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.

Venditore

machine-learning in Python

Discussioni

Comunità machine-learning in Python

Valore a colpo d'occhio

Medie basate su recensioni di utenti reali.

Tempo di Implementazione

1 mese

Costo Percepito

$$$$$

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Integrazioni machine-learning in Python

(4)

Informazioni sull'integrazione provenienti da recensioni di utenti reali.

Recensioni machine-learning in Python (47)

Le recensioni di G2 sono autentiche e verificate.

Ecco come.

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.

Ayushi S.

Technical Associate

Enterprise (> 1000 dip.)

1/16/2026

"Tecnologia emergente promettente con miglioramenti continui"

4.5/5

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

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

Può memorizzare dati personali per aiutare l'agente a imparare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Komal A.

Spec Analytics

Enterprise (> 1000 dip.)

1/22/2025

"Panda con Python"

4.5/5

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

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

Mikhail I.

Director of Software Engineering

Enterprise (> 1000 dip.)

12/4/2024

"Direttore dell'Ingegneria - Oracle"

4/5

Cosa ti 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 Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

- Algoritmi supportati limitati

- Costo, a causa della licenza Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Kunal M.

Data analysts

Mid-Market (51-1000 dip.)

8/21/2024

"La mia recensione sull'apprendimento automatico con Python"

5/5

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

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

Attualmente non c'è nulla che vedo che non mi piaccia dell'apprendimento automatico con Python. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Shivam M.

Tecnologia dell'informazione e servizi

Piccola impresa (50 o meno dip.)

6/2/2023

"Python: Il linguaggio ideale per il Machine Learning"

5/5

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

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

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

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Prasanth B.

Process Specialist

Piccola impresa (50 o meno dip.)

10/19/2023

"È importante sapere e applicare"

4.5/5

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

Pandas - Amo esplorare i dati con pandas Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

A volte per compiti semplici dobbiamo seguire gli stessi passaggi Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Syed Adeel H.

Infrastructure Manager

Piccola impresa (50 o meno dip.)

3/29/2023

"Estrazione dei dati per l'apprendimento automatico"

4.5/5

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

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

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

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Oliver G.

Technical Sales Engineer

Piccola impresa (50 o meno dip.)

6/28/2022

"Super veloce da avviare, ottimi risultati"

4.5/5

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

Strumenti ben supportati come TensorFlow Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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

Utente verificato in Consulenza manageriale

Piccola impresa (50 o meno dip.)

11/12/2021

Partner commerciale del venditore o concorrente del venditore, non incluso nei punteggi G2.

"Python per l'Apprendimento Automatico (Sviluppo e Distribuzione del Modello)"

5/5

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

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

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.