O 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

Os usuários apreciam a facilidade de uso no aprendizado de máquina com Python, graças às suas extensas bibliotecas e suporte da comunidade. (2 mentions)

Os usuários apreciam as extensas bibliotecas e frameworks de Machine Learning em Python, melhorando sua eficiência e experiência de codificação. (2 mentions)

Os usuários apreciam o excelente suporte da comunidade para aprendizado de máquina em Python, melhorando sua experiência de codificação. (1 mentions)

Os usuários valorizam as capacidades de visualização de dados do aprendizado de máquina em Python, achando que isso melhora seu trabalho analítico. (1 mentions)

Os usuários adoram a configuração fácil do produto de aprendizado de máquina, melhorando sua preparação inicial de dados e exploração. (1 mentions)

Os usuários acham o custo proibitivo para aprendizado de máquina em Python, principalmente devido às taxas de licenciamento. (1 mentions)

Os usuários acham a diversidade limitada nos algoritmos suportados restritiva para seus projetos de aprendizado de máquina em Python. (1 mentions)

Os usuários descobrem que o aprendizado de máquina em Python pode ser intensivo em recursos, exigindo considerável poder computacional para treinar modelos. (1 mentions)

Principais Alternativas de machine-learning in Python Mais Bem Avaliadas

Vertex AI

(573)

4.4 de 5

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As avaliações da G2 são autênticas e verificadas.

Veja como.

James S.

Médio Porte (51-1000 emp.)

8/3/2018

"Aprendizado de Máquina com Python Pandas"

4.5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

É fácil de usar. Muita documentação online. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Atualmente, nada. Eu prefiro isso ao Matlab ou R. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:

Isto definitivamente será usado no futuro também. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é machine-learning in Python E como isso está te beneficiando?

Depende do que vier ao meu encontro. Eu fiz previsões de ações, desenvolvi modelos de previsão de churn para a indústria de varejo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Savannah L.

Post-Baccalaureate IRTA

Pesquisa

Empresa (> 1000 emp.)

7/30/2018

"Aprendizado de máquina em Python pode ser usado até mesmo pelos mais desafiados tecnologicamente!"

4/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Existem muitos scripts e pacotes de Python bem documentados, de bom senso e facilmente implementáveis para aprendizado de máquina. O Scikit-learn possui tutoriais incríveis para aprendizado de conceitos, aprendizado de funções ou "modelagem preditiva", e agrupamento e descoberta de padrões preditivos. Com a linguagem Python em si, é fácil entender como utilizar o algoritmo Kmeans e implementar aspectos de aprendizado de máquina com seus próprios dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Começar pode ser difícil! Tutoriais podem ser difíceis de encontrar, especialmente se você não está acostumado a usar linguagens de código aberto como python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Aviação e Aeroespacial

Empresa (> 1000 emp.)

10/3/2018

"Aprendizado de Máquina usando Python"

5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Python é uma das linguagens de programação mais populares para resolver os problemas associados ao aprendizado de máquina. Bibliotecas Python como Keras, Theanos, TensorFlow e Scikit-Learn tornaram a programação de aprendizado de máquina relativamente fácil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Às vezes, por causa dos dados, o IDE do Python trava. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:

O aprendizado de máquina é melhor utilizado em Python por causa das bibliotecas de ML e especialmente para visualização de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é machine-learning in Python E como isso está te beneficiando?

Eu uso aprendizado de máquina para construir modelos de classificação para resolver problemas industriais. Percebi que é fácil de interpretar e entender. Fácil de criar uma matriz de confusão que é usada para obter a precisão da classificação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Prática Médica

Médio Porte (51-1000 emp.)

7/13/2018

"Fácil de aprender, muitos recursos = eficiente!"

5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

O aprendizado de máquina com Python é muito fácil de configurar. Uma vez que você tenha baixado o Python, assumindo que você baixe com o Spyder e Anaconda, tudo estará pré-embalado. Para pessoas com conhecimento amador de codificação como eu, sempre que encontro um obstáculo, consigo ir online e encontrar soluções. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Ao contrário do Tableau, não há uma plataforma oficial, pelo menos eu não consegui encontrar uma. Além disso, há pacotes demais para aprendizado de máquina. Você precisa fazer sua pesquisa para saber qual é adequado para o seu cenário. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Amirreza S.

Research Assistant

Médio Porte (51-1000 emp.)

3/29/2018

"Melhor biblioteca para aprendizado de máquina"

5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Dado o enorme investimento que diferentes empresas fizeram no Python para aprendizado de máquina, existem ferramentas realmente boas disponíveis para todos os tipos de algoritmos de aprendizado de máquina em Python. Quase todos os frameworks de redes neurais profundas são escritos principalmente para Python ou possuem um wrapper em Python. A biblioteca SciPy fornece tudo o que você precisa para realizar a maior parte do trabalho com algoritmos básicos de aprendizado de máquina. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Ao contrário do MATLAB, diferentes empresas estão desenvolvendo ferramentas para Python. Há sempre novas bibliotecas que são incompatíveis com outras. Normalmente, não faço upgrade para uma nova versão de uma biblioteca até que algo pare de funcionar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:

Se você estiver familiarizado com o básico de programação orientada a objetos. Usar ferramentas de aprendizado de máquina em Python deve ser fácil para você. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é machine-learning in Python E como isso está te beneficiando?

Nós treinamos diferentes algoritmos de aprendizado de máquina para aplicações de visão computacional. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Educação Superior

Empresa (> 1000 emp.)

4/3/2018

"É realmente fácil executar aplicações de aprendizado de máquina usando Python."

5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

O pacote scikit-learn inclui a maioria das ferramentas de aprendizado de máquina eficientes e recentes, como Random Forest, SVM, Boosting e assim por diante. É realmente fácil e rápido com o pacote scikit-learn em Python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Você só precisa de habilidades básicas de codificação em Python. Uma vez que você esteja familiarizado com a codificação em Python, que é bastante fácil, as aplicações de aprendizado de máquina são moleza usando Python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Pesquisa

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

8/1/2018

"Python é uma das melhores ferramentas para aprendizado de máquina"

4.5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Ferramenta TensorFlow para aprendizado profundo. Esta é a melhor coisa que eu gosto no Python, pois oferece tanta flexibilidade para aprendizado profundo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Às vezes, acho a depuração um pouco tediosa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Educação Superior

Empresa (> 1000 emp.)

3/20/2018

"Bibliotecas e ferramentas extensivas de aprendizado de máquina"

5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Coleções abrangentes de algoritmos de aprendizado de máquina e muitos exemplos e tutoriais, em particular a biblioteca scikit-learn, têm quase todos os algoritmos de aprendizado de máquina possíveis incluídos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

A documentação de algumas funções é bastante limitada. Nem todo algoritmo implementado está presente. A maioria das bibliotecas adicionais são fáceis de instalar, mas algumas podem ser bastante complicadas e demorar um pouco. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:

O aprendizado de máquina em Python possui muitas bibliotecas excelentes, confira tutoriais para cada módulo antes de usá-lo, pois geralmente tem muitos exemplos úteis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é machine-learning in Python E como isso está te beneficiando?

Agrupamento e classificação não supervisionados. A biblioteca mais popular, scikit-learn (ou sklearn), possui uma coleção de exemplos e tutoriais que podem ser facilmente seguidos. Outros módulos são fáceis de instalar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Telecomunicações

Médio Porte (51-1000 emp.)

8/3/2018

"Aprendizado de Máquina com Python"

5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Facilidade de configuração, uma infinidade de opções, tutoriais, blogs, recursos disponíveis, facilidade de início Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Nada. É ótimo. Como tudo é de código aberto, encontrar suporte ou ajuda pode ser um pouco complicado para problemas personalizados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:

Existem ótimos cursos disponíveis online. Escolha um. Comece. Compre algum espaço na nuvem se você não tiver poder de processamento, encontre um projeto no Kaggle e apenas comece. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é machine-learning in Python E como isso está te beneficiando?

Várias coisas. Tentando detecção de sentimento, perfil de voz, PNL em chamadas telefônicas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Software de Computador

Empresa (> 1000 emp.)

7/30/2018

"Python - A maneira mais fácil de colocar a mão na massa em aprendizado de máquina"

5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

A facilidade de implementação que as bibliotecas Python oferecem e a documentação disponível. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Muitas maneiras de implementar a mesma coisa, às vezes isso se torna confuso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:

Comece com o problema básico de classificação do conjunto de dados de íris. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é machine-learning in Python E como isso está te beneficiando?

Eu resolvo muitos problemas de classificação e regressão com a biblioteca scikit-learn. Uma documentação bem explicada está disponível online. Existem muitos sites para iniciantes. Com apenas algumas linhas de código, você pode treinar seu próprio modelo de aprendizado de máquina. Análise coletada por e hospedada no G2.com.