

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.

¿Qué es lo que no te gusta de machine-learning in Python?

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.

Recomendaciones a otros que estén considerando machine-learning in Python:

El aprendizaje automático en Python tiene muchas bibliotecas excelentes, revisa los tutoriales de cada módulo antes de usarlo, ya que generalmente tiene muchos ejemplos útiles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay machine-learning in Python ¿Y cómo te beneficia eso?

Agrupamiento y clasificación no supervisados. La biblioteca más popular, scikit-learn (o sklearn), tiene una colección de ejemplos y tutoriales que se pueden seguir fácilmente. Otros módulos son fáciles de instalar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Telecomunicaciones

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

8/3/2018

"Aprendizaje automático con Python"

5/5

¿Qué es lo que más te gusta de machine-learning in Python?

Facilidad de configuración, multitud de opciones, tutoriales, blogs, recursos disponibles, facilidad de inicio Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de machine-learning in Python?

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.

Recomendaciones a otros que estén considerando machine-learning in Python:

Hay cursos excelentes disponibles en línea. Elige uno. Empieza. Compra algo de espacio en la nube si no tienes poder de procesamiento, encuentra un proyecto en Kaggle y simplemente empieza. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay machine-learning in Python ¿Y cómo te beneficia eso?

Varias cosas. Intentando detección de sentimientos, perfilado de voz, PNL en llamadas telefónicas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Software de Computadora

Empresa (> 1000 empleados)

7/30/2018

"Python: La forma más fácil de ensuciarse las manos en el aprendizaje automático."

5/5

¿Qué es lo que más te gusta de machine-learning in Python?

La facilidad de implementación que ofrecen las bibliotecas de Python y la documentación disponible. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de machine-learning in Python?

Demasiadas formas de implementar lo mismo, a veces se vuelve confuso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recomendaciones a otros que estén considerando machine-learning in Python:

Comienza con el problema básico de clasificación del conjunto de datos de iris. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay machine-learning in Python ¿Y cómo te beneficia eso?

Resuelvo muchos problemas de clasificación y regresión con la biblioteca scikit learn. Hay una documentación bien explicada disponible en línea. Hay muchos sitios web para principiantes. Con solo unas pocas líneas de código puedes entrenar tu propio modelo de aprendizaje automático. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.