Le G2 sur 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

Les utilisateurs apprécient la facilité d'utilisation de l'apprentissage automatique avec Python, grâce à ses bibliothèques étendues et au soutien de la communauté. (2 mentions)

Les utilisateurs apprécient les bibliothèques et cadres étendus de l'apprentissage automatique en Python, améliorant ainsi leur efficacité et expérience de codage. (2 mentions)

Les utilisateurs apprécient le excellent soutien communautaire pour l'apprentissage automatique en Python, améliorant leur expérience de codage. (1 mentions)

Les utilisateurs apprécient les capacités de visualisation des données de l'apprentissage automatique en Python, estimant qu'elles améliorent leur travail analytique. (1 mentions)

Les utilisateurs adorent la configuration facile du produit d'apprentissage automatique, ce qui améliore leur préparation initiale des données et leur exploration. (1 mentions)

Les utilisateurs trouvent le coût prohibitif pour l'apprentissage automatique en Python, principalement en raison des frais de licence. (1 mentions)

Les utilisateurs trouvent la diversité limitée des algorithmes pris en charge contraignante pour leurs projets d'apprentissage automatique en Python. (1 mentions)

Les utilisateurs constatent que l'apprentissage automatique en Python peut être gourmand en ressources, nécessitant une puissance de calcul considérable pour entraîner les modèles. (1 mentions)

Meilleures alternatives à machine-learning in Python les mieux notées

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4.6 sur 5

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Les avis G2 sont authentiques et vérifiés.

Voici comment.

James S.

Marché intermédiaire (51-1000 employés)

8/3/2018

"Apprentissage automatique avec Python Pandas"

4.5/5

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.

Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:

Ceci sera certainement utilisé à l'avenir également. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?

Cela dépend de ce qui se présente à moi. J'ai fait des prévisions de stocks, développé des modèles de prédiction de l'attrition pour l'industrie de la vente au détail. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Savannah L.

Post-Baccalaureate IRTA

Recherche

Entreprise (> 1000 employés)

7/30/2018

"L'apprentissage automatique en Python peut être utilisé même par les personnes les moins à l'aise avec la technologie !"

4/5

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.

Utilisateur vérifié à Aviation et aérospatiale

Entreprise (> 1000 employés)

10/3/2018

"Apprentissage automatique avec Python"

5/5

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.

Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:

L'apprentissage automatique est mieux utilisé en Python en raison des bibliothèques de ML et surtout pour la visualisation des données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?

J'utilise l'apprentissage automatique pour construire des modèles de classification afin de résoudre des problèmes industriels. J'ai réalisé que c'est facile à interpréter et compréhensible. Facile de créer une matrice de confusion qui est utilisée pour obtenir la précision de classification. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Utilisateur vérifié à Pratique médicale

Marché intermédiaire (51-1000 employés)

7/13/2018

"Facile à apprendre, de nombreuses ressources = efficace !"

5/5

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.

Amirreza S.

Research Assistant

Marché intermédiaire (51-1000 employés)

3/29/2018

"Meilleure bibliothèque pour l'apprentissage automatique"

5/5

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.

Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:

Si vous êtes familier avec les bases de la programmation orientée objet. L'utilisation des outils d'apprentissage automatique en Python devrait être facile pour vous. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?

Nous entraînons différents algorithmes d'apprentissage automatique pour des applications de vision par ordinateur. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur

Entreprise (> 1000 employés)

4/3/2018

"Il est vraiment facile d'exécuter des applications d'apprentissage automatique en utilisant Python."

5/5

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.

Utilisateur vérifié à Recherche

Petite entreprise (50 employés ou moins)

8/1/2018

"Python est l'un des meilleurs outils pour l'apprentissage automatique."

4.5/5

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.

Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur

Entreprise (> 1000 employés)

3/20/2018

"Bibliothèques et outils de machine learning étendus"

5/5

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.

Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:

L'apprentissage automatique en Python dispose de nombreuses bibliothèques excellentes, consultez les tutoriels pour chaque module avant de l'utiliser car il contient généralement de nombreux exemples utiles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?

Regroupement et classification non supervisés. La bibliothèque la plus populaire, scikit-learn (ou sklearn), dispose d'une collection d'exemples et de tutoriels qui peuvent être facilement suivis. D'autres modules sont faciles à installer. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Utilisateur vérifié à Télécommunications

Marché intermédiaire (51-1000 employés)

8/3/2018

"Apprentissage automatique avec Python"

5/5

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.

Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:

Il y a d'excellents cours disponibles en ligne. Choisissez-en un. Commencez. Achetez de l'espace cloud si vous n'avez pas de puissance de traitement, trouvez un projet sur Kaggle et commencez simplement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?

Plusieurs choses. Essayer la détection de sentiment, le profilage vocal, le traitement du langage naturel sur les appels téléphoniques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques

Entreprise (> 1000 employés)

7/30/2018

"Python - La manière la plus simple de se salir les mains en apprentissage automatique"

5/5

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.

Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:

Commencez par le problème de classification de base du jeu de données iris. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?

Je résous beaucoup de problèmes de classification et de régression avec la bibliothèque scikit-learn. Une documentation bien expliquée est disponible en ligne. Il existe de nombreux sites web pour les débutants. Avec seulement quelques lignes de code, vous pouvez entraîner votre propre modèle d'apprentissage automatique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.