David Robert L.

Chief Technical Officer

Piccola impresa (50 o meno dip.)

1/13/2026

"Python è all'avanguardia nell'accessibilità del machine learning"

4.5/5

Cosa ti 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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti 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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e come ti sta beneficiando?

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Recensioni e Dettagli del Prodotto 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.

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machine-learning in Python

Discussioni

Comunità machine-learning in Python

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Medie basate su recensioni di utenti reali.

Tempo di Implementazione

1 mese

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Integrazioni machine-learning in Python

(4)

Informazioni sull'integrazione provenienti da recensioni di utenti reali.

Recensioni machine-learning in Python (46)

Le recensioni di G2 sono autentiche e verificate.

Ecco come.

Prashanth B.

Research Associate

Ricerca

Piccola impresa (50 o meno dip.)

1/14/2026

"Eccellente, versatile apprendimento automatico con Python e potenti librerie"

4.5/5

Cosa ti 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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti 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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e come ti sta beneficiando?

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Kajal K.

Software developer tire 2

Mid-Market (51-1000 dip.)

1/15/2026

"Python ML Reso Facile: Librerie Ricche, Prototipazione Veloce, Comunità Forte"

5/5

Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

Ciò che mi piace di più dell'apprendimento automatico in Python è il ricco ecosistema di librerie e framework come NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow e PyTorch. La sintassi semplice e leggibile di Python rende facile prototipare, sperimentare e iterare rapidamente sui modelli. Il forte supporto della comunità e l'ampia documentazione rendono anche lo sviluppo, il debugging e l'apprendimento più efficienti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

Sebbene Python sia facile da usare, le prestazioni possono essere una limitazione per compiti di apprendimento automatico su larga scala o ad alta intensità di calcolo rispetto ai linguaggi di livello inferiore. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e come ti sta beneficiando?

Il machine learning in Python risolve la sfida di costruire, sperimentare e distribuire modelli basati sui dati in modo efficiente. Il suo vasto ecosistema di librerie consente di eseguire compiti come la pre-elaborazione dei dati, l'addestramento dei modelli, la valutazione e la distribuzione in modo semplificato. Questo mi avvantaggia accelerando lo sviluppo, riducendo la complessità e rendendo più facile trasformare i dati in intuizioni azionabili per la previsione, l'automazione e il processo decisionale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Shubham V.

Student

Piccola impresa (50 o meno dip.)

1/15/2026

"Potente per risolvere problemi nuovi e della comunità"

4/5

Cosa ti 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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti 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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e come ti sta beneficiando?

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Parth P.

Developer

Mid-Market (51-1000 dip.)

1/27/2026

"Efficiente e facile da usare Python ML con scikit-learn, matplotlib e PyTorch"

4.5/5

Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

Il machine learning in Python è efficiente e facile da usare e implementare con strumenti come Scikit-learn, Matplotlib, PyTorch poiché questi aiutano a costruire e addestrare i modelli di ML in modo efficiente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

A volte ci vuole molto carico e anche la frequenza dei modelli non è così accurata come richiesto e anche per integrarsi con altri a volte incontro problemi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e come ti sta beneficiando?

Come prima, devo addestrare i modelli di apprendimento automatico con altri metodi tradizionali e pacchetti, ma con Python è meglio e più facile da implementare poiché fornisce molti altri pacchetti come Matplotlib, scikit-learn e altri, quindi ora posso facilmente addestrare i modelli. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

KharanKumar R.

Data Analyst

Software per computer

Mid-Market (51-1000 dip.)

1/20/2026

"Machine Learning di livello produttivo in Python con librerie potenti"

5/5

Cosa ti 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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

Non ho nulla da criticare riguardo al machine learning in Python, tutto basato sui requisiti è buono. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Shivani S.

Software Engineer

Mid-Market (51-1000 dip.)

1/13/2026

"Apprendimento dell'IA con Python"

5/5

Cosa ti 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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti 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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sahil P.

AIML Engineer

Piccola impresa (50 o meno dip.)

1/13/2026

"Python ML reso facile con ampie librerie e supporto GPU"

4/5

Cosa ti 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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

Non ho avuto molti problemi a fare machine learning in Python; è il mio linguaggio preferito per questo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo machine-learning in Python e come ti sta beneficiando?

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Ricerca

Piccola impresa (50 o meno dip.)

1/16/2026

"Fondamenti di Apprendimento Automatico che Costruiscono Modelli Solidi"

4.5/5

Cosa ti 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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti 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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Jordas N.

Translator and interpreter

Piccola impresa (50 o meno dip.)

1/13/2026

"Python: Il linguaggio di riferimento per l'apprendimento automatico accessibile e ad alte prestazioni"

5/5

Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

Puoi gestire i dati in modo efficace e comprendere diversi processi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

A volte può essere confuso e difficile da capire. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Software per computer

Piccola impresa (50 o meno dip.)

1/18/2026

"Python rende l'apprendimento automatico creativo"

4.5/5

Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

Python rende l'apprendimento automatico più creativo che doloroso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

I conflitti di versione tra NumPy, CUDA, PyTorch, TensorFlow e i driver del sistema operativo possono essere brutali Recensione raccolta e ospitata su G2.com.