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machine-learning in Python
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machine-learning in Python
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Les avis G2 sont authentiques et vérifiés.
Voici comment.
Nous nous efforçons de garder nos avis authentiques.
Les avis G2 sont une partie importante du processus d'achat, et nous comprenons la valeur qu'ils apportent à la fois à nos clients et aux acheteurs. Pour garantir que la valeur est préservée, il est important de s'assurer que les avis sont authentiques et fiables, c'est pourquoi G2 exige des méthodes vérifiées pour rédiger un avis et valide l'identité de l'évaluateur avant d'approuver. G2 valide l'identité des évaluateurs avec notre processus de modération qui empêche les avis non authentiques, et nous nous efforçons de collecter les avis de manière responsable et éthique.
JS
James S.
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?
C'est facile à utiliser. Beaucoup de documentation en ligne. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?
Actuellement, rien. Je le préfère à Matlab ou R. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
SL
Savannah L.
Post-Baccalaureate IRTA
Recherche
Entreprise(> 1000 employés)
Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?
Il existe de nombreux scripts et packages Python bien documentés, de bon sens et facilement implémentables pour l'apprentissage automatique. Scikit-learn propose des tutoriels incroyables pour l'apprentissage de concepts, l'apprentissage de fonctions ou le « modélisation prédictive », ainsi que le regroupement et la recherche de motifs prédictifs. Avec le langage Python lui-même, il est facile de comprendre comment utiliser l'algorithme Kmeans et d'implémenter des aspects de l'apprentissage automatique avec vos propres données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?
Commencer peut être difficile ! Les tutoriels peuvent être difficiles à trouver, surtout si vous n'êtes pas habitué à utiliser des langages open-source comme Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
UA
Utilisateur vérifié à Aviation et aérospatiale
Entreprise(> 1000 employés)
Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?
Python est l'un des langages de programmation les plus populaires pour résoudre les problèmes associés à l'apprentissage automatique. Les bibliothèques Python comme Keras, Theanos, TensorFlow et Scikit-Learn ont rendu la programmation de l'apprentissage automatique relativement facile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?
Parfois, à cause des données, l'IDE Python se bloque. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
UP
Utilisateur vérifié à Pratique médicale
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?
L'apprentissage automatique avec Python est très facile à configurer. Une fois que vous avez téléchargé Python, en supposant que vous le téléchargiez avec Spyder et Anaconda, tout sera pré-emballé. Pour les personnes ayant des connaissances en codage amateur comme moi, chaque fois que je rencontre un obstacle, je peux aller en ligne et trouver des solutions. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?
Contrairement à Tableau, il n'y a pas de plateforme officielle, du moins je n'ai pas pu en trouver une. De plus, il y a beaucoup trop de packages pour l'apprentissage automatique. Vous devez faire vos recherches pour savoir lequel est adapté à votre situation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
AS
Amirreza S.
Research Assistant
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?
Étant donné l'énorme montant d'investissement que différentes entreprises ont fait sur Python pour l'apprentissage automatique, il existe de très bons outils disponibles pour toutes sortes d'algorithmes d'apprentissage automatique en Python. Presque tous les cadres de réseaux neuronaux profonds sont écrits principalement pour Python ou ont un wrapper Python. La bibliothèque SciPy fournit tout ce dont vous avez besoin pour effectuer la plupart des travaux d'algorithmes d'apprentissage automatique de base. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?
Contrairement à MATLAB, différentes entreprises développent des outils pour Python. Il y a toujours de nouvelles bibliothèques qui sont incompatibles avec d'autres. Je n'upgrade généralement pas vers une nouvelle version d'une bibliothèque jusqu'à ce que quelque chose cesse de fonctionner. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
UE
Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur
Entreprise(> 1000 employés)
Rating Updated ()
(Original )
Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?
Le package scikit-learn inclut la plupart des outils de machine learning efficaces et récents tels que Random Forest, SVM, Boosting, etc. Il est vraiment facile et rapide avec le package scikit-learn en Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?
Vous avez juste besoin de compétences de base en codage en Python. Une fois que vous êtes familier avec le codage en Python, ce qui est assez facile, les applications d'apprentissage automatique sont un jeu d'enfant avec Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
UR
Utilisateur vérifié à Recherche
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Rating Updated ()
(Original )
Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?
Outil TensorFlow pour l'apprentissage profond. C'est la meilleure chose que j'aime à propos de Python car il offre tellement de flexibilité pour l'apprentissage profond. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?
Je trouve le débogage un peu fastidieux parfois. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
UE
Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur
Entreprise(> 1000 employés)
Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?
Des collections complètes d'algorithmes d'apprentissage automatique et de nombreux exemples et tutoriels, en particulier la bibliothèque scikit-learn, incluent presque tous les algorithmes d'apprentissage automatique possibles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?
La documentation de certaines fonctions est plutôt limitée. Tous les algorithmes implémentés ne sont pas présents. La plupart des bibliothèques supplémentaires sont faciles à installer, mais certaines peuvent être assez lourdes et prendre du temps. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
UT
Utilisateur vérifié à Télécommunications
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?
Facilité d'installation, pléthore d'options, tutoriels, blogs, ressources disponibles, facilité de démarrage Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?
Rien. C'est génial. Parce que tout est open source, trouver du soutien ou de l'aide peut être un peu délicat pour des problèmes personnalisés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
UL
Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques
Entreprise(> 1000 employés)
Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?
La facilité d'implémentation offerte par les bibliothèques Python et la documentation disponible. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?
Trop de façons de mettre en œuvre la même chose, parfois cela devient déroutant. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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