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.

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.

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.