# machine-learning in Python Reviews **Vendor:** machine-learning in Python **Category:** [Software de Aprendizado de Máquina](https://www.g2.com/pt/categories/machine-learning) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 50 ## About machine-learning in Python O projeto "machine-learning" de jeff1evesque é uma interface web baseada em Python e uma API REST projetada para realizar tarefas de classificação e regressão. Ele fornece uma plataforma amigável para a implementação de modelos de aprendizado de máquina, tornando-o acessível tanto para iniciantes quanto para profissionais experientes. Principais Características e Funcionalidades: - Interface Web: Oferece uma interface gráfica intuitiva para gerenciar conjuntos de dados, treinar modelos e visualizar resultados. - API REST: Permite integração perfeita com outras aplicações, possibilitando fluxos de trabalho automatizados de aprendizado de máquina. - Classificação e Regressão: Suporta uma variedade de algoritmos para lidar de forma eficaz com problemas de classificação e regressão. - Documentação: Guias abrangentes e recursos estão disponíveis para ajudar os usuários a entender e utilizar as capacidades da plataforma. Valor Principal e Soluções para Usuários: Este projeto simplifica o processo de implantação de modelos de aprendizado de máquina ao fornecer um ambiente coeso que combina gerenciamento de dados, treinamento de modelos e análise de resultados. Ele aborda desafios comuns na implementação de aprendizado de máquina, como a necessidade de expertise em codificação e complexidades de integração, permitindo assim que os usuários se concentrem em obter insights e tomar decisões baseadas em dados. ## machine-learning in Python Pros & Cons **What users like:** - Os usuários apreciam o **rico ecossistema de bibliotecas** em Python, aprimorando a experimentação e implementação de modelos de aprendizado de máquina. (10 reviews) - Os usuários apreciam a **facilidade de uso** no aprendizado de máquina do Python, simplificando o desenvolvimento com bibliotecas e frameworks poderosos. (8 reviews) - Os usuários apreciam a **variedade de modelos** oferecida pelo aprendizado de máquina em Python, facilitando soluções diversas e eficientes. (4 reviews) - Os usuários apreciam a **natureza intuitiva** do Python, que simplifica o aprendizado e a implementação de projetos de aprendizado de máquina. (3 reviews) - Os usuários apreciam as **bibliotecas de alta qualidade** em Python por sua eficácia e suporte em projetos de aprendizado de máquina. (3 reviews) - Documentação (2 reviews) - Resolução de Problemas (2 reviews) - Gestão de Dados (1 reviews) - Facilidade de Implantação (1 reviews) - Os usuários apreciam a **configuração fácil** de aprendizado de máquina em Python, simplificando a preparação e exploração de dados. (1 reviews) **What users dislike:** - Os usuários acham que a **curva de aprendizado difícil** torna desafiador usar efetivamente o aprendizado de máquina em Python. (3 reviews) - Os usuários enfrentam **problemas de dependência** com versões conflitantes de bibliotecas, complicando sua experiência de aprendizado de máquina em Python. (2 reviews) - Os usuários acham o **desempenho lento** do aprendizado de máquina em Python frustrante, especialmente com grandes conjuntos de dados e dependências. (2 reviews) - Os usuários observam a **lentidão** do aprendizado de máquina em Python, principalmente devido à sua natureza interpretada e às demandas de recursos. (2 reviews) - Os usuários observam que as **limitações de desempenho** em Python podem dificultar tarefas de aprendizado de máquina em larga escala em comparação com outras linguagens. (1 reviews) - Problemas de Compatibilidade (1 reviews) - Os usuários acham o **alto custo** de licenciamento de aprendizado de máquina em Python proibitivo para muitos projetos e orçamentos. (1 reviews) - Imprecisão (1 reviews) - Problemas de Integração (1 reviews) - Os usuários expressam preocupação com os **algoritmos limitados suportados** , o que restringe suas capacidades de aprendizado de máquina em Python. (1 reviews) ## machine-learning in Python Reviews ### 1. Treinamento de Modelo Simplificado com Python, Precisa de Inferência Mais Rápida **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dev Saran S. | Science Tutor , Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** April 16, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Eu gosto de aprendizado de máquina em Python por causa de sua facilidade de integração, tornando simples conectar-se a modelos ou criar LLMs adicionais. Eu aprecio como é fácil avaliar o TensorFlow e o benefício de construir sobre frameworks existentes em vez de reinventá-los. Isso me permite usar funções existentes sem ter que reescrever o código, o que torna o fluxo de trabalho suave e eficiente. O processo de configuração é direto, com todas as diretrizes claramente estabelecidas no readme, tornando muito fácil começar. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** O processo de inferência em Python para modelos de aprendizado de máquina é bastante lento e poderia ser melhorado. Lidar com os resultados da inferência pode ser um pouco ineficiente, e melhorias baseadas na arquitetura da CPU poderiam ajudar. Também seria útil se os resultados da inferência pudessem ser passados mais facilmente para aplicativos ou outros softwares de tecnologia via APIs. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** O aprendizado de máquina em Python me permite treinar modelos com até 20 milhões de parâmetros na minha GPU, criando um fluxo de trabalho suave sem reescrever o código. ### 2. Excelente, versátil aprendizado de máquina com Python e bibliotecas poderosas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prashanth B. | Research Associate, Pesquisa, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** January 14, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** O aprendizado de máquina com Python é excelente porque é fácil, muito eficaz e versátil. Com bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, você pode desenvolver diferentes modelos de aprendizado de máquina. Seu código é muito fácil de escrever e divertido, e um grande número de pessoas garante que você obtenha materiais de aprendizado adequados e suporte para aplicar o aprendizado de máquina de forma eficiente para resolver problemas. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Eu não gosto que o aprendizado de máquina na codificação em Python às vezes possa funcionar lentamente com grandes volumes de dados, porque não é a linguagem de codificação mais rápida do mundo. Além disso, pode ser desafiador coordenar as dependências de codificação e as diferentes versões das bibliotecas de codificação que são aplicadas no aprendizado de máquina na codificação em Python. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Em termos de aprendizado de máquina em Python, alguns problemas que estão sendo abordados incluem previsões de tendências, automação de processos, reconhecimento de padrões e tomada de decisões com base em dados. Isso se aplica a indústrias como saúde, finanças e até mesmo marketing. Para mim, como pessoa, sua aplicação é apreciada pois economiza tempo, reduz o esforço humano e pode converter dados em informações valiosas. ### 3. Python está na vanguarda da acessibilidade de aprendizado de máquina **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** David Robert L. | Chief Technical Officer, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Python tem bibliotecas fantásticas como scikit learn, numpy, xdgboost e pandas que tornam os projetos de aprendizado de máquina fáceis de implementar para praticamente qualquer conjunto de dados e projeto. Depois, há o tensorflow e o PyTorch, oferecendo uma infinidade de possibilidades. Eu gosto da linguagem intuitiva do python. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Como o Python é interpretado e não compilado, ele pode ser lento em máquinas locais. O preço que se paga por um ambiente de desenvolvimento mais fácil. Eu vi que existe o CPython, que presumivelmente poderia resolver isso, mas eu não tentei. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Atualmente, está resolvendo questões como previsão de preços, previsão de orçamento e uma variedade de tarefas úteis que eu nunca teria considerado possíveis. Isso é inestimável para o mundo de hoje. E está fazendo tudo isso nos bastidores, com muito pouca intervenção da minha parte, em outras palavras, ter acesso ao poder bruto do Xdgboost, por exemplo, fornece uma ferramenta incrível para programadores. ### 4. Python torna o aprendizado de máquina acessível e rápido de aprender **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Akshit K. | Consultant, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** March 13, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** O aprendizado de máquina em Python tornou o aprendizado de máquina muito acessível. Python possui toneladas de bibliotecas que são atualizadas frequentemente e também tem fácil implementação. Isso me ajuda a aprender rapidamente e acompanhar o ritmo dos avanços em IA. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Como grande parte do aprendizado de máquina se voltou para a IA generativa, a limitação agora é o sistema em vez da tecnologia. A única desvantagem é que há acesso limitado a bons hardwares onde podemos executar aprendizado de máquina em Python. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Trabalho como engenheiro de IA e arquiteto de GenAI. Portanto, o aprendizado de máquina em Python é meu motor e solução para todas as aplicações que desenvolvo e os projetos em que trabalho. ### 5. Comunidade Forte e Bibliotecas Tornam o Python Excelente para o Desenvolvimento RAG **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** balram t. | Ai developer, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** April 23, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Python tem uma comunidade forte e todos os tipos de bibliotecas que podem conectar tudo, trabalhar com bancos de dados e permitir que você use algoritmos de ML dependendo do caso de uso. Estou realmente gostando de Python enquanto desenvolvo sistemas baseados em RAG. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Eu não tenho nada de ruim a dizer sobre Python; é só que às vezes pode ser lento, dependendo do sistema e do processo. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** O aprendizado de máquina ajuda a resolver muitos problemas, como recomendações de prioridade de tickets, resolução de tickets, sistemas baseados em RAG e mais, usando Python e suas bibliotecas. ### 6. Desenvolvimento Eficiente de Aprendizado de Máquina Usando o Ecossistema Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Contabilidade | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** March 15, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Eu gosto de aprendizado de máquina em Python porque combina simplicidade com um ecossistema poderoso. Bibliotecas como NumPy, Pandas e Scikit-learn tornam o processamento de dados, a construção de modelos e a avaliação eficientes. A legibilidade do Python e o forte suporte da comunidade também permitem uma experimentação e desenvolvimento mais rápidos de soluções de ML. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** A desvantagem do aprendizado de máquina em Python são as limitações de desempenho para cálculos em larga escala e, às vezes, o gerenciamento complexo de dependências entre bibliotecas. Como Python é interpretado, pode ser mais lento do que linguagens de baixo nível. No entanto, a maioria dos frameworks de ML resolve isso com backends otimizados e suporte a GPU, o que mantém o Python altamente eficaz para o desenvolvimento de ML. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** O aprendizado de máquina em Python ajuda a resolver problemas como previsão de dados, reconhecimento de padrões e automação de tarefas complexas. Seu rico ecossistema de bibliotecas permite o rápido desenvolvimento de modelos e análise de dados. Isso me beneficia ao possibilitar experimentações mais rápidas, construção de funcionalidades inteligentes e transformação de grandes conjuntos de dados em insights acionáveis. ### 7. Poderoso para Resolver Problemas Novos e Comunitários **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shubham V. | Student, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** January 15, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Isso nos ajuda a resolver problemas, sejam eles relacionados à comunidade ou questões totalmente novas—muito parecido com salvar manuscritos antigos em folhas de palmeira escritas à mão, um projeto que eu mesmo lidei. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Ele vem com um conjunto pesado de pré-requisitos, como aprender Python, entender os fundamentos do aprendizado de máquina, os diferentes modelos e suas métricas, e muito mais. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Ajuda a resolver novos problemas e automatizar tarefas de uma forma que é adaptada a nós como indivíduos, em vez de generalizar tudo. Podemos deixar que as máquinas tomem o tempo necessário e usem dados para nos entender melhor, aprendam nossas rotinas e, em seguida, façam sugestões mais relevantes que podem ajudar de maneiras que talvez nem esperemos. ### 8. Machine Learning de Nível de Produção em Python com Bibliotecas Poderosas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** KharanKumar R. | Data Analyst, Software de Computador, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** January 20, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** O aprendizado de máquina em Python possui bibliotecas muito boas como sklearn, tensorflow e pandas, numpy e mais, que são realmente úteis e têm capacidade de construção de modelos de nível de produção. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Eu não tenho nada a desgostar sobre aprendizado de máquina em Python, tudo baseado em requisitos é bom. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** O aprendizado de máquina em Python está resolvendo meu problema ao reduzir o código e usar bibliotecas de modelos de aprendizado de máquina, como KNN, XGBoost, SVM, entre outros, e beneficiando ao construir bons modelos para classificação e regressão. ### 9. Aprendizado de IA com Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shivani S. | Software Engineer, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** No ambiente de hoje, usamos Inteligência Artificial (IA) em nossas atividades diárias, e o Aprendizado de Máquina (ML) é uma parte da IA. Atualmente, muitas pessoas querem aprender Aprendizado de Máquina, e Python é uma das melhores linguagens para esse propósito porque: 1. Possui muitas bibliotecas, 2. Suporta uma comunidade forte. 3. É uma linguagem fácil de aprender. 4. Usada em muitas indústrias de TI. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Eu não tenho nada para não gostar sobre Aprendizado de Máquina em Python porque estou atualmente aprendendo e acho interessante. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Em uma sociedade impulsionada por IA, estamos nos tornando mais fortes em tecnologia e aprendendo conceitos avançados através do Aprendizado de Máquina. ### 10. Python ML facilitado com vastas bibliotecas e suporte a GPU **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sahil P. | AIML Engineer, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Em Python, a disponibilidade de vastas bibliotecas pré-construídas e suporte a GPU torna o desenvolvimento e a implantação muito mais fáceis. Isso ajuda a simplificar o processo geral, desde a construção até a colocação das soluções em uso. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Eu não tive muitos problemas em fazer aprendizado de máquina em Python; é a minha linguagem preferida para isso. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Desenvolver soluções como esta parece ter vida própria, ajudando-nos a enfrentar a complexidade em grande escala. Isso nos permite automatizar processos de tomada de decisão que são muito complexos e dinâmicos para abordagens de programação tradicionais. Resolver problemas do mundo real é o que torna esta ferramenta tão útil. ### 11. Ótima plataforma para bibliotecas Python e fluxos de trabalho de aprendizado de máquina **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prathamesh B. | intern, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** February 07, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** A capacidade de utilizar esta plataforma e fazê-la funcionar com bibliotecas Python que suportam o algoritmo de máquina é excelente. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** O único problema é que leva tempo para se acostumar, especialmente para descobrir como comentar o código. Às vezes também parece difícil de trabalhar com ele. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** A solução que obtenho é que tenho uma plataforma confiável para mostrar meu algoritmo e a capacidade de compartilhá-lo com outros, em um sentido de código aberto. ### 12. Fundamentos de Aprendizado de Máquina que Constroem Modelos Fortes **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Pesquisa | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** January 16, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Aprendizado de máquina é um tópico fundamental para aprender a construir modelos e ajudar uma máquina a aprender com suas experiências. Preciso adicionar que fui um estudante formado em 2025 pela Universidade VIT Bhopal, especializado em AIML. Portanto, conheço bem o número de algoritmos e seu uso, que são mais fáceis de integrar do que outros algoritmos de aprendizado profundo. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Todos começaram a se mover em direção a técnicas de aprendizado profundo. Mas os algoritmos de aprendizado de máquina são os mais fáceis de usar até agora e podem ser remodificados e ajustados com frequência. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu uso isso para construir diferentes modelos para previsão de doenças, análise de dados, classificação, etc., e muitas outras tarefas. ### 13. Python: A Linguagem Preferida para Aprendizado de Máquina Acessível e de Alto Desempenho **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jordas N. | Translator and interpreter, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Você pode gerenciar dados de forma eficaz e entender diferentes processos. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Às vezes, pode ser confuso e difícil de entender. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** O aprendizado de máquina em Python ajuda a resolver o desafio de transformar dados em inteligência escalável e adaptativa. Isso me beneficia ao tornar meu trabalho mais rápido, inteligente e impactante—seja analisando dados, construindo sistemas ou tomando decisões. ### 14. Python faz o aprendizado de máquina parecer criativo **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Software de Computador | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** January 18, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Python faz com que o aprendizado de máquina pareça criativo em vez de doloroso. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Conflitos de versão entre NumPy, CUDA, PyTorch, TensorFlow e drivers do sistema operacional podem ser brutais **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** O aprendizado de máquina em Python resolve problemas como reconhecimento de padrões, previsão e automação, transformando grandes volumes de dados desorganizados em insights úteis. ### 15. Tecnologia Emergente Promissora com Melhorias Contínuas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ayushi S. | Technical Associate, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** January 16, 2026 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Como é uma tecnologia emergente, ainda há muitas áreas onde melhorias estão sendo feitas e utilizadas. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Ele pode armazenar dados pessoais para ajudar o agente a aprender. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Como engenheiro de software, acho útil para resolver problemas de pensamento analítico. ### 16. Pandas com Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Komal A. | Spec Analytics, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** January 22, 2025 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Gosto que o Python ofereça um rico ecossistema de bibliotecas como TensorFlow, scikit-learn e PyTorch, tornando fácil implementar e experimentar modelos de aprendizado de máquina de forma eficiente. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Não gosto que o aprendizado de máquina em Python possa, às vezes, ser intensivo em recursos, exigindo um poder computacional significativo para treinar grandes modelos. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** O aprendizado de máquina em Python está resolvendo o problema de automatizar a tomada de decisões orientadas por dados e a análise preditiva, beneficiando-me ao permitir o desenvolvimento de modelos eficientes para diversas aplicações, como previsão e classificação. ### 17. Diretor de Engenharia - Oracle **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mikhail I. | Director of Software Engineering, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** December 04, 2024 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** - Torna a preparação e exploração de dados fácil, especialmente na fase inicial - Nenhuma necessidade de extração de dados. Pode trabalhar com os dados no banco de dados - O pipeline é simples **O que você não gosta em machine-learning in Python?** - Algoritmos limitados suportados - Custo, devido à licença **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Python é uma linguagem muito popular agora. Ao manter dados no DB, não há necessidade de etapas de extração, podemos fazer POC completa para soluções supervisionadas, de classificação, saco de palavras, ... para dados no DB. Sem fazer ETL, atualmente somos capazes de fazer algumas soluções de aprendizado supervisionado para dados no Oracle DB usando OML4Py. ### 18. Minha análise sobre aprendizado de máquina com Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kunal M. | Data analysts, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** August 21, 2024 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** A coisa que eu mais gosto sobre aprendizado de máquina com Python é que ele fornece bibliotecas e frameworks extensivos que facilitam nosso trabalho. Tem um dos melhores suportes comunitários para programadores. Melhor para visualização com a ajuda do Matplotlib e Seaborn... **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Atualmente, não há nada que eu veja que não goste sobre aprendizado de máquina com python. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** O aprendizado de máquina em Python tem abordado uma ampla gama de problemas em vários domínios, e seus benefícios são substanciais em campos como finanças, saúde, produção industrial, processamento de linguagem natural e também transporte... ### 19. "Python: A Linguagem Ideal para Aprendizado de Máquina" **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shivam M. | Tecnologia da Informação e Serviços, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** June 02, 2023 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Como Python é uma linguagem muito fácil e para aprendizado de máquina, temos que escrever um código grande, diversificado e muito complexo, o que é bastante difícil em qualquer outra linguagem de programação, então, desse ponto de vista, Python é a linguagem mais adequada para aprendizado de máquina. Além disso, possui enormes bibliotecas que ajudam os desenvolvedores a escrever código de forma eficiente e eficaz. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Como engenheiro de aprendizado de máquina, descobri que o Python é uma linguagem incrível para aprendizado de máquina, e valorizo sua adaptabilidade e amplitude de recursos. Python é bem conhecido não apenas por seu sucesso em aprendizado de máquina e ciência de dados, mas também como uma escolha principal para desenvolvimento web e outras disciplinas. Seu extenso ecossistema de bibliotecas, sintaxe amigável e comunidade vibrante fazem dele uma linguagem favorita para desenvolvedores, permitindo que eles projetem soluções novas e eficientes. Python realmente se destaca em proporcionar uma experiência suave e envolvente tanto para praticantes de aprendizado de máquina quanto para entusiastas. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** O uso de aprendizado de máquina em Python contribuiu para a criação de ferramentas e bibliotecas poderosas que possibilitaram o desenvolvimento de modelos de IA mais avançados e sofisticados, como o chat gpt. Ele fornece soluções eficientes e escaláveis para problemas complexos, ajuda na automação de tarefas, aprimora os processos de tomada de decisão, permite insights baseados em dados e abre oportunidades para inovação e vantagem competitiva. O rico ecossistema de bibliotecas do Python, documentação extensa e comunidade ativa apoiam ainda mais os praticantes na construção e implantação de modelos de aprendizado de máquina de forma eficaz. ### 20. É importante saber e aplicar **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prasanth B. | Process Specialist, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** October 19, 2023 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Pandas - Eu amo explorar os dados com pandas. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Às vezes, tarefa simples precisamos seguir os mesmos passos. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Previsões ### 21. Mineração de Dados para Aprendizado de Máquina **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Syed Adeel H. | Infrastructure Manager, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** March 29, 2023 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Um dos principais benefícios de usar Python para aprendizado de máquina é sua facilidade de uso. A linguagem possui uma sintaxe limpa e intuitiva que torna fácil escrever e entender o código, mesmo para aqueles que são novos na programação. Além disso, Python tem uma comunidade grande e solidária que oferece muitos recursos e tutoriais para ajudar os usuários a começarem. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Python é uma linguagem interpretada, o que significa que é mais lenta do que linguagens compiladas como C++ ou Java. Isso pode ser uma desvantagem ao trabalhar com conjuntos de dados muito grandes ou algoritmos complexos. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Com a ajuda do aprendizado de máquina em Python, ele pode ser usado para detectar transações fraudulentas, como fraudes com cartões de crédito. Bibliotecas Python, como sci-kit-learn e TensorFlow, são usadas para construir modelos de detecção de fraudes que podem identificar padrões de comportamento fraudulento. ### 22. Super rápido para começar, ótimos resultados **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Oliver G. | Technical Sales Engineer, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** June 28, 2022 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Ferramentas muito bem suportadas como o TensorFlow **O que você não gosta em machine-learning in Python?** O desempenho pode ser problemático e difícil de diagnosticar, especialmente com o uso padrão de 100% de qualquer GPU fornecida. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu usei o TensorFlow para pesquisa acadêmica para classificação baseada em imagens e dados pontuais. Alcançamos resultados que não eram possíveis com ferramentas de codificação tradicionais. ### 23. Python para Aprendizado de Máquina (Desenvolvimento e Implantação de Modelos) **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Consultoria de Gestão | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** November 12, 2021 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Python é a linguagem de programação mais avançada para implementar modelos de aprendizado de máquina do zero. Ela oferece uma vasta gama de bibliotecas e funções personalizadas para construir, treinar e desenvolver modelos de ML. Oferece código facilmente interpretável, razoável e conciso, permitindo que os desenvolvedores construam e testem algoritmos complexos de aprendizado de máquina em dados estruturados e não estruturados com facilidade. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Python é uma linguagem de programação interpretada que tem velocidade limitada, pois a execução do código ocorre linha por linha. O threading não é suportado em Python, o que representa um problema ao implementar soluções de ML em escala. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Eu definitivamente recomendaria usar Python para construir aplicações baseadas em aprendizado de máquina, desde que sua equipe tenha a expertise em programação. Python requer que os desenvolvedores estejam familiarizados com o conceito de funções, classes e programação orientada a objetos. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Estamos usando Python em vários projetos para construir soluções de aprendizado de máquina do zero. Isso ajudou os desenvolvedores a treinar e testar rapidamente os modelos de ML em dados estruturados para construir scorecards baseados em risco. A biblioteca Scikit-learn fornece todos os algoritmos para implementar modelos de aprendizado de máquina, como Random Forest, XGBoost, SVM, Regressão Linear e Logística. Também usamos Python para automatizar processos que envolvem triagem e verificação manuais. ### 24. É muito fácil criar um modelo de aprendizado de máquina com a ajuda de várias bibliotecas Python. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Design | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** May 19, 2022 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Criar um modelo de aprendizado de máquina com a ajuda do Python é muito fácil, além disso, se você estiver integrando-o com um pipeline síncrono, o Python funciona muito bem. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Só consigo pensar em um pouco devagar, caso contrário, tudo está bem. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Para casos de uso de aprendizado de máquina, não consegui pensar em nenhuma outra linguagem além de Python. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Criação de modelo de aprendizado de máquina para identificar o elemento, segmentação semântica, etc. ### 25. Poderoso e moderno aprendizado de máquina usando python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Alvaro R. | Profesor titular, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** June 17, 2021 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Os últimos e mais avançados modelos para aprendizado de máquina estão disponíveis em python. Isso permite realizar experimentos atualizados. Existem muitos tutoriais para usar aprendizado de máquina com python e os sistemas mais modernos o utilizam. Se eu tiver algum problema com a saída, ou qualquer erro, há muitos fóruns na internet mostrando qualquer solução possível. Isso me encoraja a usá-lo porque posso ter certeza de resolver qualquer problema que eu possa ter. Por outro lado, o aprendizado de máquina com python permite o uso de aceleração de hardware, como GPUs. Você só precisa configurar o hardware adequado. Outra vantagem é o fato de que existem várias bibliotecas para fazer aprendizado de máquina com python. Caso você não goste de alguma, pode escolher entre as outras. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Existem várias bibliotecas e a documentação de algumas delas é às vezes incompleta. Além disso, algumas funções mudam de diferentes versões, tornando o código antigo incompatível com o novo código. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Se você já sabe qual algoritmo deseja usar, você só precisa procurar o nome desse algoritmo na biblioteca. Se tiver alguma dúvida, sugiro dar uma olhada na API ou em qualquer exemplo na web. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu trabalho principalmente com classificação de texto e outras tarefas relacionadas ao processamento de linguagem natural. Posso processar texto com outras ferramentas Python e conectar a saída a qualquer modelo de aprendizado de máquina. ### 26. Melhor plataforma de código aberto para realizar análises **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dinesh Y. | Manager, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** December 30, 2021 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Está disponível em uma plataforma de código aberto e tem uma comunidade muito boa para esclarecer todas as dúvidas. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** A segurança de dados é uma das preocupações aqui, mas há muitas maneiras de protegê-la. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Prevendo as vendas dos membros do cartão nos próximos meses e, de acordo, planejando o orçamento de marketing. ### 27. Aprendizado de máquina com Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Tecnologia da Informação e Serviços | Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** January 15, 2022 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Isso reduzirá nosso trabalho drasticamente. Exemplo: no mês passado, trabalhei na sumarização de texto com aprendizado de máquina e, ao final do projeto, concluí que isso reduz 80% do nosso esforço manual. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Há uma desvantagem de que não é preciso às vezes. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Como mencionei acima, trabalhei na sumarização de texto, então no final percebi que isso reduz muito o esforço manual. ### 28. Python - ferramenta de script e ferramenta de aprendizado de máquina **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** manisha s. | intern, Software de Computador, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** July 29, 2020 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Python é uma linguagem de programação de aprendizado de máquina fácil de usar que possui bibliotecas e pacotes extensivos. Seus pacotes fornecem visualização eficiente para compreensão. Além disso, atualmente é usado para fins de segurança cibernética para scripts automatizados. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** A sintaxe é menos amigável em comparação com outras linguagens de programação de máquinas como R, o que a torna menos eficiente para iniciantes. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Sua melhor linguagem de programação para atender a qualquer necessidade de algoritmo e tem crescido diariamente através do aprendizado profundo e da IA. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Isso realmente me ajudou a codificar melhor qualquer tipo de algoritmo de aprendizado de máquina. ### 29. ML em Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kartik K. | Product Technology Planning- Staff Industrial Engineer, Global Operations, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** September 15, 2020 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Compatibilidade com dataframes e comunidade online. Além disso, é fácil de aprender e fácil de usar. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Menos flexibilidade na alteração do algoritmo. Modificar bibliotecas não é tão fácil. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Sua facilidade de aprendizado e uso tornam-no ótimo. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Estou resolvendo modelos de previsão e isso está me ajudando a automatizar e, às vezes, otimizar o problema com base em dados anteriores. ### 30. Feedback positivo sobre Aprendizado de Máquina em Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Suprimentos e Equipamentos para Negócios | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** July 29, 2020 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** O fato de operar em uma rota simplificada. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Às vezes, o código de erro pode ser difícil de identificar. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Eu diria que todos deveriam experimentar isso, e acredito fortemente que você também recomendará isso para outros. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Atualmente estou trabalhando no design de um componente que pode ser adicionado a um sistema já existente. O aprendizado de máquina em Python facilita a codificação do componente, porque na maioria das vezes só precisaríamos copiar e colar para ver o resultado desejado. ### 31. Era de Aprendizado de Máquina **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prabakar S. | Project Engineer, Software de Computador, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** April 13, 2019 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Pacotes como Sci-kit learn e Keras são muito úteis para implantação rápida na linha de produção. Deep Learning em visão computacional mostra um resultado considerável. Com uma grande quantidade de dados, as estruturas de Machine Learning em Python nos ajudam a desenvolver mais rapidamente e reduzir nosso tempo de desenvolvimento. Estruturas como Tensorflow, caffe, pytorch são muito eficazes no desenvolvimento e implantação de deep learning. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Quando temos uma grande quantidade de dados, é necessário analisá-los antes de usá-los para desenvolvimento. Aqui no Machine Learning em Python, não há um bom framework de análise de dados em python. Eu não gosto de python porque seu tempo de desenvolvimento é muito alto. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Bom instrumento. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Usamos aprendizado de máquina na análise de qualidade. Anteriormente, usávamos algoritmos personalizados para encontrar defeitos em um produto na linha de produção. Depois de entrar no aprendizado de máquina com Python, todos os recursos são aprendidos pelo próprio framework, só precisamos garantir que os dados que fornecemos não sejam tendenciosos. O fardo do desenvolvimento foi bastante reduzido. Agora estamos focando em fazer um hardware melhor para nossos produtos. ### 32. Uma das melhores bibliotecas para implementar aprendizado de máquina **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Neha S. | Software Engineer, Software de Computador, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** August 02, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** É uma amalgamação de todos os tipos de algoritmos de aprendizado de máquina junto com seus exemplos e tutoriais é a melhor coisa. Está muito bem documentado, o que facilita a implementação. Também é amigável ao usuário. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Ele forneceu muitos métodos de implementação, o que é bastante bom, mas ao mesmo tempo gera muita confusão. Então, é necessário fazer alguma pesquisa sobre qual selecionar entre as opções disponíveis. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Aprendizado de máquina em Python é um pacote completo de ótimas bibliotecas, uma das quais é "scikit-learn". Junto com isso, forneceu todos os tipos de exemplos úteis, bem como tutoriais que nos facilitam a implementação de aprendizado de máquina. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Tem ajudado bastante em trabalhos de pesquisa relacionados à mineração de dados e também na análise de big data. Poderíamos treinar nossos dados com os diferentes algoritmos disponíveis e assim fomos capazes de julgar a precisão. O uso mais importante é da biblioteca "scikit-learn". ### 33. A simplicidade de usar python para aprendizado de máquina **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bryce S. | Machine Learning Engineer, Sem Fio, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** October 13, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Eu gosto de como o Python é simples de usar, assim como a quantidade de bibliotecas que já existem para ajudar a reduzir o tempo de desenvolvimento. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** A única coisa que realmente não gosto é quando atualizam a versão do Python e você fica com códigos que funcionam apenas em certas versões. Isso se torna seu trabalho, então, atualizar ou reduzir a sintaxe do código dependendo da versão que você está usando. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu estou usando Python para classificar imagens específicas e também para localizar objetos específicos. ### 34. Ótima linguagem para aprendizado de máquina **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rajat W. | Process Data Engineer, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** November 13, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Muitos módulos disponíveis para aprendizado de máquina, apenas é necessário preparar os dados conforme a necessidade e então os módulos cuidam do algoritmo. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Preparação de dados para o treinamento do algoritmo **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Ótima maneira de automatizar processos e análise de dados. Também ajuda a prever muitos valores. ### 35. e ganhar **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Daud K. | Laboratory Specialist, Hospital e Cuidados de Saúde, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** August 08, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Diz-se que treinar uma rede é muito difícil em aprendizado de máquina, mas se fizer o mesmo através do Python, torna-se mais fácil. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Não há nada que eu não goste em fazer aprendizado de máquina em Python. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Atualmente analisando dados do genoma usando aprendizado de máquina em Python e tentando construir algum algoritmo que possa detectar a variante genética. ### 36. Aprendizado de Máquina com Python Pandas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** James S. | Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** August 03, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** É fácil de usar. Muita documentação online. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Atualmente, nada. Eu prefiro isso ao Matlab ou R. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Isto definitivamente será usado no futuro também. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Depende do que vier ao meu encontro. Eu fiz previsões de ações, desenvolvi modelos de previsão de churn para a indústria de varejo. ### 37. Aprendizado de máquina em Python pode ser usado até mesmo pelos mais desafiados tecnologicamente! **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Savannah L. | Post-Baccalaureate IRTA, Pesquisa, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** July 30, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Existem muitos scripts e pacotes de Python bem documentados, de bom senso e facilmente implementáveis para aprendizado de máquina. O Scikit-learn possui tutoriais incríveis para aprendizado de conceitos, aprendizado de funções ou "modelagem preditiva", e agrupamento e descoberta de padrões preditivos. Com a linguagem Python em si, é fácil entender como utilizar o algoritmo Kmeans e implementar aspectos de aprendizado de máquina com seus próprios dados. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Começar pode ser difícil! Tutoriais podem ser difíceis de encontrar, especialmente se você não está acostumado a usar linguagens de código aberto como python. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Análise de big data para medir resultados da nossa intervenção no aplicativo de smartphone ### 38. Aprendizado de Máquina usando Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Aviação e Aeroespacial | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** October 03, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Python é uma das linguagens de programação mais populares para resolver os problemas associados ao aprendizado de máquina. Bibliotecas Python como Keras, Theanos, TensorFlow e Scikit-Learn tornaram a programação de aprendizado de máquina relativamente fácil. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Às vezes, por causa dos dados, o IDE do Python trava. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** O aprendizado de máquina é melhor utilizado em Python por causa das bibliotecas de ML e especialmente para visualização de dados. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu uso aprendizado de máquina para construir modelos de classificação para resolver problemas industriais. Percebi que é fácil de interpretar e compreensível. Fácil de criar uma matriz de confusão que é usada para obter a precisão da classificação. ### 39. Fácil de aprender, muitos recursos = eficiente! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Prática Médica | Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** O aprendizado de máquina com Python é muito fácil de configurar. Uma vez que você tenha baixado o Python, assumindo que você baixe com o Spyder e Anaconda, tudo estará pré-embalado. Para pessoas com conhecimento amador de codificação como eu, sempre que encontro um obstáculo, consigo ir online e encontrar soluções. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Ao contrário do Tableau, não há uma plataforma oficial, pelo menos eu não consegui encontrar uma. Além disso, há pacotes demais para aprendizado de máquina. Você precisa fazer sua pesquisa para saber qual é adequado para o seu cenário. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Processamento de linguagem natural, classificação de texto. ### 40. Melhor biblioteca para aprendizado de máquina **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Amirreza S. | Research Assistant, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** March 29, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Dado o enorme investimento que diferentes empresas fizeram no Python para aprendizado de máquina, existem ferramentas realmente boas disponíveis para todos os tipos de algoritmos de aprendizado de máquina em Python. Quase todos os frameworks de redes neurais profundas são escritos principalmente para Python ou possuem um wrapper em Python. A biblioteca SciPy fornece tudo o que você precisa para realizar a maior parte do trabalho com algoritmos básicos de aprendizado de máquina. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Ao contrário do MATLAB, diferentes empresas estão desenvolvendo ferramentas para Python. Há sempre novas bibliotecas que são incompatíveis com outras. Normalmente, não faço upgrade para uma nova versão de uma biblioteca até que algo pare de funcionar. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Se você estiver familiarizado com o básico de programação orientada a objetos. Usar ferramentas de aprendizado de máquina em Python deve ser fácil para você. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Nós treinamos diferentes algoritmos de aprendizado de máquina para aplicações de visão computacional. ### 41. É realmente fácil executar aplicações de aprendizado de máquina usando Python. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Educação Superior | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** April 03, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** O pacote scikit-learn inclui a maioria das ferramentas de aprendizado de máquina eficientes e recentes, como Random Forest, SVM, Boosting e assim por diante. É realmente fácil e rápido com o pacote scikit-learn em Python. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Você só precisa de habilidades básicas de codificação em Python. Uma vez que você esteja familiarizado com a codificação em Python, que é bastante fácil, as aplicações de aprendizado de máquina são moleza usando Python. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu usei principalmente no meu trabalho de pesquisa relacionado à mineração de dados e processamento de sinais. ### 42. Python é uma das melhores ferramentas para aprendizado de máquina **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Pesquisa | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** August 01, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Ferramenta TensorFlow para aprendizado profundo. Esta é a melhor coisa que eu gosto no Python, pois oferece tanta flexibilidade para aprendizado profundo. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Às vezes, acho a depuração um pouco tediosa. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Ótimo para ferramentas de aprendizado profundo **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Problemas de reconhecimento. Python oferece uma série de bibliotecas. ### 43. Bibliotecas e ferramentas extensivas de aprendizado de máquina **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Educação Superior | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** March 20, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Coleções abrangentes de algoritmos de aprendizado de máquina e muitos exemplos e tutoriais, em particular a biblioteca scikit-learn, têm quase todos os algoritmos de aprendizado de máquina possíveis incluídos. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** A documentação de algumas funções é bastante limitada. Nem todo algoritmo implementado está presente. A maioria das bibliotecas adicionais são fáceis de instalar, mas algumas podem ser bastante complicadas e demorar um pouco. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** O aprendizado de máquina em Python possui muitas bibliotecas excelentes, confira tutoriais para cada módulo antes de usá-lo, pois geralmente tem muitos exemplos úteis. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Agrupamento e classificação não supervisionados. A biblioteca mais popular, scikit-learn (ou sklearn), possui uma coleção de exemplos e tutoriais que podem ser facilmente seguidos. Outros módulos são fáceis de instalar. ### 44. Aprendizado de Máquina com Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Telecomunicações | Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** August 03, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Facilidade de configuração, uma infinidade de opções, tutoriais, blogs, recursos disponíveis, facilidade de início **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Nada. É ótimo. Como tudo é de código aberto, encontrar suporte ou ajuda pode ser um pouco complicado para problemas personalizados. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Existem ótimos cursos disponíveis online. Escolha um. Comece. Compre algum espaço na nuvem se você não tiver poder de processamento, encontre um projeto no Kaggle e apenas comece. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Várias coisas. Tentando detecção de sentimento, perfil de voz, PNL em chamadas telefônicas. ### 45. Python - A maneira mais fácil de colocar a mão na massa em aprendizado de máquina **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Software de Computador | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** July 30, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** A facilidade de implementação que as bibliotecas Python oferecem e a documentação disponível. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Muitas maneiras de implementar a mesma coisa, às vezes isso se torna confuso. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Comece com o problema básico de classificação do conjunto de dados de íris. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu resolvo muitos problemas de classificação e regressão com a biblioteca scikit-learn. Uma documentação bem explicada está disponível online. Existem muitos sites para iniciantes. Com apenas algumas linhas de código, você pode treinar seu próprio modelo de aprendizado de máquina. ### 46. sem comentários **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chinmaya L. | Research Assistant, Hospital e Cuidados de Saúde, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** August 04, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** É fácil aprender e melhorar suas habilidades de codificação. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Às vezes, o código está incompleto e, portanto, o projeto permanece incompleto. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Aprendendo com o código de outra pessoa. ### 47. Software bem avançado **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Tecnologia da Informação e Serviços | Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** August 06, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** É exatamente o que deveria ser. Python é uma das melhores linguagens de programação que existem até hoje e este software torna muito mais fácil testar. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Sinceramente, não há nada realmente para não gostar neste software. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Sou capaz de automatizar muitos dos testes que eu passaria horas a fio para completar. ### 48. Melhor ferramenta de código aberto para aprendizado de máquina **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Internet | Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** August 02, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Tudo. Python é a linguagem de código aberto mais amigável para produção, escalável, rápida, orientada a objetos, com o melhor suporte do mundo para construir modelos de aprendizado de máquina na indústria. **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Não há nada que eu não goste no Python. **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** Vá em frente. Mãos para baixo! **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Construindo modelo de aprendizado de máquina em nível de produção dentro da empresa para muitos e muitos projetos. ### 49. ótimas funções de ML **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Tecnologia da Informação e Serviços | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** May 18, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** funções internas disponíveis código aberto grátis material de tutorial e aprendizado disponível online **O que você não gosta em machine-learning in Python?** ligeira curva de aprendizado se houver uma transição de outro idioma **Recomendações a outras pessoas considerando machine-learning in Python:** você só precisa conhecer a linguagem de programação de alto nível para usá-la muito fácil de aprender python é o novo R se você está na área de DS **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** classificações médicas e de doenças previsão de diagnóstico é rápido executar algoritmos de ML em python ### 50. Revisão de ML em Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Software de Computador | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** January 31, 2018 **O que você mais gosta em machine-learning in Python?** Descida de gradiente e modelo de regressão linear **O que você não gosta em machine-learning in Python?** Demora mais tempo para executar o código, mas o IDE é realmente útil, isso é o que eu gosto sobre este software. **Que problemas machine-learning in Python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Estou fazendo uma máquina para aprender mais com isso. ## machine-learning in Python Discussions - [Qual versão do Python é melhor para aprendizado de máquina?](https://www.g2.com/pt/discussions/which-python-version-is-best-for-machine-learning) - 2 comments - [O que é Python com aprendizado de máquina?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-python-with-machine-learning) - 1 comment - [View machine-learning in Python pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/pt/products/machine-learning-in-python/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-04+21%3A52%3A46+-0500&secure%5Bsession_id%5D=25116e86-a946-43a6-80dd-01aae182e2cc&secure%5Btoken%5D=5fba150089e68834c8ceb4d4dd7a894185185bc935d83679cf4a41a03a777235&format=llm_user) ## machine-learning in Python Integrations - [AWS CloudFormation](https://www.g2.com/pt/products/aws-aws-cloudformation/reviews) - [AWS Lambda](https://www.g2.com/pt/products/aws-lambda/reviews) - [Azure AI Document Intelligence](https://www.g2.com/pt/products/azure-ai-document-intelligence/reviews) - [Docusign Gen](https://www.g2.com/pt/products/docusign-gen/reviews) - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/pt/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - [MySQL 5.6](https://www.g2.com/pt/products/mysql-5-6/reviews) - [ServiceNow IT Service Management](https://www.g2.com/pt/products/servicenow-it-service-management/reviews) - [Snowflake](https://www.g2.com/pt/products/snowflake/reviews) - [Visual Studio Code](https://www.g2.com/pt/products/visual-studio-code/reviews) ## machine-learning in Python Features **Integração - Aprendizado de Máquina** - Integração **Aprendizado - Aprendizado de Máquina** - Dados de treinamento - Ideias acionáveis - Algoritmo ## Top machine-learning in Python Alternatives - [Weka](https://www.g2.com/pt/products/weka/reviews) - 4.3/5.0 (13 reviews) - [Alteryx](https://www.g2.com/pt/products/alteryx/reviews) - 4.6/5.0 (779 reviews) - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/pt/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - 4.3/5.0 (650 reviews)