# machine-learning in Python Reviews **Vendor:** machine-learning in Python **Category:** [Maschinelles Lernsoftware](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 50 ## About machine-learning in Python Das "machine-learning" Projekt von jeff1evesque ist eine Python-basierte Webschnittstelle und REST-API, die für Klassifikations- und Regressionsaufgaben entwickelt wurde. Es bietet eine benutzerfreundliche Plattform zur Implementierung von Machine-Learning-Modellen und macht sie sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Anwender zugänglich. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Webschnittstelle: Bietet eine intuitive grafische Benutzeroberfläche zur Verwaltung von Datensätzen, zum Trainieren von Modellen und zur Visualisierung von Ergebnissen. - REST-API: Ermöglicht nahtlose Integration mit anderen Anwendungen und erlaubt automatisierte Machine-Learning-Workflows. - Klassifikation und Regression: Unterstützt eine Vielzahl von Algorithmen, um sowohl Klassifikations- als auch Regressionsprobleme effektiv zu bewältigen. - Dokumentation: Umfassende Anleitungen und Ressourcen stehen zur Verfügung, um Benutzern zu helfen, die Fähigkeiten der Plattform zu verstehen und zu nutzen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Dieses Projekt vereinfacht den Prozess der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen, indem es eine kohärente Umgebung bietet, die Datenmanagement, Modelltraining und Ergebnisanalyse kombiniert. Es adressiert häufige Herausforderungen bei der Implementierung von Machine Learning, wie den Bedarf an Programmierkenntnissen und Integrationskomplexitäten, und ermöglicht es den Benutzern, sich auf das Ableiten von Erkenntnissen und das Treffen datenbasierter Entscheidungen zu konzentrieren. ## machine-learning in Python Pros & Cons **What users like:** - Benutzer schätzen das **reiche Ökosystem von Bibliotheken** in Python, das die Effizienz der Modellentwicklung und -experimentierung verbessert. (10 reviews) - Benutzer lieben die **Benutzerfreundlichkeit** von maschinellem Lernen in Python, dank intuitiver Bibliotheken und reichhaltiger Ressourcen. (8 reviews) - Benutzer schätzen die **Modellvielfalt** im maschinellen Lernen mit Python und genießen vielseitige Bibliotheken für unterschiedliche Projekte. (4 reviews) - Benutzer schätzen die **intuitive Natur von Python** , die schnelles Modellieren und Experimentieren in maschinellen Lernprojekten erleichtert. (3 reviews) - Benutzer schätzen die **qualitativ hochwertigen Bibliotheken** in Python, die wesentliche Werkzeuge für die effektive Entwicklung von Machine-Learning-Modellen bereitstellen. (3 reviews) - Dokumentation (2 reviews) - Problemlösung (2 reviews) - Datenverwaltung (1 reviews) - Bereitstellung Leichtigkeit (1 reviews) - Benutzer schätzen die **einfache Einrichtung** von maschinellem Lernen in Python, was die Datenvorbereitung und -exploration vereinfacht. (1 reviews) **What users dislike:** - Benutzer finden **das Erlernen von maschinellem Lernen in Python schwierig** und kämpfen oft mit den Voraussetzungen und dem Verständnis der Komplexität des Codes. (3 reviews) - Benutzer stehen vor erheblichen **Abhängigkeitsproblemen** mit Versionskonflikten, die ihre maschinellen Lernprojekte in Python komplizieren. (2 reviews) - Benutzer erleben **langsame Leistung** mit maschinellem Lernen in Python, kämpfen mit Ladezeiten und Problemen bei der Modellgenauigkeit. (2 reviews) - Benutzer finden, dass **maschinelles Lernen in Python langsam sein kann** und oft erhebliche Ressourcen für ein effektives Training erfordert. (2 reviews) - Benutzer finden, dass **Leistungsbeschränkungen** in Python große und rechenintensive maschinelle Lernaufgaben behindern können. (1 reviews) - Kompatibilitätsprobleme (1 reviews) - Benutzer finden die **hohen Kosten** für die Lizenzierung von maschinellem Lernen in Python für viele Projekte und Budgets prohibitiv. (1 reviews) - Ungenauigkeit (1 reviews) - Integrationsprobleme (1 reviews) - Benutzer äußern Bedenken über die **unterstützten begrenzten Algorithmen** , die ihre Fähigkeiten im maschinellen Lernen in Python einschränken. (1 reviews) ## machine-learning in Python Reviews ### 1. Vereinfachtes Modelltraining mit Python, benötigt schnellere Inferenz **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dev Saran S. | Science Tutor , Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 16, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Ich mag maschinelles Lernen in Python wegen der einfachen Integration, die es einfach macht, Modelle zu verbinden oder zusätzliche LLMs zu erstellen. Ich schätze, wie einfach es ist, TensorFlow zu bewerten und den Vorteil, auf bestehenden Frameworks aufzubauen, anstatt sie neu zu erfinden. Dies ermöglicht es mir, bestehende Funktionen zu nutzen, ohne Code neu schreiben zu müssen, was den Arbeitsablauf reibungslos und effizient macht. Der Einrichtungsprozess ist unkompliziert, mit allen Richtlinien klar im Readme dargelegt, was den Einstieg sehr einfach macht. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Der Inferenzprozess in Python für maschinelle Lernmodelle ist ziemlich langsam und könnte verbessert werden. Die Handhabung der Inferenzresultate kann etwas ineffizient sein, und Verbesserungen basierend auf der CPU-Architektur könnten helfen. Es wäre auch hilfreich, wenn die Inferenzresultate leichter über APIs an Anwendungen oder andere technische Software weitergegeben werden könnten. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Maschinelles Lernen in Python ermöglicht es mir, Modelle mit bis zu 20 Millionen Parametern auf meiner GPU zu trainieren, wodurch ein reibungsloser Arbeitsablauf ohne Umschreiben des Codes entsteht. ### 2. Ausgezeichnetes, vielseitiges maschinelles Lernen mit Python und leistungsstarken Bibliotheken **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prashanth B. | Research Associate, Forschung, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 14, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Maschinelles Lernen mit Python ist ausgezeichnet, weil es einfach, sehr effektiv und vielseitig ist. Mit Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch können Sie verschiedene Modelle des maschinellen Lernens entwickeln. Der Code ist sehr einfach zu schreiben und macht Spaß, und eine große Anzahl von Menschen sorgt dafür, dass Sie ausreichende Lernmaterialien und Unterstützung erhalten, um maschinelles Lernen effizient zur Lösung von Problemen anzuwenden. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Ich mag es nicht, dass das maschinelle Lernen im Python-Coding manchmal langsam bei großen Datenmengen arbeitet, weil es nicht die schnellste Programmiersprache der Welt ist. Außerdem kann es manchmal herausfordernd sein, die Abhängigkeiten des Codes und die verschiedenen Versionen der Bibliotheken, die im maschinellen Lernen im Python-Coding angewendet werden, zu koordinieren. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Im Bereich des maschinellen Lernens mit Python werden Probleme wie Vorhersagen von Trends, Automatisierung von Prozessen, Erkennung von Mustern und Entscheidungsfindung auf Basis von Daten angegangen. Dies gilt für Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und sogar Marketing. Für mich persönlich wird die Anwendung geschätzt, da sie Zeit spart, menschlichen Aufwand reduziert und Daten in wertvolle Informationen umwandeln kann. ### 3. Python steht an der Spitze der Zugänglichkeit des maschinellen Lernens. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** David Robert L. | Chief Technical Officer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Python hat fantastische Bibliotheken wie scikit learn, numpy, xdgboost und pandas, die es einfach machen, Machine-Learning-Projekte für nahezu jeden Datensatz und jedes Projekt umzusetzen. Dann gibt es noch tensorflow und PyTorch, die eine endlose Reihe von Möglichkeiten bieten. Ich genieße die intuitive Python-Sprache. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Da Python interpretiert und nicht kompiliert wird, kann es auf lokalen Maschinen langsam sein. Der Preis, den man für eine einfachere Entwicklungsumgebung zahlt. Ich habe gesehen, dass es CPython gibt, das dies vermutlich beheben könnte, aber ich habe es noch nicht ausprobiert. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es löst derzeit Probleme wie Preisvorhersage, Budgetvorhersage und eine Vielzahl nützlicher Aufgaben, die ich nie für möglich gehalten hätte. Dies ist von unschätzbarem Wert für die heutige Welt. Und es tut all dies im Hintergrund, mit sehr wenig Input von meiner Seite. Mit anderen Worten, der Zugriff auf die rohe Leistung von Xdgboost zum Beispiel bietet ein erstaunliches Werkzeug für Programmierer. ### 4. Python macht maschinelles Lernen zugänglich und schnell zu erlernen. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Akshit K. | Consultant, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 13, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Maschinelles Lernen in Python hat das maschinelle Lernen sehr zugänglich gemacht. Python verfügt über eine Vielzahl von Bibliotheken, die häufig aktualisiert werden und auch eine einfache Implementierung bieten. Dies hilft mir, schnell zu lernen und mit den Fortschritten in der KI Schritt zu halten. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Da sich viel im Bereich des maschinellen Lernens auf generative KI verlagert hat, ist die Einschränkung jetzt eher das System als die Technologie. Der einzige Nachteil ist, dass es nur begrenzten Zugang zu guter Hardware gibt, auf der wir maschinelles Lernen in Python ausführen können. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich arbeite als KI-Ingenieur und GenAI-Architekt. Maschinelles Lernen in Python ist daher mein Antrieb und die Lösung für alle Anwendungen, die ich entwickle, und die Projekte, an denen ich arbeite. ### 5. Starke Gemeinschaft und Bibliotheken machen Python großartig für die RAG-Entwicklung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** balram t. | Ai developer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 23, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Python hat eine starke Gemeinschaft und alle Arten von Bibliotheken, die alles verbinden können, mit Datenbanken arbeiten und es Ihnen ermöglichen, je nach Anwendungsfall ML-Algorithmen zu verwenden. Ich genieße es wirklich, Python zu verwenden, während ich RAG-basierte Systeme entwickle. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Ich habe nichts Schlechtes über Python zu sagen; es ist nur so, dass es manchmal langsam sein kann, je nach System und Prozess. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Maschinelles Lernen hilft, viele Probleme zu lösen, wie z.B. Ticket-Prioritätsempfehlungen, Ticketauflösung, RAG-basierte Systeme und mehr, unter Verwendung von Python und seinen Bibliotheken. ### 6. Effiziente maschinelle Lernentwicklung mit dem Python-Ökosystem **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Buchhaltung | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 15, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Ich mag maschinelles Lernen in Python, weil es Einfachheit mit einem leistungsstarken Ökosystem kombiniert. Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-learn machen die Datenverarbeitung, das Modellieren und die Bewertung effizient. Die Lesbarkeit von Python und die starke Unterstützung durch die Community ermöglichen auch schnellere Experimente und die Entwicklung von ML-Lösungen. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Ein Nachteil des maschinellen Lernens in Python sind Leistungseinschränkungen bei sehr groß angelegten Berechnungen und manchmal komplexes Abhängigkeitsmanagement zwischen Bibliotheken. Da Python interpretiert wird, kann es langsamer sein als niedrigere Programmiersprachen. Die meisten ML-Frameworks lösen dieses Problem jedoch mit optimierten Backends und GPU-Unterstützung, was Python für die ML-Entwicklung sehr effektiv macht. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Maschinelles Lernen in Python hilft, Probleme wie Datenvorhersage, Mustererkennung und Automatisierung komplexer Aufgaben zu lösen. Sein reichhaltiges Ökosystem an Bibliotheken ermöglicht eine schnelle Modellentwicklung und Datenanalyse. Dies kommt mir zugute, indem es schnellere Experimente ermöglicht, intelligente Funktionen entwickelt und große Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. ### 7. Leistungsstark für die Lösung neuer und gemeinschaftlicher Probleme **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shubham V. | Student, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 15, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Es hilft uns, Probleme zu lösen, sei es in der Gemeinschaft oder völlig neue Probleme – ähnlich wie das Retten alter handgeschriebener Palmblattmanuskripte, ein Projekt, das ich selbst betreut habe. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Es kommt mit einer Vielzahl von Voraussetzungen, wie dem Erlernen von Python, dem Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens, der verschiedenen Modelle und ihrer Metriken und vielem mehr. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hilft, neue Probleme zu lösen und Aufgaben auf eine Weise zu automatisieren, die auf uns als Individuen zugeschnitten ist, anstatt alles zu verallgemeinern. Wir können Maschinen die Zeit lassen und Daten nutzen, um uns besser zu verstehen, unsere Routinen zu lernen und dann relevantere Vorschläge zu machen, die auf eine Weise helfen können, die wir vielleicht nicht einmal erwarten. ### 8. Produktionsreife maschinelle Lernverfahren in Python mit leistungsstarken Bibliotheken **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** KharanKumar R. | Data Analyst, Computersoftware, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 20, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Maschinelles Lernen in Python hat sehr gute Bibliotheken wie sklearn, tensorflow und pandas, numpy und viele mehr, die wirklich hilfreich sind und die Fähigkeit zum Erstellen von produktionsreifen Modellen bieten. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Ich habe nichts an maschinellem Lernen in Python auszusetzen, alles basiert auf den Anforderungen und ist gut. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Maschinelles Lernen in Python löst mein Problem, indem es den Code reduziert und Bibliotheken von maschinellen Lernmodellen wie KNN, XBoost, SVM und mehr verwendet, was den Vorteil hat, ein gutes Modell für Klassifikation und Regression zu erstellen. ### 9. KI-Lernen mit Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shivani S. | Software Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** In der heutigen Umgebung nutzen wir Künstliche Intelligenz (KI) in unseren täglichen Aktivitäten, und Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teil der KI. Heutzutage möchten viele Menschen Maschinelles Lernen lernen, und Python ist eine der besten Sprachen für diesen Zweck, weil: 1. Es so viele Bibliotheken hat, 2. Es eine starke Gemeinschaft unterstützt, 3. Es eine leicht zu erlernende Sprache ist, 4. In so vielen IT-Industrien verwendet wird. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Ich habe nichts an Machine Learning in Python auszusetzen, weil ich es gerade lerne und es interessant finde. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** In einer von KI angetriebenen Gesellschaft werden wir in der Technologie stärker und lernen fortgeschrittene Konzepte durch maschinelles Lernen. ### 10. Python ML leicht gemacht mit umfangreichen Bibliotheken und GPU-Unterstützung **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sahil P. | AIML Engineer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** In Python erleichtert die Verfügbarkeit von umfangreichen vorgefertigten Bibliotheken und GPU-Unterstützung die Entwicklung und Bereitstellung erheblich. Dies hilft, den gesamten Prozess zu straffen, von der Erstellung bis zur Nutzung der Lösungen. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Ich hatte nicht viele Probleme beim maschinellen Lernen in Python; es ist meine bevorzugte Sprache dafür. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Lösungen wie diese zu entwickeln, fühlt sich an, als hätten sie einen eigenen Verstand, der uns hilft, Komplexität in großem Maßstab zu bewältigen. Es ermöglicht uns, Entscheidungsprozesse zu automatisieren, die für traditionelle Programmieransätze zu komplex und dynamisch sind. Echte Probleme zu lösen, ist das, was dieses Werkzeug so nützlich macht. ### 11. Großartige Plattform für Python-Bibliotheken und maschinelle Lern-Workflows **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prathamesh B. | intern, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 07, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Die Fähigkeit, diese Plattform zu nutzen und sie mit Python-Bibliotheken, die den Maschinenalgorithmus unterstützen, zum Laufen zu bringen, ist großartig. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Das einzige Problem ist, dass es Zeit braucht, sich daran zu gewöhnen, besonders herauszufinden, wie man den Code kommentiert. Manchmal fühlt es sich auch schwer an, damit zu arbeiten. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Die Lösung, die ich erhalte, ist, dass ich eine zuverlässige Plattform habe, um meinen Algorithmus zu präsentieren und die Möglichkeit, ihn im Open-Source-Sinne mit anderen zu teilen. ### 12. Grundlagen des maschinellen Lernens, die starke Modelle aufbauen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Forschung | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 16, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Maschinelles Lernen ist ein grundlegendes Thema, um zu lernen, wie man Modelle erstellt und einer Maschine hilft, aus ihren Erfahrungen zu lernen. Ich muss hinzufügen, dass ich ein Student war, der 2025 von der VIT Bhopal University mit Spezialisierung auf AIML abgeschlossen hat. Daher kenne ich mich gut mit der Anzahl der Algorithmen und deren Verwendung aus, da sie einfacher zu integrieren sind als andere Deep-Learning-Algorithmen. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Jeder hat begonnen, sich auf tiefere Lerntechniken zuzubewegen. Aber maschinelle Lernalgorithmen sind bisher am einfachsten zu verwenden und können häufig umgestaltet und optimiert werden. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich benutze es, um verschiedene Modelle für Krankheitsvorhersage, Datenanalyse, Klassifizierung usw. und viele andere Aufgaben zu erstellen. ### 13. Python: Die bevorzugte Sprache für zugängliches, leistungsstarkes maschinelles Lernen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jordas N. | Translator and interpreter, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Sie können Daten effektiv verwalten und verschiedene Prozesse verstehen. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Manchmal kann es verwirrend und schwer zu verstehen sein. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Maschinelles Lernen in Python hilft, die Herausforderung zu lösen, Daten in skalierbare, adaptive Intelligenz zu verwandeln. Es bringt mir Vorteile, indem es meine Arbeit schneller, intelligenter und wirkungsvoller macht – sei es beim Analysieren von Daten, beim Erstellen von Systemen oder beim Treffen von Entscheidungen. ### 14. Python macht maschinelles Lernen kreativ erscheinen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 18, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Python lässt maschinelles Lernen eher kreativ als schmerzhaft erscheinen. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Versionskonflikte zwischen NumPy, CUDA, PyTorch, TensorFlow und Betriebssystemtreibern können brutal sein. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Maschinelles Lernen in Python löst Probleme wie Mustererkennung, Vorhersage und Automatisierung, indem es große, unübersichtliche Daten in nützliche Erkenntnisse umwandelt. ### 15. Vielversprechende aufstrebende Technologie mit kontinuierlichen Verbesserungen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ayushi S. | Technical Associate, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 16, 2026 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Da es sich um eine aufstrebende Technologie handelt, gibt es noch viele Bereiche, in denen Verbesserungen vorgenommen und genutzt werden. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Es kann persönliche Daten speichern, um dem Agenten beim Lernen zu helfen. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Als Softwareentwickler finde ich es hilfreich, analytische Denkprobleme zu lösen. ### 16. Pandas mit Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Komal A. | Spec Analytics, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 22, 2025 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Ich mag, dass Python ein reichhaltiges Ökosystem von Bibliotheken wie TensorFlow, scikit-learn und PyTorch bietet, was es einfach macht, effizient mit maschinellen Lernmodellen zu implementieren und zu experimentieren. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Ich mag es nicht, dass maschinelles Lernen in Python manchmal ressourcenintensiv sein kann und erhebliche Rechenleistung für das Training großer Modelle erfordert. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Maschinelles Lernen in Python löst das Problem der Automatisierung datengetriebener Entscheidungsfindung und prädiktiver Analysen, was mir zugutekommt, indem es die Entwicklung effizienter Modelle für verschiedene Anwendungen wie Vorhersagen und Klassifikationen ermöglicht. ### 17. Direktor der Ingenieurabteilung - Oracle **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mikhail I. | Director of Software Engineering, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 04, 2024 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** - Macht die Datenvorbereitung und -exploration einfach, besonders in der Anfangsphase - Keine Notwendigkeit für die Datenextraktion. Kann mit den Daten in der Datenbank arbeiten - Pipeline ist einfach **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** - Begrenzte unterstützte Algorithmen - Kosten, aufgrund der Lizenz **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Python ist jetzt eine sehr beliebte Sprache. Während der Speicherung von Daten in der DB sind keine Extraktionsschritte erforderlich, wir können vollständige POC für überwachte, Klassifikation, Bag-of-Words, ... Lösungen für Daten in der DB durchführen. Ohne ETL durchzuführen, sind wir derzeit in der Lage, einige überwachte Lernlösungen für Daten in der Oracle DB mit OML4Py zu implementieren. ### 18. Meine Bewertung über maschinelles Lernen mit Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kunal M. | Data analysts, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 21, 2024 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Das, was ich am meisten an maschinellem Lernen mit Python mag, ist, dass es umfangreiche Bibliotheken und Frameworks bietet, die unsere Arbeit erleichtern. Es hat eine der besten Community-Unterstützungen für Programmierer. Am besten für die Visualisierung mit Hilfe von Matplotlib und Seaborn... **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Derzeit gibt es nichts, was ich an maschinellem Lernen mit Python nicht mag. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Maschinelles Lernen in Python hat eine Vielzahl von Problemen in verschiedenen Bereichen angesprochen, und seine Vorteile sind erheblich in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Fertigungsproduktion, natürliche Sprachverarbeitung und auch im Transportwesen... ### 19. "Python: Die ideale Sprache für maschinelles Lernen" **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shivam M. | Informationstechnologie und Dienstleistungen, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 02, 2023 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Da Python eine sehr einfache Sprache ist und wir für maschinelles Lernen einen großen, vielfältigen und sehr komplexen Code schreiben müssen, der in jeder anderen Programmiersprache ziemlich schwierig ist, ist Python aus diesem Grund die am besten geeignete Sprache für maschinelles Lernen. Außerdem verfügt es über riesige Bibliotheken, die Entwicklern helfen, Code effizient und effektiv zu schreiben. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Als Maschinenlern-Ingenieur habe ich festgestellt, dass Python eine erstaunliche Maschinenlern-Sprache ist, und ich schätze seine Anpassungsfähigkeit und die Vielzahl an Funktionen. Python ist nicht nur für seinen Erfolg im maschinellen Lernen und in der Datenwissenschaft bekannt, sondern auch als erste Wahl für die Webentwicklung und andere Disziplinen. Sein umfangreiches Bibliotheks-Ökosystem, die benutzerfreundliche Syntax und die lebendige Community machen es zu einer bevorzugten Sprache für Entwickler, die es ihnen ermöglicht, neue und effiziente Lösungen zu entwerfen. Python glänzt tatsächlich darin, sowohl für Maschinenlern-Praktiker als auch für Fans ein reibungsloses und ansprechendes Erlebnis zu bieten. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Der Einsatz von maschinellem Lernen in Python hat zur Schaffung leistungsstarker Werkzeuge und Bibliotheken beigetragen, die die Entwicklung fortschrittlicherer und ausgefeilterer KI-Modelle wie Chat GPT ermöglicht haben. Es bietet effiziente und skalierbare Lösungen für komplexe Probleme, hilft bei der Automatisierung von Aufgaben, verbessert Entscheidungsprozesse, ermöglicht datengesteuerte Einblicke und eröffnet Chancen für Innovation und Wettbewerbsvorteile. Das reichhaltige Ökosystem von Bibliotheken, umfangreiche Dokumentation und die aktive Community von Python unterstützen Praktiker zusätzlich beim effektiven Aufbau und Einsatz von maschinellen Lernmodellen. ### 20. Es ist wichtig zu wissen und anzuwenden. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prasanth B. | Process Specialist, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 19, 2023 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Pandas - Ich liebe es, die Daten mit Pandas zu erkunden. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Manchmal müssen wir bei einfachen Aufgaben die gleichen Schritte befolgen. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Vorhersagen ### 21. Datenanalyse für maschinelles Lernen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Syed Adeel H. | Infrastructure Manager, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 29, 2023 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Einer der Hauptvorteile der Verwendung von Python für maschinelles Lernen ist seine Benutzerfreundlichkeit. Die Sprache hat eine klare und intuitive Syntax, die es einfach macht, Code zu schreiben und zu verstehen, selbst für diejenigen, die neu im Programmieren sind. Darüber hinaus hat Python eine große und unterstützende Gemeinschaft, die viele Ressourcen und Tutorials bietet, um Benutzern den Einstieg zu erleichtern. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Python ist eine interpretierte Sprache, was bedeutet, dass sie langsamer ist als kompilierte Sprachen wie C++ oder Java. Dies kann ein Nachteil sein, wenn man mit sehr großen Datensätzen oder komplexen Algorithmen arbeitet. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Mit Hilfe von Python-Maschinenlernen kann es verwendet werden, um betrügerische Transaktionen, wie Kreditkartenbetrug, zu erkennen. Python-Bibliotheken wie sci-kit-learn und TensorFlow werden verwendet, um Betrugserkennungsmodelle zu erstellen, die Muster betrügerischen Verhaltens identifizieren können. ### 22. Super schnell loszulegen, großartige Ergebnisse **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Oliver G. | Technical Sales Engineer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 28, 2022 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Sehr gut unterstützte Werkzeuge wie TensorFlow **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Leistung kann problematisch und schwer zu diagnostizieren sein, insbesondere wenn standardmäßig 100% einer GPU verwendet werden. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe TensorFlow für akademische Forschung zur Klassifizierung basierend auf Bildern und Punktdaten verwendet. Wir erzielten Ergebnisse, die mit traditionellen Codierungswerkzeugen nicht möglich waren. ### 23. Python für maschinelles Lernen (Modellentwicklung & -bereitstellung) **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Unternehmensberatung | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 12, 2021 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Python ist die fortschrittlichste Programmiersprache zur Implementierung von Machine-Learning-Modellen von Grund auf. Es bietet eine große Auswahl an Bibliotheken und benutzerdefinierten Funktionen zum Erstellen, Trainieren und Entwickeln von ML-Modellen. Es bietet leicht verständlichen, vernünftigen und prägnanten Code und ermöglicht es Entwicklern, komplexe Machine-Learning-Algorithmen auf strukturierten und unstrukturierten Daten mühelos zu erstellen und zu testen. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Python ist eine interpretierte Programmiersprache, die eine begrenzte Geschwindigkeit hat, da die Codeausführung zeilenweise erfolgt. Threading wird in Python nicht unterstützt, was ein Problem bei der Implementierung von ML-Lösungen im großen Maßstab darstellt. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Ich würde auf jeden Fall empfehlen, Python für den Bau von maschinenlern-basierten Anwendungen zu verwenden, vorausgesetzt, Ihr Team hat die Expertise im Programmieren. Python erfordert, dass Entwickler mit dem Konzept von Funktionen, Klassen und objektorientierter Programmierung vertraut sind. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir verwenden Python in mehreren Projekten, um Machine-Learning-Lösungen von Grund auf zu entwickeln. Es half den Entwicklern, die ML-Modelle schnell auf strukturierten Daten zu trainieren und zu testen, um risikobasierte Scorecards zu erstellen. Die Scikit-learn-Bibliothek bietet alle Algorithmen zur Implementierung von Machine-Learning-Modellen wie Random Forest, XGBoost, SVM, lineare und logistische Regression. Wir verwenden Python auch zur Automatisierung von Prozessen, die manuelle Überprüfung und Verifizierung beinhalten. ### 24. Es ist sehr einfach, ein maschinelles Lernmodell mit Hilfe mehrerer Python-Bibliotheken zu erstellen. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Design | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 19, 2022 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Das Erstellen eines maschinellen Lernmodells mit Hilfe von Python ist sehr einfach, auch wenn Sie es mit einer synchronen Pipeline integrieren, funktioniert Python sehr gut. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Ich kann nur an ein wenig langsam denken, ansonsten ist alles gut. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Für Anwendungsfälle im Bereich des maschinellen Lernens konnte ich mir keine andere Sprache als Python vorstellen. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Erstellung eines maschinellen Lernmodells zur Identifizierung des Elements, semantische Segmentierung usw. ### 25. Leistungsstarke und moderne maschinelles Lernen mit Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Alvaro R. | Profesor titular, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 17, 2021 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Die letzten und fortschrittlicheren Modelle für maschinelles Lernen sind in Python verfügbar. Dies ermöglicht es Ihnen, aktuelle Experimente durchzuführen. Es gibt viele Tutorials zur Verwendung von maschinellem Lernen mit Python, und die modernsten Systeme nutzen es. Wenn ich ein Problem mit der Ausgabe oder einen Fehler habe, gibt es viele Internetforen, die jede mögliche Lösung zeigen. Das ermutigt mich, es zu verwenden, weil ich sicher sein kann, jedes Problem zu lösen, das ich haben könnte. Auf der anderen Seite ermöglicht maschinelles Lernen mit Python die Nutzung von HW-Beschleunigung wie GPUs. Man muss nur die richtige HW einstellen. Ein weiterer Vorteil ist die Tatsache, dass es mehrere Bibliotheken für maschinelles Lernen mit Python gibt. Falls Ihnen eine nicht gefällt, können Sie unter den anderen wählen. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Es gibt mehrere Bibliotheken, und die Dokumentation für einige von ihnen ist manchmal unvollständig. Außerdem ändern sich einige Funktionen in verschiedenen Versionen, was alten Code mit neuem Code inkompatibel macht. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Wenn Sie bereits wissen, welchen Algorithmus Sie verwenden möchten, müssen Sie nur nach dem Namen dieses Algorithmus in der Bibliothek suchen. Wenn Sie Zweifel haben, empfehle ich, einen Blick auf die API oder Beispiele im Internet zu werfen. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich arbeite hauptsächlich mit Textklassifikation und anderen Aufgaben im Zusammenhang mit der Verarbeitung natürlicher Sprache. Ich kann Text mit anderen Python-Tools verarbeiten und die Ausgabe mit jedem maschinellen Lernmodell verbinden. ### 26. Beste Open-Source-Plattform für die Durchführung von Analysen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dinesh Y. | Manager, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 30, 2021 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Es ist auf einer Open-Source-Plattform verfügbar und hat eine sehr gute Gemeinschaft zur Klärung aller Zweifel. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Datensicherheit ist eines der Anliegen hier, aber es gibt viele Möglichkeiten, sie zu schützen. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Das Vorhersagen der Verkäufe von Kartenmitgliedern in den kommenden Monaten und dementsprechend die Planung des Marketingbudgets. ### 27. Maschinelles Lernen mit Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 15, 2022 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Es wird unsere Arbeit drastisch reduzieren. Beispiel: Letzten Monat habe ich an der Textzusammenfassung mit maschinellem Lernen gearbeitet und am Ende des Projekts kam ich zu dem Schluss, dass es 80 % unserer manuellen Anstrengungen reduziert. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Es gibt einen Nachteil, dass es manchmal nicht genau ist. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wie ich oben erwähnt habe, habe ich an der Textzusammenfassung gearbeitet, und am Ende habe ich festgestellt, dass es viel manuelle Arbeit reduziert. ### 28. Python- Skripting-Werkzeug und maschinelles Lernwerkzeug **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** manisha s. | intern, Computersoftware, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 29, 2020 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Python ist eine einfach zu verwendende Programmiersprache für maschinelles Lernen, die über umfangreiche Bibliotheken und Pakete verfügt. Seine Pakete bieten effiziente Visualisierung zum Verständnis. Auch heutzutage wird es für Zwecke der Cybersicherheit für automatisiertes Scripting verwendet. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Die Syntax ist im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wie R weniger benutzerfreundlich, was sie für Anfänger weniger effizient macht. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Es ist die beste Programmiersprache, um alle Algorithmusbedürfnisse zu erfüllen, und wächst täglich durch Deep Learning und KI. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat mir wirklich geholfen, jede Art von Machine-Learning-Algorithmus besser zu programmieren. ### 29. ML in Python: ML in Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kartik K. | Product Technology Planning- Staff Industrial Engineer, Global Operations, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 15, 2020 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Kompatibilität mit Dataframes und Online-Community. Außerdem ist es einfach zu lernen und einfach zu verwenden. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Weniger Flexibilität bei der Änderung des Algorithmus. Bibliotheken zu modifizieren ist nicht so einfach. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Seine einfache Erlernbarkeit und Benutzerfreundlichkeit machen es großartig. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich löse Vorhersagemodelle, und es hilft mir, das Problem basierend auf früheren Daten zu automatisieren und manchmal zu optimieren. ### 30. Positives Feedback zu Python Machine Learning **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Geschäftsausstattung und -bedarf | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 29, 2020 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Die Tatsache, dass es auf einer vereinfachten Route operiert. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Manchmal kann der Fehlercode schwer zu identifizieren sein. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Ich würde sagen, jeder sollte das ausprobieren, und ich bin fest davon überzeugt, dass du es auch anderen empfehlen wirst. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Derzeit arbeite ich an der Gestaltung einer Komponente, die zu einem bereits bestehenden System hinzugefügt werden kann. Maschinelles Lernen in Python macht das Codieren der Komponente einfach, da wir meistens nur kopieren und einfügen müssen, um das gewünschte Ergebnis zu sehen. ### 31. Maschinelles Lernen Ära **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prabakar S. | Project Engineer, Computersoftware, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 13, 2019 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Pakete wie Sci-kit learn und Keras sind sehr nützlich für den schnellen Einsatz in der Produktionslinie. Deep Learning in der Computer Vision zeigt ein beträchtliches Ergebnis. Mit einer großen Menge an Daten helfen uns Python Machine Learning-Frameworks, schneller zu entwickeln und unsere Entwicklungszeit zu verkürzen. Frameworks wie Tensorflow, Caffe, Pytorch sind sehr effektiv in der Entwicklung und Bereitstellung von Deep Learning. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Wenn wir eine große Menge an Datensätzen haben, ist es notwendig, sie zu analysieren, bevor wir sie für die Entwicklung verwenden. Hier im Python Machine Learning gibt es kein gutes Datenanalyse-Framework in Python. Ich mag Python nicht, weil die Entwicklungszeit sehr hoch ist. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Gutes Werkzeug. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir verwenden maschinelles Lernen in der Qualitätsanalyse. Früher haben wir benutzerdefinierte Algorithmen verwendet, um Mängel an einem Produkt in der Produktionslinie zu finden. Nachdem wir in das maschinelle Lernen mit Python eingestiegen sind, werden alle Merkmale vom Framework selbst erlernt, wir müssen nur sicherstellen, dass die eingegebenen Daten unvoreingenommen sind. Die Entwicklungsbelastung ist stark reduziert. Jetzt konzentrieren wir uns darauf, bessere Hardware für unsere Produkte zu entwickeln. ### 32. Eine der besten Bibliotheken zur Implementierung von maschinellem Lernen. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Neha S. | Software Engineer, Computersoftware, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 02, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Es ist eine Amalgamierung aller Arten von maschinellen Lernalgorithmen zusammen mit ihren Beispielen und Tutorials, was das Beste daran ist. Es ist sehr gut dokumentiert, was die Implementierung erleichtert. Es ist auch benutzerfreundlich. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Es hat viele Implementierungsmethoden bereitgestellt, die ziemlich gut sind, aber gleichzeitig zu viel Verwirrung stiften. Daher muss man einige Nachforschungen anstellen, um zu entscheiden, welche der verfügbaren Optionen man auswählen sollte. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Maschinelles Lernen in Python ist ein komplettes Paket großartiger Bibliotheken, von denen eine "scikit-learn" ist. Es bietet alle Arten von nützlichen Beispielen sowie Tutorials, die es uns erleichtern, maschinelles Lernen zu implementieren. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat bei Forschungsarbeiten im Zusammenhang mit Data Mining und auch bei der Analyse von Big Data erheblich geholfen. Wir konnten unsere Daten mit den verschiedenen verfügbaren Algorithmen trainieren und so die Genauigkeit beurteilen. Die wichtigste Nutzung ist die der "scikit-learn"-Bibliothek. ### 33. Die Einfachheit der Verwendung von Python für maschinelles Lernen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bryce S. | Machine Learning Engineer, Drahtlos, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 13, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Ich mag, wie einfach Python zu verwenden ist, sowie die Anzahl der Bibliotheken, die bereits existieren, um die Entwicklungszeit zu verkürzen. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Das Einzige, was ich wirklich nicht mag, ist, wenn sie die Version von Python aktualisieren und man mit Codes zurückbleibt, die nur auf bestimmten Versionen funktionieren. Dies wird dann zu Ihrer Aufgabe, den Code je nach verwendeter Version zu aktualisieren oder die Syntax zu reduzieren. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Python, um bestimmte Bilder zu klassifizieren und auch um bestimmte Objekte zu lokalisieren. ### 34. Großartige Sprache für maschinelles Lernen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rajat W. | Process Data Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 13, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Viele Module für maschinelles Lernen sind verfügbar, man muss nur die Daten gemäß den Anforderungen vorbereiten, und dann kümmern sich die Module um den Algorithmus. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Vorbereitung von Daten für das Training des Algorithmus **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Großartige Möglichkeit, Prozesse und Datenanalysen zu automatisieren. Hilft auch, viele Werte vorherzusagen. ### 35. Zug und Gewinn **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Daud K. | Laboratory Specialist, Krankenhaus & Gesundheitswesen, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 08, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Es wird gesagt, dass das Training eines Netzwerks im maschinellen Lernen sehr schwierig ist, aber wenn man es mit Python macht, wird es einfacher. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Es gibt nichts, was ich daran nicht mag, maschinelles Lernen in Python zu machen. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Derzeit Analyse von Genomdaten mit Python-Maschinenlernen und Versuch, einen Algorithmus zu entwickeln, der die genetische Variante erkennen könnte. ### 36. Maschinelles Lernen mit Python Pandas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** James S. | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 03, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Es ist einfach zu benutzen. Viel Dokumentation online. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Derzeit nichts. Ich ziehe es Matlab oder R vor. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Dies wird definitiv auch in der Zukunft verwendet werden. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hängt davon ab, was auf mich zukommt. Ich habe Prognosen für Aktien erstellt, Churn-Vorhersagemodelle für die Einzelhandelsbranche entwickelt. ### 37. Maschinelles Lernen in Python kann sogar von den technologisch am meisten herausgeforderten Personen genutzt werden! **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Savannah L. | Post-Baccalaureate IRTA, Forschung, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 30, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Es gibt so viele gut dokumentierte, vernünftige, leicht implementierbare Python-Skripte und -Pakete für maschinelles Lernen. Scikit-learn bietet einige erstaunliche Tutorials für Konzeptlernen, Funktionslernen oder „prädiktives Modellieren“ sowie Clustering und das Finden prädiktiver Muster. Mit der Sprache Python selbst ist es einfach zu verstehen, wie man den Kmeans-Algorithmus nutzt und Aspekte des maschinellen Lernens mit eigenen Daten implementiert. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Der Einstieg kann schwierig sein! Tutorials können schwer zu finden sein, besonders wenn man nicht daran gewöhnt ist, Open-Source-Sprachen wie Python zu verwenden. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Big-Data-Analyse zur Messung der Ergebnisse unserer Smartphone-App-Intervention ### 38. Maschinelles Lernen mit Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Luft- und Raumfahrt | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 03, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen zur Lösung der Probleme, die mit maschinellem Lernen verbunden sind. Python-Bibliotheken wie Keras, Theanos, TensorFlow und Scikit-Learn haben das Programmieren von maschinellem Lernen relativ einfach gemacht. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Manchmal hängt sich die Python-IDE aufgrund von Daten auf. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Maschinelles Lernen wird am besten in Python verwendet, aufgrund der ML-Bibliotheken und insbesondere für die Datenvisualisierung. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende maschinelles Lernen, um Klassifikationsmodelle zu erstellen, die industrielle Probleme lösen. Ich habe festgestellt, dass es leicht zu interpretieren und verständlich ist. Es ist einfach, eine Konfusionsmatrix zu erstellen, die zur Ermittlung der Klassifikationsgenauigkeit verwendet wird. ### 39. Einfach zu lernen, viele Ressourcen = effizient! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Medizinische Praxis | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Maschinelles Lernen mit Python ist sehr einfach einzurichten. Sobald Sie Python heruntergeladen haben, vorausgesetzt, Sie laden es mit Spyder und Anaconda herunter, wird alles vorverpackt sein. Für Menschen mit amateurhaftem Programmierwissen wie mich, wenn ich auf ein Hindernis stoße, kann ich online gehen und Lösungen finden. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Im Gegensatz zu Tableau gibt es keine offizielle Plattform, zumindest konnte ich keine finden. Außerdem gibt es viel zu viele Pakete für maschinelles Lernen. Du musst deine Recherche machen, um zu wissen, welches für dein Szenario geeignet ist. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Verarbeitung natürlicher Sprache, Textklassifikation. ### 40. Beste Bibliothek für maschinelles Lernen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Amirreza S. | Research Assistant, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 29, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Angesichts der enormen Investitionen, die verschiedene Unternehmen in Python für maschinelles Lernen getätigt haben, gibt es wirklich schöne Werkzeuge für alle Arten von maschinellen Lernalgorithmen in Python. Fast jedes Framework für tiefe neuronale Netze ist hauptsächlich für Python geschrieben oder hat eine Python-Schnittstelle. Die SciPy-Bibliothek bietet alles, was Sie benötigen, um die meisten grundlegenden Arbeiten mit maschinellen Lernalgorithmen durchzuführen. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Im Gegensatz zu MATLAB entwickeln verschiedene Unternehmen Werkzeuge für Python. Es gibt immer neue Bibliotheken, die mit anderen inkompatibel sind. Normalerweise aktualisiere ich eine Bibliothek nicht auf eine neue Version, bis etwas nicht mehr funktioniert. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Wenn Sie mit den Grundlagen der objektorientierten Programmierung vertraut sind. Die Verwendung von Python-Maschinenlernwerkzeugen sollte für Sie einfach sein. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir trainieren verschiedene maschinelle Lernalgorithmen für Anwendungen der Computer Vision. ### 41. Es ist wirklich einfach, maschinelle Lernanwendungen mit Python auszuführen. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 03, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Das scikit-learn Paket enthält die meisten effizienten und aktuellen Werkzeuge für maschinelles Lernen wie Random Forest, SVM, Boosting und so weiter. Es ist wirklich einfach und schnell mit dem Python scikit-learn Paket. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Man braucht nur grundlegende Programmierkenntnisse in Python. Sobald man mit dem Python-Coding vertraut ist, was ziemlich einfach ist, sind maschinelle Lernanwendungen ein Kinderspiel mit Python. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe es hauptsächlich in meiner Forschungsarbeit im Zusammenhang mit Data Mining und Signalverarbeitung verwendet. ### 42. Python ist eines der besten Werkzeuge für maschinelles Lernen. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Forschung | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 01, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** TensorFlow-Tool für Deep Learning. Das ist das Beste, was ich an Python mag, da es so viel Flexibilität für Deep Learning bietet. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Ich finde das Debuggen manchmal etwas mühsam. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Großartig für Deep-Learning-Tools **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Erkennungsprobleme. Python bietet eine Menge Bibliotheken. ### 43. Umfangreiche maschinelle Lernbibliotheken und -werkzeuge **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 20, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Umfassende Sammlungen von Machine-Learning-Algorithmen und viele Beispiele und Tutorials, insbesondere die scikit-learn-Bibliothek, enthalten fast jeden möglichen Machine-Learning-Algorithmus. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Die Dokumentation für einige Funktionen ist eher begrenzt. Nicht jeder implementierte Algorithmus ist vorhanden. Die meisten zusätzlichen Bibliotheken sind einfach zu installieren, aber einige können ziemlich umständlich sein und eine Weile dauern. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Maschinelles Lernen in Python hat viele großartige Bibliotheken, schauen Sie sich die Tutorials für jedes Modul an, bevor Sie es verwenden, da es normalerweise viele nützliche Beispiele enthält. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Unüberwachtes Clustering und Klassifizierung. Die beliebteste Bibliothek scikit-learn (oder sklearn) hat eine Sammlung von Beispielen und Tutorials, die leicht zu folgen sind. Andere Module sind einfach zu installieren. ### 44. Maschinelles Lernen mit Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Telekommunikation | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 03, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Einfache Einrichtung, Vielzahl von Optionen, Tutorials, Blogs, verfügbare Ressourcen, einfacher Start **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Nichts. Es ist großartig. Da alles Open Source ist, kann es etwas schwierig sein, Unterstützung oder Hilfe für spezielle Probleme zu finden. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Es gibt großartige Kurse online. Wähle einen aus. Fang an. Kaufe etwas Cloud-Speicherplatz, wenn du keine Rechenleistung hast, finde ein Projekt auf Kaggle und leg einfach los. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Mehrere Dinge. Versuch der Sentiment-Analyse, Stimmprofilierung, NLP bei Telefonaten. ### 45. Python - Der einfachste Weg, um in Machine Learning einzusteigen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 30, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Die einfache Implementierung, die Python-Bibliotheken bieten, und die verfügbare Dokumentation. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Zu viele Möglichkeiten, dasselbe zu implementieren, manchmal wird es verwirrend. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Beginnen Sie mit dem grundlegenden Klassifikationsproblem des Iris-Datensatzes. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich löse viele Klassifikations- und Regressionsprobleme mit der scikit-learn-Bibliothek. Eine gut erklärte Dokumentation ist online verfügbar. Es gibt viele Websites für Anfänger. Mit nur wenigen Zeilen Code kannst du dein eigenes Machine-Learning-Modell trainieren. ### 46. keine Kommentare **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chinmaya L. | Research Assistant, Krankenhaus & Gesundheitswesen, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 04, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Es ist einfach, Ihre Programmierfähigkeiten zu lernen und zu verbessern. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Manchmal ist der Code unvollständig und daher bleibt das Projekt unvollständig. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Lernen aus dem Code eines anderen. ### 47. Gut fortgeschrittene Software **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 06, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Es ist genau das, was es sein soll. Python ist immer noch eine der besten Programmiersprachen, die es gibt, und diese Software macht das Testen so viel einfacher. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Ehrlich gesagt, gibt es an dieser Software wirklich nichts auszusetzen. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich bin in der Lage, viele der Tests zu automatisieren, für die ich sonst stundenlang gebraucht hätte. ### 48. Bestes Open-Source-Tool für maschinelles Lernen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Internet | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 02, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Alles. Python ist die produktionsfreundlichste, skalierbare, schnelle, objektorientierte, quelloffene Sprache mit der besten Unterstützung weltweit, um in der Industrie ein Machine-Learning-Modell zu erstellen. **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Es gibt nichts, was ich an Python nicht mag. **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Mach es. Hände runter! **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Entwicklung von produktionsreifen maschinellen Lernmodellen innerhalb des Unternehmens für viele, viele Projekte. ### 49. großartige ML-Funktionen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 18, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** verfügbare eingebaute Funktionen Open-Source kostenlos verfügbares Tutorial und Lernmaterial online **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** leichte Lernkurve, wenn man von einer anderen Sprache wechselt **Empfehlungen für andere, die machine-learning in Python in Betracht ziehen:** Sie müssen nur die höhere Programmiersprache kennen, um sie zu verwenden. Sehr einfach zu lernen. Python ist das neue R, wenn Sie im Bereich Data Science tätig sind. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** medizinische und Krankheitsklassifikationen Diagnosevorhersage Es ist schnell, ML-Algorithmen in Python auszuführen ### 50. ML in Python Überprüfung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 31, 2018 **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python am besten?** Gradientenabstieg und lineares Regressionsmodell **Was gefällt Ihnen an machine-learning in Python nicht?** Es dauert länger, den Code auszuführen, aber die IDE ist wirklich hilfreich, das ist, was ich an dieser Software mag. **Welche Probleme löst machine-learning in Python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich baue eine Maschine, um damit mehr zu lernen. ## machine-learning in Python Discussions - [Welche Python-Version ist am besten für maschinelles Lernen?](https://www.g2.com/de/discussions/which-python-version-is-best-for-machine-learning) - 2 comments - [Was ist Python mit maschinellem Lernen?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-python-with-machine-learning) - 1 comment - [View machine-learning in Python pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/machine-learning-in-python/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-01+20%3A36%3A39+-0500&secure%5Bsession_id%5D=1071ad63-f534-49be-a76f-d34e567d6563&secure%5Btoken%5D=f68fd026f6dfc270be60e47d65fe50fa3190ec12db5724a44fa999b226169f99&format=llm_user) ## machine-learning in Python Integrations - [AWS CloudFormation](https://www.g2.com/de/products/aws-aws-cloudformation/reviews) - [AWS Lambda](https://www.g2.com/de/products/aws-lambda/reviews) - [Azure AI Document Intelligence](https://www.g2.com/de/products/azure-ai-document-intelligence/reviews) - [Docusign Gen](https://www.g2.com/de/products/docusign-gen/reviews) - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - [MySQL 5.6](https://www.g2.com/de/products/mysql-5-6/reviews) - [ServiceNow IT Service Management](https://www.g2.com/de/products/servicenow-it-service-management/reviews) - [Snowflake](https://www.g2.com/de/products/snowflake/reviews) - [Visual Studio Code](https://www.g2.com/de/products/visual-studio-code/reviews) ## machine-learning in Python Features **Integration - Maschinelles Lernen** - Integration **Lernen - Maschinelles Lernen** - Trainingsdaten - Handlungsfähige Erkenntnisse - Algorithm - Algorithmus ## Top machine-learning in Python Alternatives - [Weka](https://www.g2.com/de/products/weka/reviews) - 4.3/5.0 (13 reviews) - [Alteryx](https://www.g2.com/de/products/alteryx/reviews) - 4.6/5.0 (774 reviews) - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - 4.3/5.0 (650 reviews)