machine-learning in Python Bewertungen & Produktdetails

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag, wie einfach Python zu verwenden ist, sowie die Anzahl der Bibliotheken, die bereits existieren, um die Entwicklungszeit zu verkürzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Vorbereitung von Daten für das Training des Algorithmus Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es wird gesagt, dass das Training eines Netzwerks im maschinellen Lernen sehr schwierig ist, aber wenn man es mit Python macht, wird es einfacher. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nichts, was ich daran nicht mag, maschinelles Lernen in Python zu machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist einfach zu benutzen. Viel Dokumentation online. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Derzeit nichts. Ich ziehe es Matlab oder R vor. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal hängt sich die Python-IDE aufgrund von Daten auf. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.