# machine-learning in Python Reviews **Vendor:** machine-learning in Python **Category:** [Logiciel d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/fr/categories/machine-learning) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 50 ## About machine-learning in Python Le projet "machine-learning" de jeff1evesque est une interface web et une API REST basées sur Python, conçues pour effectuer des tâches de classification et de régression. Il offre une plateforme conviviale pour implémenter des modèles d'apprentissage automatique, la rendant accessible tant aux débutants qu'aux praticiens expérimentés. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Interface Web : Offre une interface graphique intuitive pour gérer les ensembles de données, entraîner les modèles et visualiser les résultats. - API REST : Permet une intégration transparente avec d'autres applications, facilitant les flux de travail automatisés d'apprentissage automatique. - Classification et Régression : Supporte une variété d'algorithmes pour traiter efficacement les problèmes de classification et de régression. - Documentation : Des guides et ressources complets sont disponibles pour aider les utilisateurs à comprendre et à utiliser les capacités de la plateforme. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Ce projet simplifie le processus de déploiement des modèles d'apprentissage automatique en fournissant un environnement cohérent qui combine la gestion des données, l'entraînement des modèles et l'analyse des résultats. Il répond aux défis courants de la mise en œuvre de l'apprentissage automatique, tels que le besoin d'expertise en codage et les complexités d'intégration, permettant ainsi aux utilisateurs de se concentrer sur la dérivation d'insights et la prise de décisions basées sur les données. ## machine-learning in Python Pros & Cons **What users like:** - Les utilisateurs apprécient le **riche écosystème de bibliothèques** en Python, qui améliore l'expérimentation et la mise en œuvre des modèles d'apprentissage automatique. (10 reviews) - Les utilisateurs adorent la **facilité d'utilisation** de l'apprentissage automatique en Python, grâce à des bibliothèques intuitives et des ressources abondantes. (8 reviews) - Les utilisateurs apprécient la **variété des modèles** en apprentissage automatique avec Python, profitant de bibliothèques polyvalentes pour des projets divers. (4 reviews) - Les utilisateurs apprécient la **nature intuitive** de Python, qui simplifie l'apprentissage et la mise en œuvre des projets d'apprentissage automatique. (3 reviews) - Les utilisateurs apprécient les **bibliothèques de qualité** en Python, fournissant des outils essentiels pour le développement efficace de modèles d'apprentissage automatique. (3 reviews) - Documentation (2 reviews) - Résolution de problèmes (2 reviews) - Gestion des données (1 reviews) - Facilité de déploiement (1 reviews) - Les utilisateurs apprécient la **facilité d'installation** de l'apprentissage automatique en Python, simplifiant la préparation et l'exploration des données. (1 reviews) **What users dislike:** - Les utilisateurs trouvent que la **courbe d'apprentissage difficile** rend l'utilisation efficace de l'apprentissage automatique en Python difficile. (3 reviews) - Les utilisateurs rencontrent des **problèmes de dépendance** importants avec des conflits de version, compliquant leurs projets d'apprentissage automatique en Python. (2 reviews) - Les utilisateurs trouvent la **performance lente** de l'apprentissage automatique en Python frustrante, surtout avec de grands ensembles de données et des dépendances. (2 reviews) - Les utilisateurs trouvent que **l'apprentissage automatique en Python peut être lent** , nécessitant souvent des ressources substantielles pour un entraînement efficace. (2 reviews) - Les utilisateurs notent que les **limitations de performance** en Python peuvent entraver les tâches d'apprentissage automatique à grande échelle par rapport à d'autres langages. (1 reviews) - Problèmes de compatibilité (1 reviews) - Les utilisateurs trouvent que le **coût élevé** de la licence pour l'apprentissage automatique en Python est prohibitif pour de nombreux projets et budgets. (1 reviews) - Inexactitude (1 reviews) - Problèmes d'intégration (1 reviews) - Les utilisateurs expriment leur inquiétude concernant les **algorithmes limités pris en charge** , ce qui restreint leurs capacités d'apprentissage automatique en Python. (1 reviews) ## machine-learning in Python Reviews ### 1. Entraînement de modèle simplifié avec Python, nécessite une inférence plus rapide **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dev Saran S. | Science Tutor , Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** April 16, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** J'aime l'apprentissage automatique en Python en raison de sa facilité d'intégration, ce qui le rend simple à connecter aux modèles ou à créer des LLM supplémentaires. J'apprécie la facilité avec laquelle on peut évaluer TensorFlow et l'avantage de construire sur des frameworks existants plutôt que de les réinventer. Cela me permet d'utiliser des fonctions existantes sans avoir à réécrire du code, ce qui rend le flux de travail fluide et efficace. Le processus d'installation est simple, avec toutes les directives clairement énoncées dans le fichier readme, ce qui le rend très facile à démarrer. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Le processus d'inférence en Python pour les modèles d'apprentissage automatique est assez lent et pourrait être amélioré. La gestion des résultats d'inférence peut être un peu inefficace, et des améliorations basées sur l'architecture du CPU pourraient aider. Il serait également utile que les résultats d'inférence puissent être plus facilement transmis aux applications ou à d'autres logiciels technologiques via des API. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** L'apprentissage automatique en Python me permet d'entraîner des modèles avec jusqu'à 20 millions de paramètres sur mon GPU, créant ainsi un flux de travail fluide sans réécrire le code. ### 2. Excellent, apprentissage automatique polyvalent avec Python et des bibliothèques puissantes **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prashanth B. | Research Associate, Recherche, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 14, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** L'apprentissage automatique avec Python est excellent car il est facile, très efficace et polyvalent. Avec des bibliothèques telles que scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, vous pouvez développer différents modèles d'apprentissage automatique. Son code est très facile à écrire et amusant, et un grand nombre de personnes s'assurent que vous obtenez des matériaux d'apprentissage adéquats et un soutien pour appliquer efficacement l'apprentissage automatique à la résolution de problèmes. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Je n'aime pas que l'apprentissage automatique en programmation Python puisse parfois fonctionner lentement avec les grandes données, car ce n'est pas le langage de programmation le plus rapide au monde. De plus, il peut parfois être difficile de coordonner les dépendances de programmation et les différentes versions des bibliothèques de programmation qui sont appliquées dans l'apprentissage automatique en programmation Python. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** En termes d'apprentissage automatique en Python, certains problèmes abordés incluent les prévisions de tendances, l'automatisation des processus, la reconnaissance des motifs et la prise de décisions basées sur les données. Cela s'applique à des industries telles que la santé, la finance et même le marketing. Pour moi en tant que personne, son application est appréciée car elle permet de gagner du temps, de réduire l'effort humain et de convertir les données en informations précieuses. ### 3. Python est à l'avant-garde de l'accessibilité de l'apprentissage automatique **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** David Robert L. | Chief Technical Officer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Python possède des bibliothèques fantastiques comme scikit-learn, numpy, xgboost et pandas qui rendent les projets d'apprentissage automatique faciles à mettre en œuvre pour à peu près n'importe quel ensemble de données et projet. Ensuite, il y a tensorflow et PyTorch, offrant une infinité de possibilités. J'apprécie le langage python intuitif. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Parce que Python est interprété et non compilé, il peut être lent sur les machines locales. Le prix à payer pour un environnement de développement plus facile. J'ai vu qu'il existe CPython qui pourrait vraisemblablement résoudre ce problème, mais je ne l'ai pas essayé. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Il résout actuellement des problèmes tels que la prédiction des prix, la prédiction des budgets et une variété de tâches utiles que je n'aurais jamais considérées possibles. Cela est inestimable pour le monde d'aujourd'hui. Et il fait tout cela en coulisses, avec très peu d'intervention de ma part, en d'autres termes, avoir accès à la puissance brute de Xdgboost par exemple, offre un outil incroyable pour les programmeurs. ### 4. Python rend l'apprentissage automatique accessible et rapide à apprendre. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Akshit K. | Consultant, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 13, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** L'apprentissage automatique en Python a rendu l'apprentissage automatique très accessible. Python dispose de nombreuses bibliothèques qui sont fréquemment mises à jour et offre également une mise en œuvre facile. Cela m'aide à apprendre rapidement et à suivre le rythme des avancées en IA. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Étant donné que beaucoup de Machine Learning s'est orienté vers l'IA générative, la limitation est désormais le système plutôt que la technologie. Le seul inconvénient est qu'il y a un accès limité à du bon matériel où nous pouvons exécuter le machine learning en python. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je travaille comme ingénieur en IA et architecte GenAI. Ainsi, l'apprentissage automatique en Python est mon moteur et ma solution pour toutes les applications que je développe et les projets sur lesquels je travaille. ### 5. Une communauté forte et des bibliothèques font de Python un excellent choix pour le développement RAG. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** balram t. | Ai developer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 23, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Python a une communauté forte et toutes sortes de bibliothèques qui peuvent tout connecter, travailler avec des bases de données et vous permettre d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique selon le cas d'utilisation. J'apprécie vraiment Python tout en développant des systèmes basés sur RAG. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Je n'ai rien de négatif à dire sur Python ; c'est juste que parfois, il peut être lent, selon le système et le processus. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** L'apprentissage automatique aide à résoudre de nombreux problèmes, tels que les recommandations de priorité de ticket, la résolution de ticket, les systèmes basés sur RAG, et plus encore, en utilisant Python et ses bibliothèques. ### 6. Développement efficace de l'apprentissage automatique en utilisant l'écosystème Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Comptabilité | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 15, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** J'aime l'apprentissage automatique en Python car il combine simplicité et un écosystème puissant. Des bibliothèques comme NumPy, Pandas et Scikit-learn rendent le traitement des données, la construction de modèles et l'évaluation efficaces. La lisibilité de Python et le fort soutien de la communauté permettent également une expérimentation et un développement plus rapides de solutions d'apprentissage automatique. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** L'inconvénient de l'apprentissage automatique en Python réside dans les limitations de performance pour les calculs à très grande échelle et parfois dans la gestion complexe des dépendances entre les bibliothèques. Étant donné que Python est interprété, il peut être plus lent que les langages de bas niveau. Cependant, la plupart des frameworks de ML résolvent ce problème avec des backends optimisés et un support GPU, ce qui rend Python très efficace pour le développement de ML. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** L'apprentissage automatique en Python aide à résoudre des problèmes tels que la prédiction de données, la reconnaissance de motifs et l'automatisation de tâches complexes. Son riche écosystème de bibliothèques permet un développement rapide de modèles et une analyse de données. Cela me profite en permettant des expérimentations plus rapides, la création de fonctionnalités intelligentes et la transformation de grands ensembles de données en informations exploitables. ### 7. Puissant pour résoudre de nouveaux problèmes et des problèmes communautaires **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shubham V. | Student, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 15, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Cela nous aide à résoudre des problèmes, qu'ils soient liés à la communauté ou entièrement nouveaux, un peu comme sauver de vieux manuscrits sur feuilles de palmier écrits à la main, un projet que j'ai moi-même géré. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Cela s'accompagne d'un ensemble important de prérequis, comme l'apprentissage de Python, la compréhension des bases de l'apprentissage automatique, des différents modèles et de leurs métriques, et bien plus encore. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Cela aide à résoudre de nouveaux problèmes et à automatiser des tâches d'une manière qui est adaptée à nous en tant qu'individus, plutôt que de tout généraliser. Nous pouvons laisser les machines prendre le temps et utiliser les données pour mieux nous comprendre, apprendre nos routines, puis faire des suggestions plus pertinentes qui peuvent aider de manières auxquelles nous ne nous attendons peut-être même pas. ### 8. Apprentissage automatique de qualité industrielle en Python avec des bibliothèques puissantes **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** KharanKumar R. | Data Analyst, Logiciels informatiques, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** January 20, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** L'apprentissage automatique en Python dispose de très bonnes bibliothèques comme sklearn, tensorflow et pandas, numpy de plus en plus qui sont vraiment utiles et ont la capacité de construire des modèles de qualité production. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Je n'ai rien à reprocher à l'apprentissage automatique en Python, tout est bon en fonction des besoins. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** L'apprentissage automatique en Python résout mon problème en réduisant le code et en utilisant des bibliothèques de modèles d'apprentissage automatique comme knn, xboost, svm et d'autres, ce qui permet de construire de bons modèles pour la classification et la régression. ### 9. Apprentissage de l'IA avec Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shivani S. | Software Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Dans l'environnement actuel, nous utilisons l'Intelligence Artificielle (IA) dans nos activités quotidiennes, et l'Apprentissage Automatique (AA) fait partie de l'IA. De nos jours, beaucoup de gens veulent apprendre l'Apprentissage Automatique, et Python est l'un des meilleurs langages pour cela parce que : 1. Il possède de nombreuses bibliothèques, 2. Il bénéficie d'une communauté forte, 3. C'est un langage facile à apprendre, 4. Utilisé dans de nombreuses industries informatiques. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Je n'ai rien à reprocher à l'apprentissage automatique en Python car je suis en train de l'apprendre et je le trouve intéressant. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Dans une société dirigée par l'IA, nous devenons plus forts en technologie et apprenons des concepts avancés grâce à l'apprentissage automatique. ### 10. Python ML simplifié avec de vastes bibliothèques et le support GPU **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sahil P. | AIML Engineer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** En Python, la disponibilité de vastes bibliothèques préconstruites et le support GPU facilitent grandement le développement et le déploiement. Cela aide à rationaliser l'ensemble du processus, de la construction à la mise en œuvre des solutions. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Je n'ai pas eu beaucoup de problèmes à faire de l'apprentissage automatique en Python ; c'est mon langage de prédilection pour cela. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Développer des solutions comme celle-ci donne l'impression qu'elles ont leur propre intelligence, nous aidant à aborder la complexité à grande échelle. Cela nous permet d'automatiser les processus de prise de décision qui sont trop complexes et dynamiques pour les approches de programmation traditionnelles. Résoudre des problèmes du monde réel est ce qui rend cet outil si utile. ### 11. Plateforme idéale pour les bibliothèques Python et les flux de travail en apprentissage automatique **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prathamesh B. | intern, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** February 07, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** La capacité d'utiliser cette plateforme et de la faire fonctionner avec des bibliothèques Python qui soutiennent l'algorithme de machine est formidable. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Le seul problème est qu'il faut du temps pour s'y habituer, surtout pour comprendre comment commenter le code. Parfois, cela semble également difficile à utiliser. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** La solution que j'obtiens est que j'ai une plateforme fiable pour présenter mon algorithme et la possibilité de le partager avec d'autres, dans un sens open-source. ### 12. Les Fondamentaux de l'Apprentissage Automatique qui Construisent des Modèles Solides **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Recherche | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 16, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** L'apprentissage automatique est un sujet fondamental pour apprendre à construire des modèles et aider une machine à apprendre de ses expériences. Besoin d'ajouter que j'étais un étudiant diplômé en 2025 de l'université VIT Bhopal, spécialisé en AIML. Par conséquent, je connais bien le nombre d'algorithmes et leur utilisation, ils sont plus faciles à intégrer que d'autres algorithmes d'apprentissage profond. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Tout le monde a commencé à se tourner vers des techniques d'apprentissage approfondi. Mais les algorithmes d'apprentissage automatique sont jusqu'à présent les plus faciles à utiliser et peuvent être remodifiés et hyperparamétrés fréquemment. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je l'utilise pour construire différents modèles de prédiction de maladies, d'analyse de données, de classification, etc., et pour de nombreuses autres tâches. ### 13. Python : le langage de référence pour un apprentissage automatique accessible et performant **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jordas N. | Translator and interpreter, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Vous pouvez gérer les données efficacement et comprendre différents processus. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Parfois, cela peut être déroutant et difficile à comprendre. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** L'apprentissage automatique en Python aide à relever le défi de transformer les données en intelligence évolutive et adaptative. Cela me profite en rendant mon travail plus rapide, plus intelligent et plus percutant, que ce soit pour analyser des données, construire des systèmes ou prendre des décisions. ### 14. Python rend l'apprentissage automatique créatif **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 18, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Python rend l'apprentissage automatique plus créatif que douloureux. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Les conflits de version entre NumPy, CUDA, PyTorch, TensorFlow et les pilotes du système d'exploitation peuvent être brutaux. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** L'apprentissage automatique en Python résout des problèmes tels que la reconnaissance de motifs, la prédiction et l'automatisation en transformant de grandes quantités de données désordonnées en informations utiles. ### 15. Technologie émergente prometteuse avec des améliorations continues **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ayushi S. | Technical Associate, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** January 16, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Comme c'est une technologie émergente, il y a encore de nombreux domaines où des améliorations sont en cours et utilisées. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Il peut stocker des données personnelles pour aider l'agent à apprendre. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** En tant qu'ingénieur logiciel, je trouve cela utile pour résoudre des problèmes de pensée analytique. ### 16. Pandas avec Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Komal A. | Spec Analytics, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** January 22, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** J'aime que Python offre un riche écosystème de bibliothèques comme TensorFlow, scikit-learn et PyTorch, ce qui facilite la mise en œuvre et l'expérimentation avec des modèles d'apprentissage automatique de manière efficace. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Je n'aime pas que l'apprentissage automatique en Python puisse parfois être gourmand en ressources, nécessitant une puissance de calcul significative pour entraîner de grands modèles. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** L'apprentissage automatique en Python résout le problème de l'automatisation de la prise de décision basée sur les données et de l'analyse prédictive, me bénéficiant en permettant le développement de modèles efficaces pour des applications diverses comme la prévision et la classification. ### 17. Directeur de l'ingénierie - Oracle **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mikhail I. | Director of Software Engineering, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** December 04, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** - Rend la préparation et l'exploration des données faciles, surtout au stade initial - Pas besoin d'extraction de données. Peut travailler avec les données dans la base de données - Le pipeline est simple **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** - Algorithmes limités pris en charge - Coût, en raison de la licence **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Python est une langue très populaire maintenant. Tout en gardant les données dans la base de données, pas besoin d'étapes d'extraction, nous pouvons faire une preuve de concept complète pour des solutions supervisées, de classification, sac de mots, ... pour les données dans la base de données. Sans faire d'ETL, nous sommes actuellement capables de faire certaines solutions d'apprentissage supervisé pour les données dans Oracle DB en utilisant OML4Py. ### 18. Mon avis sur l'apprentissage automatique avec Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kunal M. | Data analysts, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** August 21, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** La chose que j'aime le plus dans l'apprentissage automatique avec Python, c'est qu'il offre des bibliothèques et des cadres étendus qui facilitent notre travail. Il a l'un des meilleurs soutiens communautaires pour les programmeurs. Idéal pour la visualisation avec l'aide de Matplotlib comme Seaborn... **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Actuellement, il n'y a rien que je vois que je n'aime pas à propos de l'apprentissage automatique avec Python. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** L'apprentissage automatique en Python aborde un large éventail de problèmes dans divers domaines, et ses avantages sont considérables dans des domaines comme la finance, les soins de santé, la production manufacturière, le traitement du langage naturel et aussi le transport... ### 19. "Python : La langue idéale pour l'apprentissage automatique" **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shivam M. | Technologie de l'information et services, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** June 02, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Puisque Python est un langage très facile et pour l'apprentissage automatique, nous devons écrire un code large, diversifié et très complexe qui est assez difficile dans tout autre langage de programmation, donc à partir de ce point, Python est le langage le plus adapté pour l'apprentissage automatique. De plus, il dispose de vastes bibliothèques qui aident les développeurs à écrire du code de manière efficace et efficiente. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, j'ai trouvé que Python est un langage d'apprentissage automatique incroyable, et j'apprécie son adaptabilité et sa richesse de fonctionnalités. Python est bien connu non seulement pour son succès dans l'apprentissage automatique et la science des données, mais aussi comme un choix de premier plan pour le développement web et d'autres disciplines. Son vaste écosystème de bibliothèques, sa syntaxe conviviale et sa communauté dynamique en font un langage préféré des développeurs, leur permettant de concevoir des solutions nouvelles et efficaces. Python brille réellement en offrant une expérience fluide et engageante tant pour les praticiens de l'apprentissage automatique que pour les passionnés. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** L'utilisation de l'apprentissage automatique en Python a contribué à la création d'outils et de bibliothèques puissants qui ont permis le développement de modèles d'IA plus avancés et sophistiqués comme chat gpt. Il offre des solutions efficaces et évolutives à des problèmes complexes, aide à automatiser les tâches, améliore les processus de prise de décision, permet des insights basés sur les données et ouvre des opportunités d'innovation et d'avantage concurrentiel. L'écosystème riche de bibliothèques de Python, sa documentation étendue et sa communauté active soutiennent en outre les praticiens dans la construction et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique de manière efficace. ### 20. C'est important de connaître et appliquer **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prasanth B. | Process Specialist, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** October 19, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Pandas - J'aime explorer les données avec pandas **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Parfois, une tâche simple nécessite de suivre les mêmes étapes. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Prédictions ### 21. Extraction de données pour l'apprentissage automatique **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Syed Adeel H. | Infrastructure Manager, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 29, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** L'un des principaux avantages de l'utilisation de Python pour l'apprentissage automatique est sa facilité d'utilisation. Le langage a une syntaxe claire et intuitive qui le rend facile à écrire et à comprendre, même pour ceux qui sont nouveaux en programmation. De plus, Python dispose d'une grande communauté de soutien qui offre de nombreuses ressources et tutoriels pour aider les utilisateurs à démarrer. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Python est un langage interprété, ce qui signifie qu'il est plus lent que les langages compilés comme C++ ou Java. Cela peut être un inconvénient lors du travail avec des ensembles de données très volumineux ou des algorithmes complexes. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Avec l'aide de l'apprentissage automatique en Python, il peut être utilisé pour détecter des transactions frauduleuses, telles que la fraude par carte de crédit. Les bibliothèques Python telles que sci-kit-learn et TensorFlow sont utilisées pour construire des modèles de détection de fraude capables d'identifier des schémas de comportement frauduleux. ### 22. Super rapide à démarrer, excellents résultats **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Oliver G. | Technical Sales Engineer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** June 28, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Des outils très bien soutenus comme TensorFlow **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** La performance peut être problématique et difficile à diagnostiquer, surtout en utilisant par défaut 100% de n'importe quel GPU donné. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai utilisé TensorFlow pour la recherche académique pour la classification basée sur des images et des données ponctuelles. Nous avons obtenu des résultats impossibles avec les outils de codage traditionnels. ### 23. Python pour l'apprentissage automatique (développement et déploiement de modèles) **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Conseil en gestion | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** November 12, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Python est le langage de programmation le plus avancé pour implémenter des modèles d'apprentissage automatique à partir de zéro. Il offre une vaste gamme de bibliothèques et de fonctions personnalisées pour construire, entraîner et développer des modèles d'apprentissage automatique. Il propose un code facilement interprétable, raisonnable et concis et permet aux développeurs de créer et de tester des algorithmes d'apprentissage automatique complexes sur des données structurées et non structurées avec facilité. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Python est un langage de programmation interprété qui a une vitesse limitée puisque l'exécution du code se fait ligne par ligne. Le threading n'est pas pris en charge dans Python, ce qui pose un problème lors de la mise en œuvre de solutions ML à grande échelle. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** Je recommanderais certainement d'utiliser Python pour construire des applications basées sur l'apprentissage automatique, à condition que votre équipe ait l'expertise en codage. Python nécessite que les développeurs soient familiers avec le concept de fonctions, de classes et de programmation orientée objet. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous utilisons Python dans plusieurs projets pour construire des solutions d'apprentissage automatique à partir de zéro. Cela a aidé les développeurs à entraîner et tester rapidement les modèles d'apprentissage automatique sur des données structurées pour créer des cartes de score basées sur le risque. La bibliothèque Scikit-learn fournit tous les algorithmes pour implémenter des modèles d'apprentissage automatique tels que Random Forest, XGBoost, SVM, Régression Linéaire et Logistique. Nous utilisons également Python pour automatiser les processus qui impliquent un dépistage et une vérification manuels. ### 24. Il est très facile de créer un modèle d'apprentissage automatique avec l'aide de plusieurs bibliothèques Python. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Design | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** May 19, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Créer un modèle d'apprentissage automatique avec l'aide de Python est très facile, et si vous l'intégrez avec un pipeline synchrone, Python fonctionne très bien. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Je ne peux penser qu'à un peu de lenteur, sinon tout va bien. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** Pour les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique, je ne pouvais penser à aucun autre langage que Python. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Création de modèle d'apprentissage automatique pour identifier l'élément, la segmentation sémantique, etc. ### 25. Puissant et moderne apprentissage automatique utilisant python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Alvaro R. | Profesor titular, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** June 17, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Les derniers modèles plus avancés pour l'apprentissage automatique sont disponibles en python. Cela permet d'effectuer des expériences à jour. Il y a beaucoup de tutoriels pour utiliser l'apprentissage automatique avec python et les systèmes les plus modernes l'utilisent. Si j'ai un problème avec le résultat, ou une erreur, il y a beaucoup de forums internet montrant toute solution possible. Cela m'encourage à l'utiliser car je peux être sûr de résoudre tout problème que je pourrais avoir. D'autre part, l'apprentissage automatique avec python permet d'utiliser l'accélération matérielle telle que les GPU. Vous avez seulement besoin de configurer le matériel approprié. Un autre avantage est le fait qu'il existe plusieurs bibliothèques pour faire de l'apprentissage automatique avec python. Si vous n'en aimez pas une, vous pouvez choisir parmi les autres. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Il existe plusieurs bibliothèques et la documentation pour certaines d'entre elles est parfois incomplète. De plus, certaines fonctions changent selon les différentes versions, rendant l'ancien code incompatible avec le nouveau code. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** Si vous savez déjà quel algorithme vous souhaitez utiliser, vous n'avez qu'à rechercher le nom de cet algorithme dans la bibliothèque. Si vous avez un doute, je suggère de consulter l'API ou des exemples sur le web. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je travaille principalement avec la classification de texte et d'autres tâches liées au traitement du langage naturel. Je peux traiter du texte avec d'autres outils Python et connecter la sortie à n'importe quel modèle d'apprentissage automatique. ### 26. Meilleure plateforme open source pour effectuer des analyses **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dinesh Y. | Manager, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** December 30, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** C'est disponible sur une plateforme open-source et dispose d'une très bonne communauté pour clarifier tous les doutes. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** La sécurité des données est l'une des préoccupations ici, mais il existe de nombreuses façons de la protéger. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Prédire les ventes des membres de carte dans les mois à venir et planifier en conséquence le budget marketing. ### 27. Apprentissage automatique avec Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** January 15, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Cela réduira notre travail de manière drastique. Exemple : le mois dernier, j'ai travaillé sur la synthèse de texte avec l'apprentissage automatique et à la fin du projet, j'ai conclu que cela réduit 80 % de notre effort manuel. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Il y a un inconvénient, c'est qu'il n'est pas toujours précis. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Comme je l'ai mentionné ci-dessus, j'ai travaillé sur la synthèse de texte et à la fin, j'ai réalisé que cela réduit beaucoup d'efforts manuels. ### 28. Python - outil de script et outil d'apprentissage automatique **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** manisha s. | intern, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** July 29, 2020 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Python est un langage de programmation d'apprentissage automatique facile à utiliser qui possède des bibliothèques et des packages étendus. Ses packages fournissent une visualisation efficace pour comprendre. Aussi de nos jours utilisé à des fins de cybersécurité pour le script automatisé. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** La syntaxe est moins conviviale par rapport à d'autres langages de programmation machine comme R, ce qui la rend moins efficace pour les débutants. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** Son meilleur langage de programmation pour répondre à tous les besoins algorithmiques et a connu une croissance quotidienne grâce à l'apprentissage profond et à l'IA. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Cela m'a vraiment aidé à mieux coder tout type d'algorithme d'apprentissage automatique. ### 29. ML en python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kartik K. | Product Technology Planning- Staff Industrial Engineer, Global Operations, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** September 15, 2020 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Compatibilité avec les dataframes et la communauté en ligne. Aussi, c'est facile à apprendre et facile à utiliser. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Moins de flexibilité pour changer l'algorithme. Modifier les bibliothèques n'est pas si facile. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** Sa facilité d'apprentissage et sa facilité d'utilisation en font un excellent choix. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je résous des modèles de prédiction et cela m'aide à automatiser et parfois à optimiser le problème en fonction des données précédentes. ### 30. Retour d'expérience positif sur l'apprentissage automatique en Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Fournitures et équipements commerciaux | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** July 29, 2020 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Le fait qu'il fonctionne sur un itinéraire simplifié. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Parfois, le code d'erreur peut être difficile à identifier. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** Je dirais que tout le monde devrait essayer cela, et je crois fermement que vous le recommanderez également à d'autres. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Actuellement, je travaille sur la conception d'un composant qui peut être ajouté à un système déjà existant. Le machine learning en Python facilite le codage du composant, car la plupart du temps, il suffit de copier et coller pour voir le résultat souhaité. ### 31. L'ère de l'apprentissage automatique **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prabakar S. | Project Engineer, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** April 13, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Les packages comme Sci-kit learn et Keras sont très utiles pour un déploiement rapide dans la chaîne de production. L'apprentissage profond en vision par ordinateur montre un résultat considérable. Avec une grande quantité de données, les frameworks de machine learning en Python nous aident à développer plus rapidement et à réduire notre temps de développement. Les frameworks comme Tensorflow, caffe, pytorch sont très efficaces dans le développement et le déploiement de l'apprentissage profond. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Quand nous avons une grande quantité de données, il est nécessaire de l'analyser avant de l'utiliser pour le développement. Ici, dans l'apprentissage automatique en Python, il n'y a pas de bon cadre d'analyse de données en python. Je n'aime pas python parce que son temps de développement est très élevé. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** Bon outil. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous utilisons l'apprentissage automatique dans l'analyse de la qualité. Auparavant, nous utilisions des algorithmes personnalisés pour détecter les défauts sur un produit dans la chaîne de production. Après avoir adopté l'apprentissage automatique en Python, toutes les caractéristiques sont apprises par le cadre lui-même, nous devons seulement nous assurer que les données que nous fournissons ne sont pas biaisées. Le fardeau du développement est considérablement réduit. Maintenant, nous nous concentrons sur la fabrication de meilleurs matériels pour nos produits. ### 32. Une des meilleures bibliothèques pour implémenter l'apprentissage automatique **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Neha S. | Software Engineer, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** August 02, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** C'est une amalgamation de toutes sortes d'algorithmes d'apprentissage automatique ainsi que de leurs exemples et tutoriels est la meilleure chose. C'est très bien documenté, ce qui le rend facile à mettre en œuvre. C'est également convivial. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Il a fourni de nombreuses méthodes de mise en œuvre, ce qui est assez bon mais suscite en même temps trop de confusion. Donc, il faut faire des recherches pour savoir laquelle choisir parmi les options disponibles. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** L'apprentissage automatique en Python est un ensemble complet de grandes bibliothèques dont l'une est "scikit-learn". Avec cela, il a fourni toutes sortes d'exemples utiles ainsi que des tutoriels qui nous facilitent la mise en œuvre de l'apprentissage automatique. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Cela a beaucoup aidé dans les travaux de recherche liés à l'exploration de données et aussi dans l'analyse de grandes données. Nous pouvions entraîner nos données avec les différents algorithmes disponibles et ainsi juger de la précision. L'utilisation la plus importante est celle de la bibliothèque "scikit-learn". ### 33. La simplicité d'utiliser Python pour l'apprentissage automatique **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bryce S. | Machine Learning Engineer, Sans fil, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** October 13, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** J'aime la simplicité d'utilisation de Python ainsi que le nombre de bibliothèques déjà existantes pour aider à réduire le temps de développement. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** La seule chose que je n'aime vraiment pas, c'est quand ils mettent à jour la version de Python et que vous vous retrouvez avec des codes qui ne fonctionnent que sur certaines versions. Cela devient votre travail de mettre à jour ou de réduire la syntaxe du code en fonction de la version que vous utilisez. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je suis en train d'utiliser Python pour classifier des images spécifiques et aussi pour localiser des objets spécifiques. ### 34. Superbe langue pour l'apprentissage automatique **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rajat W. | Process Data Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** November 13, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Beaucoup de modules disponibles pour l'apprentissage automatique, il suffit de préparer les données selon les besoins et ensuite les modules s'occupent de l'algorithme. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Préparation des données pour l'entraînement de l'algorithme **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Excellente façon d'automatiser les processus et l'analyse des données. Aide également à prédire de nombreuses valeurs. ### 35. et gagner **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Daud K. | Laboratory Specialist, Soins hospitaliers et de santé, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** August 08, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** On dit que former un réseau est très difficile en apprentissage automatique, mais si on le fait avec Python, cela devient plus facile. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Il n'y a rien que je n'aime pas dans le fait de faire de l'apprentissage automatique en Python. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Actuellement en train d'analyser des données génomiques en utilisant l'apprentissage automatique en python et en essayant de construire un algorithme qui pourrait détecter la variante génétique. ### 36. Apprentissage automatique avec Python Pandas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** James S. | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** August 03, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** C'est facile à utiliser. Beaucoup de documentation en ligne. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Actuellement, rien. Je le préfère à Matlab ou R. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** Ceci sera certainement utilisé à l'avenir également. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Cela dépend de ce qui se présente à moi. J'ai fait des prévisions de stocks, développé des modèles de prédiction de l'attrition pour l'industrie de la vente au détail. ### 37. L'apprentissage automatique en Python peut être utilisé même par les personnes les moins à l'aise avec la technologie ! **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Savannah L. | Post-Baccalaureate IRTA, Recherche, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** July 30, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Il existe de nombreux scripts et packages Python bien documentés, de bon sens et facilement implémentables pour l'apprentissage automatique. Scikit-learn propose des tutoriels incroyables pour l'apprentissage de concepts, l'apprentissage de fonctions ou le « modélisation prédictive », ainsi que le regroupement et la recherche de motifs prédictifs. Avec le langage Python lui-même, il est facile de comprendre comment utiliser l'algorithme Kmeans et d'implémenter des aspects de l'apprentissage automatique avec vos propres données. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Commencer peut être difficile ! Les tutoriels peuvent être difficiles à trouver, surtout si vous n'êtes pas habitué à utiliser des langages open-source comme Python. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Analyse des grandes données pour mesurer les résultats de notre intervention par application smartphone ### 38. Apprentissage automatique avec Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Aviation et aérospatiale | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** October 03, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Python est l'un des langages de programmation les plus populaires pour résoudre les problèmes associés à l'apprentissage automatique. Les bibliothèques Python comme Keras, Theanos, TensorFlow et Scikit-Learn ont rendu la programmation de l'apprentissage automatique relativement facile. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Parfois, à cause des données, l'IDE Python se bloque. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** L'apprentissage automatique est mieux utilisé en Python en raison des bibliothèques de ML et surtout pour la visualisation des données. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'utilise l'apprentissage automatique pour construire des modèles de classification afin de résoudre des problèmes industriels. J'ai réalisé qu'il est facile à interpréter et compréhensible. Facile de créer une matrice de confusion qui est utilisée pour obtenir la précision de classification. ### 39. Facile à apprendre, de nombreuses ressources = efficace ! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Pratique médicale | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** L'apprentissage automatique avec Python est très facile à configurer. Une fois que vous avez téléchargé Python, en supposant que vous le téléchargiez avec Spyder et Anaconda, tout sera pré-emballé. Pour les personnes ayant des connaissances en codage amateur comme moi, chaque fois que je rencontre un obstacle, je peux aller en ligne et trouver des solutions. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Contrairement à Tableau, il n'y a pas de plateforme officielle, du moins je n'ai pas pu en trouver une. De plus, il y a beaucoup trop de packages pour l'apprentissage automatique. Vous devez faire vos recherches pour savoir lequel est adapté à votre situation. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Traitement du langage naturel, classification de texte. ### 40. Meilleure bibliothèque pour l'apprentissage automatique **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Amirreza S. | Research Assistant, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 29, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Étant donné l'énorme montant d'investissement que différentes entreprises ont fait sur Python pour l'apprentissage automatique, il existe de très bons outils disponibles pour toutes sortes d'algorithmes d'apprentissage automatique en Python. Presque tous les cadres de réseaux neuronaux profonds sont écrits principalement pour Python ou ont un wrapper Python. La bibliothèque SciPy fournit tout ce dont vous avez besoin pour effectuer la plupart des travaux d'algorithmes d'apprentissage automatique de base. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Contrairement à MATLAB, différentes entreprises développent des outils pour Python. Il y a toujours de nouvelles bibliothèques qui sont incompatibles avec d'autres. Je n'upgrade généralement pas vers une nouvelle version d'une bibliothèque jusqu'à ce que quelque chose cesse de fonctionner. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** Si vous êtes familier avec les bases de la programmation orientée objet. L'utilisation des outils d'apprentissage automatique en Python devrait être facile pour vous. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous entraînons différents algorithmes d'apprentissage automatique pour des applications de vision par ordinateur. ### 41. Il est vraiment facile d'exécuter des applications d'apprentissage automatique en utilisant Python. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 03, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Le package scikit-learn inclut la plupart des outils de machine learning efficaces et récents tels que Random Forest, SVM, Boosting, etc. Il est vraiment facile et rapide avec le package scikit-learn en Python. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Vous avez juste besoin de compétences de base en codage en Python. Une fois que vous êtes familier avec le codage en Python, ce qui est assez facile, les applications d'apprentissage automatique sont un jeu d'enfant avec Python. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai principalement utilisé dans mes travaux de recherche liés à l'exploration de données et au traitement du signal. ### 42. Python est l'un des meilleurs outils pour l'apprentissage automatique. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Recherche | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** August 01, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Outil TensorFlow pour l'apprentissage profond. C'est la meilleure chose que j'aime à propos de Python car il offre tellement de flexibilité pour l'apprentissage profond. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Je trouve le débogage un peu fastidieux parfois. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** Idéal pour les outils d'apprentissage profond **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Problèmes de reconnaissance. Python offre un tas de bibliothèques. ### 43. Bibliothèques et outils de machine learning étendus **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 20, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Des collections complètes d'algorithmes d'apprentissage automatique et de nombreux exemples et tutoriels, en particulier la bibliothèque scikit-learn, incluent presque tous les algorithmes d'apprentissage automatique possibles. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** La documentation de certaines fonctions est plutôt limitée. Tous les algorithmes implémentés ne sont pas présents. La plupart des bibliothèques supplémentaires sont faciles à installer, mais certaines peuvent être assez lourdes et prendre du temps. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** L'apprentissage automatique en Python dispose de nombreuses bibliothèques excellentes, consultez les tutoriels pour chaque module avant de l'utiliser car il contient généralement de nombreux exemples utiles. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Regroupement et classification non supervisés. La bibliothèque la plus populaire, scikit-learn (ou sklearn), dispose d'une collection d'exemples et de tutoriels qui peuvent être facilement suivis. D'autres modules sont faciles à installer. ### 44. Apprentissage automatique avec Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Télécommunications | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** August 03, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Facilité d'installation, pléthore d'options, tutoriels, blogs, ressources disponibles, facilité de démarrage **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Rien. C'est génial. Parce que tout est open source, trouver du soutien ou de l'aide peut être un peu délicat pour des problèmes personnalisés. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** Il y a d'excellents cours disponibles en ligne. Choisissez-en un. Commencez. Achetez de l'espace cloud si vous n'avez pas de puissance de traitement, trouvez un projet sur Kaggle et commencez simplement. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Plusieurs choses. Essayer la détection de sentiment, le profilage vocal, le traitement du langage naturel sur les appels téléphoniques. ### 45. Python - La manière la plus simple de se salir les mains en apprentissage automatique **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** July 30, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** La facilité d'implémentation offerte par les bibliothèques Python et la documentation disponible. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Trop de façons de mettre en œuvre la même chose, parfois cela devient déroutant. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** Commencez par le problème de classification de base du jeu de données iris. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je résous beaucoup de problèmes de classification et de régression avec la bibliothèque scikit-learn. Une documentation bien expliquée est disponible en ligne. Il existe de nombreux sites web pour les débutants. Avec seulement quelques lignes de code, vous pouvez entraîner votre propre modèle d'apprentissage automatique. ### 46. aucun commentaire **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chinmaya L. | Research Assistant, Soins hospitaliers et de santé, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** August 04, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** C'est facile d'apprendre et d'améliorer vos compétences en codage. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Parfois, le code est incomplet et par conséquent, le projet reste incomplet. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Apprendre du code de quelqu'un d'autre. ### 47. Logiciel bien avancé **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** August 06, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** C'est exactement ce que c'est censé être. Python est toujours l'un des meilleurs langages de programmation à ce jour et ce logiciel facilite grandement les tests. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Honnêtement, rien à redire sur ce logiciel. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je suis capable d'automatiser une grande partie des tests sur lesquels je passerais des heures à terminer. ### 48. Meilleur outil open-source pour l'apprentissage automatique **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Internet | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** August 02, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Tout. Python est le langage open source orienté objet le plus convivial pour la production, évolutif, rapide, avec le meilleur support au monde pour construire des modèles d'apprentissage automatique dans l'industrie. **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Il n'y a rien que je n'aime pas à propos de Python. **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** Vas-y. Les mains en bas ! **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Développement de modèles d'apprentissage automatique de qualité production au sein de l'entreprise pour de nombreux projets. ### 49. grandes fonctions ML **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** May 18, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** fonctions intégrées disponibles open-source gratuit tutoriels et matériel d'apprentissage disponibles en ligne **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** légère courbe d'apprentissage si une transition depuis une autre langue **Recommandations à d’autres personnes envisageant machine-learning in Python:** vous n'avez besoin de connaître que le langage de programmation de haut niveau pour l'utiliser très facile à apprendre python est le nouveau R si vous êtes dans le domaine de la science des données **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** classifications médicales et des maladies prédiction de diagnostic il est rapide d'exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique en Python ### 50. Revue de l'apprentissage automatique en Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 31, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?** Descente de gradient et modèle de régression linéaire **Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?** Cela prend plus de temps pour exécuter le code, mais l'IDE est vraiment utile, c'est ce que j'aime dans ce logiciel. **Quels sont les problèmes que machine-learning in Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je fabrique une machine pour en apprendre davantage avec cela. ## machine-learning in Python Discussions - [Quelle version de Python est la meilleure pour l'apprentissage automatique ?](https://www.g2.com/fr/discussions/which-python-version-is-best-for-machine-learning) - 2 comments - [Qu'est-ce que Python avec l'apprentissage automatique ?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-python-with-machine-learning) - 1 comment - [View machine-learning in Python pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/fr/products/machine-learning-in-python/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-02+16%3A27%3A42+-0500&secure%5Bsession_id%5D=92364e29-6c9d-494a-99e0-f1479d2bc11c&secure%5Btoken%5D=6bda0c1a7e1bc799470dbb729720be526da562d0f5afc073b87055d556f26f33&format=llm_user) ## machine-learning in Python Integrations - [AWS CloudFormation](https://www.g2.com/fr/products/aws-aws-cloudformation/reviews) - [AWS Lambda](https://www.g2.com/fr/products/aws-lambda/reviews) - [Azure AI Document Intelligence](https://www.g2.com/fr/products/azure-ai-document-intelligence/reviews) - [Docusign Gen](https://www.g2.com/fr/products/docusign-gen/reviews) - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/fr/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - [MySQL 5.6](https://www.g2.com/fr/products/mysql-5-6/reviews) - [ServiceNow IT Service Management](https://www.g2.com/fr/products/servicenow-it-service-management/reviews) - [Snowflake](https://www.g2.com/fr/products/snowflake/reviews) - [Visual Studio Code](https://www.g2.com/fr/products/visual-studio-code/reviews) ## machine-learning in Python Features **Intégration - Apprentissage automatique** - Intégration **Apprentissage - Apprentissage automatique** - Données d'entraînement - Idées exploitables - Algorithme ## Top machine-learning in Python Alternatives - [Weka](https://www.g2.com/fr/products/weka/reviews) - 4.3/5.0 (13 reviews) - [Alteryx](https://www.g2.com/fr/products/alteryx/reviews) - 4.6/5.0 (775 reviews) - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/fr/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - 4.3/5.0 (650 reviews)