Recensioni e Dettagli del Prodotto machine-learning in Python

È disponibile su una piattaforma open-source e ha una comunità molto buona per chiarire tutti i dubbi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La sicurezza dei dati è una delle preoccupazioni qui, ma ci sono molti modi per proteggerla. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

C'è un inconveniente che a volte non è accurato Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La sintassi è meno user-friendly rispetto ad altri linguaggi di programmazione come R, il che la rende meno efficiente per i principianti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Compatibilità con i dataframe e la comunità online. Inoltre è facile da imparare e facile da usare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Meno flessibilità nel cambiare l'algoritmo. Modificare le librerie non è così facile Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il fatto che operi su un percorso semplificato. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte il codice di errore può essere difficile da identificare Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace quanto sia semplice usare Python e la quantità di librerie già esistenti che aiutano a ridurre il tempo di sviluppo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sono disponibili molti moduli per l'apprendimento automatico, basta preparare i dati secondo le esigenze e poi i moduli si occupano dell'algoritmo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Preparazione dei dati per l'addestramento dell'algoritmo Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Si dice che addestrare una rete sia molto difficile nel machine learning, ma se lo fai tramite Python, diventa più facile. Prova, rimarrai stupito. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è nulla che non mi piaccia nel fare machine learning in Python Recensione raccolta e ospitata su G2.com.