Cela fait deux mois que ce profil n'a pas reçu de nouvel avis

Alvaro R.

Profesor titular

Marché intermédiaire (51-1000 employés)

6/17/2021

"Puissant et moderne apprentissage automatique utilisant python"

5/5

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Avis et détails du produit machine-learning in Python

apprentissage automatique, machine à vecteurs de support (SVMs), et régression à vecteurs de support (SVRs) sont des modèles d'apprentissage supervisé avec des algorithmes d'apprentissage associés qui analysent les données et reconnaissent les motifs, utilisés pour l'analyse de classification et de régression.

Vendeur

machine-learning in Python

Description du produit

Valeur en un coup d'œil

Moyennes basées sur les avis d'utilisateurs réels.

Temps de mise en œuvre

1 mois

Coût perçu

$$$$$

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Alternatives les mieux notées

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Avis machine-learning in Python (34)

Les avis G2 sont authentiques et vérifiés.

Voici comment.

Komal A.

Spec Analytics

Entreprise (> 1000 employés)

1/22/2025

"Pandas avec Python"

4.5/5

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Mikhail I.

Director of Software Engineering

Entreprise (> 1000 employés)

12/4/2024

"Directeur de l'ingénierie - Oracle"

4/5

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 Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?

- Algorithmes limités pris en charge

- Coût, en raison de la licence Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Kunal M.

Data analysts

Marché intermédiaire (51-1000 employés)

8/21/2024

"Mon avis sur l'apprentissage automatique avec Python"

5/5

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... Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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... Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Shivam M.

Technologie de l'information et services

Petite entreprise (50 employés ou moins)

6/2/2023

""Python : La langue idéale pour l'apprentissage automatique""

5/5

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Prasanth B.

Process Specialist

Petite entreprise (50 employés ou moins)

10/19/2023

"C'est important de connaître et appliquer"

4.5/5

Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?

Pandas - J'aime explorer les données avec pandas Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de machine-learning in Python?

Parfois, une tâche simple nécessite de suivre les mêmes étapes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Syed Adeel H.

Infrastructure Manager

Petite entreprise (50 employés ou moins)

3/29/2023

"Extraction de données pour l'apprentissage automatique"

4.5/5

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Oliver G.

Technical Sales Engineer

Petite entreprise (50 employés ou moins)

6/28/2022

"Super rapide à démarrer, excellents résultats"

4.5/5

Qu'aimez-vous le plus à propos de machine-learning in Python?

Des outils très bien soutenus comme TensorFlow Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Utilisateur vérifié à Conseil en gestion

Petite entreprise (50 employés ou moins)

11/12/2021

Partenaire commercial du vendeur ou concurrent du vendeur, non inclus dans les scores G2.

"Python pour l'apprentissage automatique (développement et déploiement de modèles)"

5/5

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Utilisateur vérifié à Design

Entreprise (> 1000 employés)

5/19/2022

"Il est très facile de créer un modèle d'apprentissage automatique avec l'aide de plusieurs bibliothèques Python."

5/5

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Dinesh Y.

Manager

Entreprise (> 1000 employés)

12/30/2021

"Meilleure plateforme open source pour effectuer des analyses"

5/5

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.