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

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(23)

4.4 de 5

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As avaliações da G2 são autênticas e verificadas.

Veja como.

Komal A.

Spec Analytics

Empresa (> 1000 emp.)

1/22/2025

"Pandas com Python"

4.5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Gosto que o Python ofereça um rico ecossistema de bibliotecas como TensorFlow, scikit-learn e PyTorch, tornando fácil implementar e experimentar modelos de aprendizado de máquina de forma eficiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Não gosto que o aprendizado de máquina em Python possa, às vezes, ser intensivo em recursos, exigindo um poder computacional significativo para treinar grandes modelos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Mikhail I.

Director of Software Engineering

Empresa (> 1000 emp.)

12/4/2024

"Diretor de Engenharia - Oracle"

4/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

- Torna a preparação e exploração de dados fácil, especialmente na fase inicial

- Nenhuma necessidade de extração de dados. Pode trabalhar com os dados no banco de dados

- O pipeline é simples Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

- Algoritmos limitados suportados

- Custo, devido à licença Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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

Python é uma linguagem muito popular agora. Ao manter dados no DB, não há necessidade de etapas de extração, podemos fazer POC completa para soluções supervisionadas, de classificação, saco de palavras, ... para dados no DB. Sem fazer ETL, atualmente somos capazes de fazer algumas soluções de aprendizado supervisionado para dados no Oracle DB usando OML4Py. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Kunal M.

Data analysts

Médio Porte (51-1000 emp.)

8/21/2024

"Minha análise sobre aprendizado de máquina com Python"

5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

A coisa que eu mais gosto sobre aprendizado de máquina com Python é que ele fornece bibliotecas e frameworks extensivos que facilitam nosso trabalho. Tem um dos melhores suportes comunitários para programadores. Melhor para visualização com a ajuda do Matplotlib e Seaborn... Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Atualmente, não há nada que eu veja que não goste sobre aprendizado de máquina com python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Shivam M.

Tecnologia da Informação e Serviços

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

6/2/2023

""Python: A Linguagem Ideal para Aprendizado de Máquina""

5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Como Python é uma linguagem muito fácil e para aprendizado de máquina, temos que escrever um código grande, diversificado e muito complexo, o que é bastante difícil em qualquer outra linguagem de programação, então, desse ponto de vista, Python é a linguagem mais adequada para aprendizado de máquina. Além disso, possui enormes bibliotecas que ajudam os desenvolvedores a escrever código de forma eficiente e eficaz. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Como engenheiro de aprendizado de máquina, descobri que o Python é uma linguagem incrível para aprendizado de máquina, e valorizo sua adaptabilidade e amplitude de recursos. Python é bem conhecido não apenas por seu sucesso em aprendizado de máquina e ciência de dados, mas também como uma escolha principal para desenvolvimento web e outras disciplinas. Seu extenso ecossistema de bibliotecas, sintaxe amigável e comunidade vibrante fazem dele uma linguagem favorita para desenvolvedores, permitindo que eles projetem soluções novas e eficientes. Python realmente se destaca em proporcionar uma experiência suave e envolvente tanto para praticantes de aprendizado de máquina quanto para entusiastas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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

O uso de aprendizado de máquina em Python contribuiu para a criação de ferramentas e bibliotecas poderosas que possibilitaram o desenvolvimento de modelos de IA mais avançados e sofisticados, como o chat gpt. Ele fornece soluções eficientes e escaláveis para problemas complexos, ajuda na automação de tarefas, aprimora os processos de tomada de decisão, permite insights baseados em dados e abre oportunidades para inovação e vantagem competitiva. O rico ecossistema de bibliotecas do Python, documentação extensa e comunidade ativa apoiam ainda mais os praticantes na construção e implantação de modelos de aprendizado de máquina de forma eficaz. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Prasanth B.

Process Specialist

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

10/19/2023

"É importante saber e aplicar"

4.5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Pandas - Eu amo explorar os dados com pandas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Às vezes, tarefa simples precisamos seguir os mesmos passos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Syed Adeel H.

Infrastructure Manager

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

3/29/2023

"Mineração de Dados para Aprendizado de Máquina"

4.5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Um dos principais benefícios de usar Python para aprendizado de máquina é sua facilidade de uso. A linguagem possui uma sintaxe limpa e intuitiva que torna fácil escrever e entender o código, mesmo para aqueles que são novos na programação. Além disso, Python tem uma comunidade grande e solidária que oferece muitos recursos e tutoriais para ajudar os usuários a começarem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Python é uma linguagem interpretada, o que significa que é mais lenta do que linguagens compiladas como C++ ou Java. Isso pode ser uma desvantagem ao trabalhar com conjuntos de dados muito grandes ou algoritmos complexos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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

Com a ajuda do aprendizado de máquina em Python, ele pode ser usado para detectar transações fraudulentas, como fraudes com cartões de crédito. Bibliotecas Python, como sci-kit-learn e TensorFlow, são usadas para construir modelos de detecção de fraudes que podem identificar padrões de comportamento fraudulento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Oliver G.

Technical Sales Engineer

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

6/28/2022

"Super rápido para começar, ótimos resultados"

4.5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Ferramentas muito bem suportadas como o TensorFlow Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

O desempenho pode ser problemático e difícil de diagnosticar, especialmente com o uso padrão de 100% de qualquer GPU fornecida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Consultoria de Gestão

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

11/12/2021

Parceiro comercial do vendedor ou concorrente do vendedor, não incluído nas pontuações do G2.

"Python para Aprendizado de Máquina (Desenvolvimento e Implantação de Modelos)"

5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Python é a linguagem de programação mais avançada para implementar modelos de aprendizado de máquina do zero. Ela oferece uma vasta gama de bibliotecas e funções personalizadas para construir, treinar e desenvolver modelos de ML. Oferece código facilmente interpretável, razoável e conciso, permitindo que os desenvolvedores construam e testem algoritmos complexos de aprendizado de máquina em dados estruturados e não estruturados com facilidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Python é uma linguagem de programação interpretada que tem velocidade limitada, pois a execução do código ocorre linha por linha. O threading não é suportado em Python, o que representa um problema ao implementar soluções de ML em escala. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:

Eu definitivamente recomendaria usar Python para construir aplicações baseadas em aprendizado de máquina, desde que sua equipe tenha a expertise em programação. Python requer que os desenvolvedores estejam familiarizados com o conceito de funções, classes e programação orientada a objetos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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

Estamos usando Python em vários projetos para construir soluções de aprendizado de máquina do zero. Isso ajudou os desenvolvedores a treinar e testar rapidamente os modelos de ML em dados estruturados para construir scorecards baseados em risco. A biblioteca Scikit-learn fornece todos os algoritmos para implementar modelos de aprendizado de máquina, como Random Forest, XGBoost, SVM, Regressão Linear e Logística. Também usamos Python para automatizar processos que envolvem triagem e verificação manuais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Design

Empresa (> 1000 emp.)

5/19/2022

"É muito fácil criar um modelo de aprendizado de máquina com a ajuda de várias bibliotecas Python."

5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Criar um modelo de aprendizado de máquina com a ajuda do Python é muito fácil, além disso, se você estiver integrando-o com um pipeline síncrono, o Python funciona muito bem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Só consigo pensar em um pouco devagar, caso contrário, tudo está bem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:

Para casos de uso de aprendizado de máquina, não consegui pensar em nenhuma outra linguagem além de Python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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

Criação de modelo de aprendizado de máquina para identificar o elemento, segmentação semântica, etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Alvaro R.

Profesor titular

Médio Porte (51-1000 emp.)

6/17/2021

"Poderoso e moderno aprendizado de máquina usando python"

5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

Os últimos e mais avançados modelos para aprendizado de máquina estão disponíveis em python. Isso permite realizar experimentos atualizados. Existem muitos tutoriais para usar aprendizado de máquina com python e os sistemas mais modernos o utilizam.

Se eu tiver algum problema com a saída, ou qualquer erro, há muitos fóruns na internet mostrando qualquer solução possível. Isso me encoraja a usá-lo porque posso ter certeza de resolver qualquer problema que eu possa ter.

Por outro lado, o aprendizado de máquina com python permite o uso de aceleração de hardware, como GPUs. Você só precisa configurar o hardware adequado.

Outra vantagem é o fato de que existem várias bibliotecas para fazer aprendizado de máquina com python. Caso você não goste de alguma, pode escolher entre as outras. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Existem várias bibliotecas e a documentação de algumas delas é às vezes incompleta. Além disso, algumas funções mudam de diferentes versões, tornando o código antigo incompatível com o novo código. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:

Se você já sabe qual algoritmo deseja usar, você só precisa procurar o nome desse algoritmo na biblioteca. Se tiver alguma dúvida, sugiro dar uma olhada na API ou em qualquer exemplo na web. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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

Eu trabalho principalmente com classificação de texto e outras tarefas relacionadas ao processamento de linguagem natural. Posso processar texto com outras ferramentas Python e conectar a saída a qualquer modelo de aprendizado de máquina. Análise coletada por e hospedada no G2.com.