scikit-learn Avaliações e Detalhes do Produto - Página 6

O que você mais gosta scikit-learn?

Ele possui todas as ferramentas para estruturar o problema de aprendizado de máquina de forma eficiente e eficaz. Possui todos os tipos de algoritmos - supervisionados: regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, floresta aleatória, gbm etc., não supervisionados: kmeans, dbscans, agrupamento espectral, optics etc., e algoritmos de redução de dimensionalidade. Uma lista exaustiva de algoritmos de agrupamento é implementada. É possível automatizar o fluxo de trabalho de construção de modelos de ponta a ponta, como construção de modelos, comparação, seleção usando validação cruzada ou outras abordagens, armazenando o objeto para pontuação ou retornando a previsão em conjuntos de dados não vistos.

A documentação é muito bem escrita - não só explica a definição da função, mas também fornece um bom contexto sobre a matemática subjacente usada nos algoritmos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta scikit-learn?

A estrutura de aprendizado profundo deles não é tão abrangente quanto o outro software de código aberto disponível específico para isso, mas não estamos perdendo essas funcionalidades, pois outros projetos de código aberto são boas opções alternativas. Portanto, pode ser necessário experimentar fora do scikit se quiserem explorar algoritmos de redes neurais mais avançados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta scikit-learn?

Coleções abrangentes de algoritmos de ML e muitos exemplos e tutoriais Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta scikit-learn?

A documentação de algumas funções é bastante limitada. Nem todo algoritmo implementado está presente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta scikit-learn?

A documentação tem uma ótima explicação e é muito fácil de implementar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta scikit-learn?

Muito útil tanto para um aprendiz quanto para um profissional. Usei em ambas as fases sem nenhum problema. Ainda sem desvantagens! Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta scikit-learn?

Scikit learn é um ótimo pacote para aprendizado de máquina em Python. Ele contém os algoritmos de ML mais populares e fornece documentação extensa com exemplos, para que mesmo aqueles com conhecimento mínimo de programação possam implementar os algoritmos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta scikit-learn?

Às vezes pode ser complicado instalar com as dependências adequadas e as atualizações às vezes tornam os scripts antigos inúteis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta scikit-learn?

Eu o usei principalmente para processamento de dados e é muito útil para entender a Inteligência Artificial. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta scikit-learn?

para iniciantes é bastante irritante e insatisfatório, até que eles compreendam os conceitos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta scikit-learn?

Inclui muitos exemplos. É muito fácil encontrar algo relacionado ao seu problema. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta scikit-learn?

Não inclui rede convolucional :( Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta scikit-learn?

documentação, fácil de usar e muito suporte online Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta scikit-learn?

Sinto que para alguns algoritmos, o R tem uma implementação melhor. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta scikit-learn?

Está bem documentado e tem uma comunidade experiente por trás. Também possui quase toda a funcionalidade que eu precisaria. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta scikit-learn?

Demorou um pouco para entrar na linguagem Python e construir, mas isso é verdade com a maioria das linguagens. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta scikit-learn?

Fácil de usar, aplica-se a muitos algoritmos de modelagem, ótima documentação, fácil de aprender Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta scikit-learn?

Visualizações muito básicas, falta de painel interativo ao vivo Análise coletada por e hospedada no G2.com.