# machine-learning in Python Reviews **Vendor:** machine-learning in Python **Category:** [Software di apprendimento automatico](https://www.g2.com/it/categories/machine-learning) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 50 ## About machine-learning in Python Il progetto "machine-learning" di jeff1evesque è un'interfaccia web e un'API REST basata su Python progettata per eseguire compiti di classificazione e regressione. Fornisce una piattaforma user-friendly per implementare modelli di machine learning, rendendola accessibile sia ai principianti che ai professionisti esperti. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Interfaccia Web: Offre un'interfaccia grafica intuitiva per gestire dataset, addestrare modelli e visualizzare i risultati. - API REST: Consente un'integrazione senza soluzione di continuità con altre applicazioni, permettendo flussi di lavoro di machine learning automatizzati. - Classificazione e Regressione: Supporta una varietà di algoritmi per gestire efficacemente problemi di classificazione e regressione. - Documentazione: Guide e risorse complete sono disponibili per assistere gli utenti nella comprensione e nell'utilizzo delle capacità della piattaforma. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Questo progetto semplifica il processo di distribuzione dei modelli di machine learning fornendo un ambiente coeso che combina gestione dei dati, addestramento dei modelli e analisi dei risultati. Affronta le sfide comuni nell'implementazione del machine learning, come la necessità di competenze di codifica e le complessità di integrazione, permettendo così agli utenti di concentrarsi sull'ottenere intuizioni e prendere decisioni basate sui dati. ## machine-learning in Python Pros & Cons **What users like:** - Gli utenti apprezzano il **ricco ecosistema di librerie** in Python, migliorando la sperimentazione e l'implementazione dei modelli di apprendimento automatico. (10 reviews) - Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** del machine learning in Python, semplificando lo sviluppo con potenti librerie e framework. (8 reviews) - Gli utenti apprezzano la **varietà di modelli** offerta dal machine learning in Python, facilitando soluzioni diverse ed efficienti. (4 reviews) - Gli utenti apprezzano la **natura intuitiva** di Python, che semplifica l'apprendimento e l'implementazione dei progetti di machine learning. (3 reviews) - Gli utenti apprezzano le **librerie di alta qualità** in Python per la loro efficacia e supporto nei progetti di apprendimento automatico. (3 reviews) - Documentation (2 reviews) - Problem Solving (2 reviews) - Data Management (1 reviews) - Deployment Ease (1 reviews) - Gli utenti apprezzano la **facile configurazione** del machine learning in Python, semplificando la preparazione e l'esplorazione dei dati. (1 reviews) **What users dislike:** - Gli utenti trovano che la **difficile curva di apprendimento** renda impegnativo utilizzare efficacemente il machine learning in Python. (3 reviews) - Gli utenti affrontano **problemi di dipendenza** con versioni in conflitto delle librerie, complicando la loro esperienza di machine learning in Python. (2 reviews) - Gli utenti trovano **frustrante la lentezza** delle prestazioni del machine learning in Python, specialmente con grandi set di dati e dipendenze. (2 reviews) - Gli utenti notano la **lentezza** del machine learning in Python, principalmente a causa della sua natura interpretata e delle richieste di risorse. (2 reviews) - Gli utenti notano che le **limitazioni di prestazioni** in Python possono ostacolare i compiti di apprendimento automatico su larga scala rispetto ad altri linguaggi. (1 reviews) - Compatibility Issues (1 reviews) - Gli utenti trovano il **costo elevato** della licenza per il machine learning in Python proibitivo per molti progetti e budget. (1 reviews) - Inaccuracy (1 reviews) - Integration Issues (1 reviews) - Gli utenti esprimono preoccupazione per i **limitati algoritmi supportati** , che limitano le loro capacità di apprendimento automatico in Python. (1 reviews) ## machine-learning in Python Reviews ### 1. Addestramento del modello semplificato con Python, necessita di inferenza più veloce **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dev Saran S. | Science Tutor , Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 16, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Mi piace il machine-learning in Python per la sua facilità di integrazione, rendendo semplice connettersi ai modelli o creare ulteriori LLM. Apprezzo quanto sia facile valutare TensorFlow e il vantaggio di costruire su framework esistenti piuttosto che reinventarli. Questo mi permette di utilizzare funzioni esistenti senza dover riscrivere il codice, il che rende il flusso di lavoro fluido ed efficiente. Il processo di configurazione è semplice, con tutte le linee guida chiaramente delineate nel readme, rendendo molto facile iniziare. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Il processo di inferenza in Python per i modelli di apprendimento automatico è piuttosto lento e potrebbe essere migliorato. Gestire i risultati dell'inferenza può essere un po' inefficiente, e miglioramenti basati sull'architettura della CPU potrebbero aiutare. Sarebbe anche utile se i risultati dell'inferenza potessero essere passati più facilmente ad applicazioni o altri software tecnologici tramite API. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Il machine learning in Python mi permette di addestrare modelli con fino a 20 milioni di parametri sulla mia GPU, creando un flusso di lavoro fluido senza riscrivere il codice. ### 2. Eccellente, versatile apprendimento automatico con Python e potenti librerie **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prashanth B. | Research Associate, Ricerca, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 14, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Il machine learning con Python è eccellente perché è facile, molto efficace e versatile. Con librerie come scikit-learn, TensorFlow o PyTorch, puoi sviluppare diversi modelli di machine learning. Il suo codice è molto facile da scrivere e divertente, e un vasto numero di persone garantisce che tu ottenga materiali didattici adeguati e supporto per applicare efficacemente il machine learning alla risoluzione dei problemi. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Non mi piace che l'apprendimento automatico nel codice Python possa a volte funzionare lentamente con i big data perché non è il linguaggio di programmazione più veloce al mondo. Inoltre, può essere a volte difficile coordinare le dipendenze del codice e le diverse versioni delle librerie di codice che vengono applicate nell'apprendimento automatico nel codice Python. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** In termini di machine learning in Python, alcuni problemi affrontati includono previsioni sulle tendenze, automazione dei processi, riconoscimento di schemi e presa di decisioni basate sui dati. Questo si applica a settori come la sanità, la finanza e persino il marketing. Per me come persona, la sua applicazione è apprezzata in quanto fa risparmiare tempo, riduce lo sforzo umano e può convertire i dati in informazioni preziose. ### 3. Python è all'avanguardia nell'accessibilità del machine learning **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** David Robert L. | Chief Technical Officer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Python ha librerie fantastiche come scikit learn, numpy, xdgboost e pandas che rendono i progetti di machine learning facili da implementare per quasi ogni set di dati e progetto. Poi ci sono tensorflow e PyTorch, che offrono una gamma infinita di possibilità. Mi piace il linguaggio intuitivo di Python. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Poiché Python è interpretato e non compilato, può essere lento su macchine locali. Il prezzo che si paga per un ambiente di sviluppo più semplice. Ho visto che esiste CPython che potrebbe presumibilmente risolvere questo problema, ma non l'ho provato. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Attualmente sta risolvendo problemi come la previsione dei prezzi, la previsione del budget e una varietà di compiti utili che non avrei mai considerato possibili. Questo è inestimabile per il mondo di oggi. E sta facendo tutto questo dietro le quinte, con pochissimo input da parte mia, in altre parole, avere accesso alla potenza grezza di Xdgboost, per esempio, fornisce uno strumento straordinario per i programmatori. ### 4. Python rende l'apprendimento automatico accessibile e veloce da imparare **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Akshit K. | Consultant, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** March 13, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Il Machine Learning in Python ha reso il machine learning molto accessibile. Python ha un sacco di librerie che vengono aggiornate frequentemente e ha anche un'implementazione semplice. Questo mi aiuta a imparare rapidamente e a tenere il passo con i progressi dell'IA. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Poiché gran parte del Machine Learning si è orientato verso l'Intelligenza Artificiale Generativa, la limitazione ora è il sistema piuttosto che la tecnologia. L'unico svantaggio è che c'è un accesso limitato a un buon hardware dove possiamo eseguire il machine learning in Python. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Lavoro come ingegnere AI e architetto GenAI. Quindi il machine learning in Python è il mio motore e la soluzione per tutte le applicazioni che sviluppo e i progetti su cui lavoro. ### 5. Una comunità forte e le librerie rendono Python ideale per lo sviluppo RAG **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** balram t. | Ai developer, Consulenza, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 23, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Python ha una comunità forte e tutti i tipi di librerie che possono connettere tutto, lavorare con i database e permetterti di usare algoritmi di ML a seconda del caso d'uso. Mi sto davvero divertendo con Python mentre sviluppo sistemi basati su RAG. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Non ho nulla di negativo da dire su Python; è solo che a volte può essere lento, a seconda del sistema e del processo. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** L'apprendimento automatico aiuta a risolvere molti problemi, come le raccomandazioni di priorità dei ticket, la risoluzione dei ticket, i sistemi basati su RAG e altro, utilizzando Python e le sue librerie. ### 6. Sviluppo Efficiente di Machine Learning Utilizzando l'Ecosistema Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Contabilità | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** March 15, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Mi piace l'apprendimento automatico in Python perché combina semplicità con un potente ecosistema. Librerie come NumPy, Pandas e Scikit-learn rendono efficiente l'elaborazione dei dati, la costruzione e la valutazione dei modelli. La leggibilità di Python e il forte supporto della comunità consentono anche una sperimentazione e uno sviluppo più rapidi di soluzioni di apprendimento automatico. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** lo svantaggio del machine learning in Python sono le limitazioni di prestazioni per calcoli su larga scala e talvolta la gestione complessa delle dipendenze tra le librerie. Poiché Python è interpretato, può essere più lento rispetto ai linguaggi di livello inferiore. Tuttavia, la maggior parte dei framework di ML risolve questo problema con backend ottimizzati e supporto GPU, il che mantiene Python altamente efficace per lo sviluppo di ML. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** L'apprendimento automatico in Python aiuta a risolvere problemi come la previsione dei dati, il riconoscimento dei modelli e l'automazione di compiti complessi. Il suo ricco ecosistema di librerie consente uno sviluppo rapido dei modelli e un'analisi dei dati. Questo mi avvantaggia permettendo una sperimentazione più veloce, la creazione di funzionalità intelligenti e la trasformazione di grandi set di dati in intuizioni pratiche. ### 7. Potente per risolvere problemi nuovi e della comunità **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shubham V. | Student, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 15, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Ci aiuta a risolvere problemi, che siano legati alla comunità o questioni completamente nuove, proprio come salvare vecchi manoscritti su foglie di palma scritti a mano, un progetto che ho gestito personalmente. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Viene con un pesante insieme di prerequisiti, come imparare Python, comprendere le basi del machine learning, i diversi modelli e le loro metriche, e molto altro ancora. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Aiuta a risolvere nuovi problemi e ad automatizzare compiti in un modo che è personalizzato per noi come individui, piuttosto che generalizzare tutto. Possiamo lasciare che le macchine prendano il tempo e utilizzino i dati per capirci meglio, imparare le nostre abitudini e poi fare suggerimenti più pertinenti che possono aiutare in modi che potremmo non aspettarci. ### 8. Machine Learning di livello produttivo in Python con librerie potenti **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** KharanKumar R. | Data Analyst, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 20, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Il machine learning in Python ha librerie molto buone come sklearn, tensorflow e pandas, numpy e molte altre che sono davvero utili e hanno la capacità di costruire modelli di livello produttivo. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Non ho nulla da criticare riguardo al machine learning in Python, tutto basato sui requisiti è buono. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Il machine learning in Python sta risolvendo il mio problema riducendo il codice e utilizzando librerie di modelli di machine learning come knn, xboost, svm e altri, beneficiando della costruzione di buoni modelli per la classificazione e la regressione. ### 9. Apprendimento dell'IA con Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shivani S. | Software Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Nell'ambiente odierno, utilizziamo l'Intelligenza Artificiale (AI) nelle nostre attività quotidiane, e il Machine Learning (ML) è una parte dell'AI. Al giorno d'oggi, molte persone vogliono imparare il Machine Learning, e Python è uno dei migliori linguaggi per questo scopo perché: 1. Ha molte librerie, 2. Supporta una forte comunità, 3. È un linguaggio facile da imparare, 4. È utilizzato in molte industrie IT. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Non ho nulla da disprezzare riguardo al Machine Learning in Python perché lo sto attualmente imparando e lo trovo interessante. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** In una società guidata dall'IA, stiamo diventando più forti nella tecnologia e apprendendo concetti avanzati attraverso il Machine Learning. ### 10. Python ML reso facile con ampie librerie e supporto GPU **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sahil P. | AIML Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** In Python, la disponibilità di vaste librerie predefinite e il supporto GPU rendono lo sviluppo e la distribuzione molto più facili. Questo aiuta a semplificare l'intero processo, dalla costruzione all'implementazione delle soluzioni. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Non ho avuto molti problemi a fare machine learning in Python; è il mio linguaggio preferito per questo. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Sviluppare soluzioni come questa sembra avere una mente propria, aiutandoci ad affrontare la complessità su larga scala. Ci consente di automatizzare i processi decisionali che sono troppo complessi e dinamici per gli approcci di programmazione tradizionali. Risolvere problemi del mondo reale è ciò che rende questo strumento così utile. ### 11. Ottima piattaforma per librerie Python e flussi di lavoro di apprendimento automatico **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prathamesh B. | intern, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 07, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** La capacità di utilizzare questa piattaforma e farla funzionare con le librerie Python che supportano l'algoritmo di apprendimento automatico è fantastica. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** L'unico problema è che ci vuole tempo per abituarsi, specialmente a capire come commentare il codice. A volte sembra anche difficile lavorarci. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** La soluzione che ottengo è che ho una piattaforma affidabile per mostrare il mio algoritmo e la possibilità di condividerlo con altri, in un senso open-source. ### 12. Fondamenti di Apprendimento Automatico che Costruiscono Modelli Solidi **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Ricerca | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 16, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** L'apprendimento automatico è un argomento fondamentale per imparare a costruire modelli e aiutare una macchina ad apprendere dalle sue esperienze. Devo aggiungere che ero uno studente laureato nel 2025 presso la VIT Bhopal University, specializzato in AIML. Pertanto, conosco bene il numero di algoritmi e il loro utilizzo, che sono più facili da integrare rispetto ad altri algoritmi di deep learning. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Tutti hanno iniziato a muoversi verso tecniche di apprendimento più profonde. Ma gli algoritmi di apprendimento automatico sono finora i più facili da usare e possono essere rimodificati e ottimizzati frequentemente. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Lo uso per costruire diversi modelli per la previsione delle malattie, l'analisi dei dati, la classificazione ecc. e molti altri compiti. ### 13. Python: Il linguaggio di riferimento per l'apprendimento automatico accessibile e ad alte prestazioni **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jordas N. | Translator and interpreter, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Puoi gestire i dati in modo efficace e comprendere diversi processi. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** A volte può essere confuso e difficile da capire. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Il machine learning in Python aiuta a risolvere la sfida di trasformare i dati in un'intelligenza scalabile e adattiva. Mi avvantaggia rendendo il mio lavoro più veloce, intelligente e incisivo, sia che stia analizzando dati, costruendo sistemi o prendendo decisioni. ### 14. Python rende l'apprendimento automatico creativo **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 18, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Python rende l'apprendimento automatico più creativo che doloroso. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** I conflitti di versione tra NumPy, CUDA, PyTorch, TensorFlow e i driver del sistema operativo possono essere brutali **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** L'apprendimento automatico in Python risolve problemi come il riconoscimento di schemi, la previsione e l'automazione trasformando grandi quantità di dati disordinati in informazioni utili. ### 15. Tecnologia emergente promettente con miglioramenti continui **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ayushi S. | Technical Associate, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** January 16, 2026 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Poiché è una tecnologia emergente, ci sono ancora molte aree in cui vengono apportati miglioramenti e utilizzati. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Può memorizzare dati personali per aiutare l'agente a imparare. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Come ingegnere del software, lo trovo utile per risolvere problemi di pensiero analitico. ### 16. Panda con Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Komal A. | Spec Analytics, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** January 22, 2025 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Mi piace che Python offra un ricco ecosistema di librerie come TensorFlow, scikit-learn e PyTorch, rendendo facile implementare e sperimentare con modelli di apprendimento automatico in modo efficiente. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Non mi piace che l'apprendimento automatico in Python possa a volte essere intensivo in termini di risorse, richiedendo una potenza computazionale significativa per l'addestramento di modelli di grandi dimensioni. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** L'apprendimento automatico in Python sta risolvendo il problema dell'automazione delle decisioni basate sui dati e dell'analisi predittiva, beneficiandomi consentendo lo sviluppo di modelli efficienti per applicazioni diverse come la previsione e la classificazione. ### 17. Direttore dell'Ingegneria - Oracle **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mikhail I. | Director of Software Engineering, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** December 04, 2024 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** - Rende la preparazione e l'esplorazione dei dati facile, specialmente nella fase iniziale - Nessun bisogno di estrazione dei dati. Può lavorare con i dati nel DB - La pipeline è semplice **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** - Algoritmi supportati limitati - Costo, a causa della licenza **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Python è una lingua molto popolare ora. Mentre si conserva i dati nel DB, non c'è bisogno di passaggi di estrazione, possiamo fare un POC completo per soluzioni supervisionate, classificazione, bag of words, ... per i dati nel DB. Senza fare ETL, attualmente siamo in grado di fare alcune soluzioni di apprendimento supervisionato per i dati in Oracle DB usando OML4Py. ### 18. La mia recensione sull'apprendimento automatico con Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kunal M. | Data analysts, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 21, 2024 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** La cosa che mi piace di più dell'apprendimento automatico con Python è che offre librerie e framework estesi che rendono il nostro lavoro facile. Ha uno dei migliori supporti della comunità per i programmatori. Ottimo per la visualizzazione con l'aiuto di Matplotlib e Seaborn... **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Attualmente non c'è nulla che vedo che non mi piaccia dell'apprendimento automatico con Python. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** L'apprendimento automatico in Python sta affrontando una vasta gamma di problemi in vari settori, e i suoi benefici sono sostanziali in campi come la finanza, la sanità, la produzione manifatturiera, l'elaborazione del linguaggio naturale e anche i trasporti... ### 19. Python: Il linguaggio ideale per il Machine Learning **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shivam M. | Tecnologia dell'informazione e servizi, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** June 02, 2023 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Poiché Python è un linguaggio molto facile e per l'apprendimento automatico, dobbiamo scrivere un codice ampio, diversificato e molto complesso, che è piuttosto difficile in qualsiasi altro linguaggio di programmazione, quindi da questo punto di vista Python è il linguaggio più adatto per l'apprendimento automatico. Inoltre, ha enormi librerie che aiutano gli sviluppatori a scrivere codice in modo efficiente ed efficace. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Come ingegnere di machine learning, ho trovato Python un linguaggio straordinario per il machine learning e ne apprezzo l'adattabilità e l'ampiezza delle funzionalità. Python è noto non solo per il suo successo nel machine learning e nella data science, ma anche come scelta principale per lo sviluppo web e altre discipline. Il suo vasto ecosistema di librerie, la sintassi intuitiva e la vivace comunità lo rendono un linguaggio preferito dai sviluppatori, permettendo loro di progettare soluzioni nuove ed efficienti. Python brilla davvero nel fornire un'esperienza fluida e coinvolgente sia per i professionisti del machine learning che per gli appassionati. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** L'uso del machine learning in Python ha contribuito alla creazione di strumenti e librerie potenti che hanno permesso lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale più avanzati e sofisticati come chat gpt. Fornisce soluzioni efficienti e scalabili a problemi complessi, aiuta nell'automazione dei compiti, migliora i processi decisionali, consente intuizioni basate sui dati e apre opportunità per l'innovazione e il vantaggio competitivo. L'ecosistema ricco di librerie di Python, la documentazione estesa e la comunità attiva supportano ulteriormente i professionisti nella costruzione e distribuzione efficace di modelli di machine learning. ### 20. È importante sapere e applicare **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prasanth B. | Process Specialist, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 19, 2023 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Pandas - Amo esplorare i dati con pandas **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** A volte per compiti semplici dobbiamo seguire gli stessi passaggi **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Previsioni ### 21. Estrazione dei dati per l'apprendimento automatico **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Syed Adeel H. | Infrastructure Manager, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** March 29, 2023 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Uno dei principali vantaggi dell'utilizzo di Python per l'apprendimento automatico è la sua facilità d'uso. Il linguaggio ha una sintassi pulita e intuitiva che rende facile scrivere e comprendere il codice, anche per coloro che sono nuovi alla programmazione. Inoltre, Python ha una comunità ampia e di supporto che fornisce molte risorse e tutorial per aiutare gli utenti a iniziare. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Python è un linguaggio interpretato, il che significa che è più lento rispetto ai linguaggi compilati come C++ o Java. Questo può essere uno svantaggio quando si lavora con dataset molto grandi o algoritmi complessi. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Con l'aiuto del machine learning in Python, può essere utilizzato per rilevare transazioni fraudolente, come le frodi con carte di credito. Librerie Python come sci-kit-learn e TensorFlow sono utilizzate per costruire modelli di rilevamento delle frodi che possono identificare schemi di comportamento fraudolento. ### 22. Super veloce da avviare, ottimi risultati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Oliver G. | Technical Sales Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** June 28, 2022 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Strumenti ben supportati come TensorFlow **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Le prestazioni possono essere problematiche e difficili da diagnosticare, specialmente utilizzando di default il 100% di qualsiasi GPU data. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Ho usato TensorFlow per la ricerca accademica per la classificazione basata su immagini e dati puntuali. Abbiamo ottenuto risultati non possibili con gli strumenti di codifica tradizionali. ### 23. Python per l'Apprendimento Automatico (Sviluppo e Distribuzione del Modello) **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Consulenza manageriale | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 12, 2021 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Python è il linguaggio di programmazione più avanzato per implementare modelli di machine learning da zero. Fornisce una vasta gamma di librerie e funzioni personalizzate per costruire, addestrare e sviluppare modelli di ML. Offre codice facilmente interpretabile, ragionevole e conciso e consente agli sviluppatori di costruire e testare algoritmi di machine learning complessi su dati strutturati e non strutturati con facilità. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Python è un linguaggio di programmazione interpretato che ha una velocità limitata poiché l'esecuzione del codice avviene riga per riga. Il threading non è supportato in Python, il che rappresenta un problema nell'implementazione di soluzioni di machine learning su larga scala. **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** Consiglierei sicuramente di utilizzare Python per costruire applicazioni basate sull'apprendimento automatico, a condizione che il tuo team abbia esperienza nella programmazione. Python richiede che gli sviluppatori siano familiari con il concetto di funzioni, classi e programmazione orientata agli oggetti. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Stiamo utilizzando Python in più progetti per costruire soluzioni di machine learning da zero. Ha aiutato gli sviluppatori a addestrare e testare rapidamente i modelli di ML su dati strutturati per costruire scorecard basate sul rischio. La libreria Scikit-learn fornisce tutti gli algoritmi per implementare modelli di machine learning come Random Forest, XGBoost, SVM, Regressione Lineare e Logistica. Utilizziamo anche Python per automatizzare processi che coinvolgono screening e verifica manuali. ### 24. È molto facile creare un modello di machine learning con l'aiuto di diverse librerie Python. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Design | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** May 19, 2022 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Creare un modello di machine learning con l'aiuto di Python è molto facile, inoltre se lo stai integrando con una pipeline sincrona, Python funziona molto bene. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Posso solo pensare a un po' lento, altrimenti tutto va bene. **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** Per i casi d'uso del machine learning non riuscivo a pensare a nessun'altra lingua oltre al Python. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Creazione di un modello di apprendimento automatico per identificare l'elemento, segmentazione semantica, ecc. ### 25. Potente e moderno apprendimento automatico usando python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Alvaro R. | Profesor titular, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 17, 2021 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Gli ultimi e più avanzati modelli per l'apprendimento automatico sono disponibili in Python. Questo ti permette di eseguire esperimenti aggiornati. Ci sono molti tutorial per utilizzare l'apprendimento automatico con Python e i sistemi più moderni lo usano. Se ho qualche problema con l'output, o qualsiasi errore, ci sono molti forum su internet che mostrano qualsiasi possibile soluzione. Questo mi incoraggia a usarlo perché posso essere sicuro di risolvere qualsiasi problema possa avere. Se non trovi la soluzione, puoi postare una domanda e aspettare una risposta nei giorni successivi. D'altra parte, l'apprendimento automatico con Python permette di utilizzare l'accelerazione HW come le GPU. Devi solo impostare l'HW corretto. Un altro vantaggio è il fatto che ci sono diverse librerie per fare apprendimento automatico con Python. Nel caso in cui non te ne piaccia nessuna, puoi scegliere tra le altre. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Ci sono molte librerie e la documentazione per alcune di esse è a volte incompleta. Inoltre, alcune funzioni cambiano tra le diverse versioni, rendendo il vecchio codice incompatibile con il nuovo. **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** Se sai già quale algoritmo vuoi utilizzare, devi solo cercare il nome di quell'algoritmo nella libreria. Se hai qualche dubbio, ti consiglio di dare un'occhiata all'API o a qualsiasi esempio sul web. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Lavoro principalmente con la classificazione del testo e altri compiti legati all'elaborazione del linguaggio naturale. Posso elaborare il testo con altri strumenti Python e collegare l'output a qualsiasi modello di apprendimento automatico. ### 26. La migliore piattaforma open source per eseguire analisi **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dinesh Y. | Manager, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** December 30, 2021 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** È disponibile su una piattaforma open-source e ha una comunità molto buona per chiarire tutti i dubbi. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** La sicurezza dei dati è una delle preoccupazioni qui, ma ci sono molti modi per proteggerla. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Prevedere le vendite dei membri della carta nei prossimi mesi e pianificare di conseguenza il budget di marketing. ### 27. Apprendimento automatico con Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 15, 2022 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Ridurrà drasticamente il nostro lavoro. Esempio: il mese scorso ho lavorato sulla sintesi del testo con ml e alla fine del progetto ho concluso che riduce l'80% del nostro sforzo manuale. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** C'è un inconveniente che a volte non è accurato **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Come ho accennato sopra, ho lavorato sulla sintesi del testo e alla fine ho realizzato che riduce molto lo sforzo manuale. ### 28. Strumento di scripting Python e strumento di apprendimento automatico **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** manisha s. | intern, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 29, 2020 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Python è un linguaggio di programmazione per l'apprendimento automatico facile da usare, che dispone di librerie e pacchetti estesi. I suoi pacchetti forniscono una visualizzazione efficiente per comprendere. Inoltre, al giorno d'oggi è utilizzato per scopi di sicurezza informatica per la creazione di script automatizzati. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** La sintassi è meno user-friendly rispetto ad altri linguaggi di programmazione come R, il che la rende meno efficiente per i principianti. **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** È il miglior linguaggio di programmazione per soddisfare qualsiasi esigenza algoritmica e sta crescendo quotidianamente grazie al deep learning e all'IA. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Mi ha davvero aiutato a programmare meglio qualsiasi tipo di algoritmo di apprendimento automatico. ### 29. ML in python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kartik K. | Product Technology Planning- Staff Industrial Engineer, Global Operations, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 15, 2020 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Compatibilità con i dataframe e la comunità online. Inoltre è facile da imparare e facile da usare. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Meno flessibilità nel cambiare l'algoritmo. Modificare le librerie non è così facile **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** La sua facilità di apprendimento e d'uso lo rendono eccezionale **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Sto risolvendo modelli di previsione e questo mi aiuta ad automatizzare e talvolta a ottimizzare il problema basandomi su dati precedenti. ### 30. Feedback positivo sul Machine Learning in Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Forniture e attrezzature aziendali | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 29, 2020 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Il fatto che operi su un percorso semplificato. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** A volte il codice di errore può essere difficile da identificare **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** Direi che tutti dovrebbero provarlo, e credo fermamente che lo consiglierai anche ad altri. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Attualmente sto lavorando alla progettazione di un componente che può essere aggiunto a un sistema già esistente. Il machine learning in Python rende facile la codifica del componente, perché la maggior parte delle volte basta copiare e incollare per vedere il risultato richiesto. ### 31. Era del Machine Learning **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prabakar S. | Project Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** April 13, 2019 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Pacchetti come Sci-kit learn e Keras sono molto utili per un rapido dispiegamento nella linea di produzione. Il Deep Learning nella visione artificiale mostra risultati considerevoli. Con una grande quantità di dati, i framework di Machine Learning in Python ci aiutano a sviluppare più velocemente e a ridurre il nostro tempo di sviluppo. Framework come Tensorflow, caffe, pytorch sono molto efficaci nello sviluppo e nel dispiegamento del deep learning. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Quando abbiamo una grande quantità di dati, è necessario analizzarli prima di utilizzarli per lo sviluppo. Qui in Python Machine Learning, non c'è un buon framework di analisi dei dati in python. Non mi piace python perché il suo tempo di sviluppo è molto alto. **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** Buon strumento. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Utilizziamo l'apprendimento automatico nell'analisi della qualità. In precedenza utilizzavamo algoritmi personalizzati per trovare difetti su un prodotto nella linea di produzione. Dopo aver iniziato a utilizzare l'apprendimento automatico in Python, tutte le caratteristiche vengono apprese dal framework stesso, dobbiamo solo assicurarci che i dati che forniamo siano imparziali. Il carico di sviluppo è notevolmente ridotto. Ora ci stiamo concentrando sulla realizzazione di hardware migliore per i nostri prodotti. ### 32. Una delle migliori librerie per implementare il machine learning **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Neha S. | Software Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** August 02, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** È l'amalgama di tutti i tipi di algoritmi di apprendimento automatico insieme ai loro esempi e tutorial che è la cosa migliore. È molto ben documentato, il che lo rende facile da implementare. È anche facile da usare. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Ha fornito molti metodi di implementazione che sono piuttosto buoni, ma allo stesso tempo generano troppa confusione. Quindi è necessario fare qualche ricerca per decidere quale opzione scegliere tra quelle disponibili. **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** Il machine learning in Python è un pacchetto completo di ottime librerie, una delle quali è "scikit-learn". Inoltre, ha fornito tutti i tipi di esempi utili e tutorial che ci rendono facile l'implementazione del machine learning. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Ha aiutato molto nei lavori di ricerca relativi al data mining e anche nell'analisi dei big data. Abbiamo potuto addestrare i nostri dati con i diversi algoritmi disponibili e quindi siamo stati in grado di valutare l'accuratezza. L'uso più importante è della libreria "scikit-learn". ### 33. La semplicità di usare Python per l'apprendimento automatico **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bryce S. | Machine Learning Engineer, Wireless, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 13, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Mi piace quanto sia semplice usare Python e la quantità di librerie già esistenti che aiutano a ridurre il tempo di sviluppo. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** L'unica cosa che davvero non mi piace è quando aggiornano la versione di Python e ti ritrovi con codici che funzionano solo su certe versioni. Diventa quindi il tuo compito aggiornare o ridurre la sintassi del codice a seconda della versione che stai usando. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Sto usando Python per classificare immagini specifiche e anche per localizzare oggetti specifici. ### 34. Ottimo linguaggio per l'apprendimento automatico **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rajat W. | Process Data Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** November 13, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Sono disponibili molti moduli per l'apprendimento automatico, basta preparare i dati secondo le esigenze e poi i moduli si occupano dell'algoritmo. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Preparazione dei dati per l'addestramento dell'algoritmo **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Ottimo modo per automatizzare i processi e l'analisi dei dati. Aiuta anche a prevedere molti valori. ### 35. Allena e guadagna **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Daud K. | Laboratory Specialist, Ospedali e assistenza sanitaria, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 08, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Si dice che addestrare una rete sia molto difficile nel machine learning, ma se lo fai tramite Python, diventa più facile. Prova, rimarrai stupito. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Non c'è nulla che non mi piaccia nel fare machine learning in Python **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Attualmente sto analizzando dati genomici utilizzando il machine learning in Python e cercando di costruire un algoritmo che possa rilevare la variante genetica. ### 36. Apprendimento automatico con Python Pandas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** James S. | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 03, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** È facile da usare. Molta documentazione online. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Attualmente, niente. Lo preferisco a Matlab o R. **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** Impara e usalo il più possibile. Questo sarà sicuramente utilizzato anche in futuro. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Dipende da cosa mi capita. Ho fatto previsioni di azioni, sviluppato modelli di previsione del churn per l'industria al dettaglio. ### 37. L'apprendimento automatico in Python può essere utilizzato anche dai meno esperti di tecnologia! **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Savannah L. | Post-Baccalaureate IRTA, Ricerca, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 30, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Ci sono così tanti script e pacchetti Python ben documentati, di buon senso e facilmente implementabili per l'apprendimento automatico. Scikit-learn ha dei tutorial straordinari, per l'apprendimento dei concetti, l'apprendimento delle funzioni o il "modello predittivo", e il clustering e la ricerca di schemi predittivi. Con il linguaggio Python stesso, è facile capire come utilizzare l'algoritmo Kmeans e implementare aspetti dell'apprendimento automatico con i propri dati. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Iniziare può essere difficile! I tutorial possono essere difficili da trovare, specialmente se non sei abituato a usare linguaggi open-source come Python. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Analisi dei big data per misurare i risultati del nostro intervento tramite app per smartphone ### 38. Apprendimento automatico usando Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Aviazione e aerospaziale | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 03, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari per risolvere i problemi associati all'apprendimento automatico. Le librerie Python come Keras, Theanos, TensorFlow e Scikit-Learn hanno reso la programmazione dell'apprendimento automatico relativamente facile. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** A volte a causa dei dati l'IDE di Python si blocca. **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** L'apprendimento automatico è meglio utilizzato in Python grazie alle librerie di ML e soprattutto per la visualizzazione dei dati. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Uso l'apprendimento automatico per costruire modelli di classificazione per risolvere problemi industriali. Ho capito che è facile da interpretare e comprensibile. Facile creare una matrice di confusione che viene utilizzata per ottenere l'accuratezza della classificazione. ### 39. Facile da imparare, molte risorse = efficiente! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Pratica medica | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** L'apprendimento automatico con Python è molto facile da configurare. Una volta scaricato Python, supponendo che tu lo scarichi con Spyder e Anaconda, tutto sarà preconfezionato. Per persone con conoscenze di programmazione amatoriali come me, ogni volta che incontro un ostacolo, sono in grado di andare online e trovare soluzioni. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** A differenza di Tableau, non esiste una piattaforma ufficiale, almeno non sono riuscito a trovarne una. Inoltre, ci sono troppi pacchetti per l'apprendimento automatico. Devi fare le tue ricerche per sapere quale è adatto al tuo scenario. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Elaborazione del linguaggio naturale, classificazione del testo. ### 40. La migliore libreria per l'apprendimento automatico **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Amirreza S. | Research Assistant, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** March 29, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Dato l'enorme investimento che diverse aziende hanno fatto su Python per l'apprendimento automatico, ci sono strumenti davvero validi disponibili per tutti i tipi di algoritmi di apprendimento automatico in Python. Quasi ogni framework di reti neurali profonde è scritto principalmente per Python o ha un wrapper per Python. La libreria SciPy fornisce tutto il necessario per eseguire la maggior parte del lavoro sugli algoritmi di apprendimento automatico di base. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** A differenza di MATLAB, diverse aziende stanno sviluppando strumenti per Python. Ci sono sempre nuove librerie che sono incompatibili con altre. Di solito non aggiorno a una nuova versione di una libreria finché qualcosa non smette di funzionare. **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** Se hai familiarità con le basi della programmazione orientata agli oggetti, usare gli strumenti di machine learning in Python dovrebbe essere facile per te. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Alleniamo diversi algoritmi di apprendimento automatico per applicazioni di visione artificiale. ### 41. È davvero facile eseguire applicazioni di machine learning usando Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Istruzione superiore | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 03, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Il pacchetto scikit-learn include la maggior parte degli strumenti di machine learning efficienti e recenti come Random Forest, SVM, Boosting e così via. È davvero facile e veloce con il pacchetto scikit-learn di Python. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Hai solo bisogno di competenze di base nella programmazione in Python. Una volta che sei familiare con la programmazione in Python, che è piuttosto semplice, le applicazioni di machine learning sono un gioco da ragazzi usando Python. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Ho utilizzato principalmente nel mio lavoro di ricerca relativo al data mining e all'elaborazione del segnale. ### 42. Python è uno dei migliori strumenti per il machine learning **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Ricerca | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** August 01, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** TensorFlow è uno strumento per il deep learning. Questa è la cosa che mi piace di più di Python, poiché offre tanta flessibilità per il deep learning. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** A volte trovo il debug un po' noioso. **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** Ottimo per strumenti di apprendimento profondo **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Problemi di riconoscimento. Python offre un sacco di librerie. ### 43. Librerie e strumenti di apprendimento automatico estensivi **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Istruzione superiore | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** March 20, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Collezioni complete di algoritmi di apprendimento automatico e molti esempi e tutorial, in particolare la libreria scikit-learn include quasi tutti gli algoritmi di apprendimento automatico possibili. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** La documentazione per alcune funzioni è piuttosto limitata. Non tutti gli algoritmi implementati sono presenti. La maggior parte delle librerie aggiuntive sono facili da installare, ma alcune possono essere piuttosto complicate e richiedere un po' di tempo. **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** Il machine learning in Python ha molte ottime librerie, consulta i tutorial per ogni modulo prima di usarlo poiché di solito ha molti esempi utili. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Clustering e classificazione non supervisionati. La libreria più popolare, scikit-learn (o sklearn), ha una raccolta di esempi e tutorial che possono essere facilmente seguiti. Altri moduli sono facili da installare. ### 44. Apprendimento automatico con Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Telecomunicazioni | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 03, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Facilità di configurazione, una miriade di opzioni, tutorial, blog, risorse disponibili, facilità di avvio **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Niente. È fantastico. Poiché tutto è open source, trovare supporto o aiuto può essere un po' complicato per problemi personalizzati. **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** Ci sono ottimi corsi disponibili online. Scegline uno. Inizia. Acquista dello spazio cloud se non hai potenza di elaborazione, trova un progetto su Kaggle e inizia subito. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Molte cose. Provare il rilevamento del sentimento, il profiling della voce, l'NLP sulle telefonate ### 45. Python - Il modo più semplice per sporcarsi le mani con il machine learning **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 30, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** La facilità di implementazione offerta dalle librerie Python e la documentazione disponibile. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Troppi modi per implementare la stessa cosa, a volte diventa confuso. **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** Inizia con il problema di classificazione di base del dataset iris. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Risolvo molti problemi di classificazione e regressione con la libreria scikit learn. Una documentazione ben spiegata è disponibile online. Ci sono molti siti web per principianti. Con solo poche righe di codice puoi addestrare il tuo modello di Machine Learning. ### 46. nessun commento **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chinmaya L. | Research Assistant, Ospedali e assistenza sanitaria, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** August 04, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** È facile imparare e migliorare le tue abilità di programmazione. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** A volte il codice è incompleto e quindi il progetto rimane incompleto. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Imparare dal codice di qualcun altro. ### 47. Software ben avanzato **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 06, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** È esattamente ciò che dovrebbe essere. Python è ancora oggi uno dei migliori linguaggi di programmazione e questo software rende molto più facile il test. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Onestamente, non c'è davvero nulla da non apprezzare in questo software. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Sono in grado di automatizzare gran parte dei test che avrei passato ore a completare. ### 48. Miglior strumento open-source per il machine learning **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Internet | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 02, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Tutto. Python è il linguaggio open source più amichevole per la produzione, scalabile, veloce, orientato agli oggetti, con il miglior supporto al mondo per costruire modelli di machine learning nell'industria. **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Non c'è niente che non mi piaccia di Python **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** Vai avanti. Mani giù! **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Costruire un modello di apprendimento automatico di livello produttivo all'interno dell'azienda per molti, molti progetti. ### 49. grandi funzioni di ML **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** May 18, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** funzioni integrate disponibili open-source gratuito materiale didattico e tutorial disponibili online **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** leggera curva di apprendimento se si passa da un'altra lingua **Raccomandazioni per chi sta considerando machine-learning in Python:** devi solo conoscere il linguaggio di programmazione di alto livello per usarlo molto facile da imparare Python è il nuovo R se sei nel campo della scienza dei dati **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** classificazioni mediche e delle malattie predizione della diagnosi è veloce eseguire algoritmi di ML in python ### 50. Revisione di ML in Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 31, 2018 **Cosa Le piace di più di machine-learning in Python?** Discesa del gradiente e modello di regressione lineare **Cosa non Le piace di machine-learning in Python?** Ci vuole più tempo per eseguire il codice, ma l'IDE è davvero utile, è ciò che mi piace di questo software. **Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e in che modo La sta aiutando?** Sto facendo una macchina per imparare di più con questo. ## machine-learning in Python Discussions - [Quale versione di Python è la migliore per il machine learning?](https://www.g2.com/it/discussions/which-python-version-is-best-for-machine-learning) - 2 comments - [Cos'è Python con l'apprendimento automatico?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-python-with-machine-learning) - 1 comment - [View machine-learning in Python pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/machine-learning-in-python/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-16+00%3A05%3A49+-0500&secure%5Bsession_id%5D=b9228dff-ccf3-4312-b413-2b91d8d35a22&secure%5Btoken%5D=e10e987293e608040f4e442668585591d77f499548fb4a9de21bbd2794a9cbb3&format=llm_user) ## machine-learning in Python Integrations - [AWS CloudFormation](https://www.g2.com/it/products/aws-aws-cloudformation/reviews) - [AWS Lambda](https://www.g2.com/it/products/aws-lambda/reviews) - [Azure AI Document Intelligence](https://www.g2.com/it/products/azure-ai-document-intelligence/reviews) - [Docusign Gen](https://www.g2.com/it/products/docusign-gen/reviews) - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/it/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - [MySQL 5.6](https://www.g2.com/it/products/mysql-5-6/reviews) - [ServiceNow IT Service Management](https://www.g2.com/it/products/servicenow-it-service-management/reviews) - [Snowflake](https://www.g2.com/it/products/snowflake/reviews) - [Visual Studio Code](https://www.g2.com/it/products/visual-studio-code/reviews) ## machine-learning in Python Features **Integrazione - Apprendimento Automatico** - Integrazione **Apprendimento - Apprendimento automatico** - Dati di addestramento - Approfondimenti Azionabili - Algoritmo ## Top machine-learning in Python Alternatives - [Weka](https://www.g2.com/it/products/weka/reviews) - 4.3/5.0 (13 reviews) - [Alteryx](https://www.g2.com/it/products/alteryx/reviews) - 4.6/5.0 (781 reviews) - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/it/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - 4.3/5.0 (651 reviews)