David Robert L.

Chief Technical Officer

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

1/13/2026

"Python está na vanguarda da acessibilidade de aprendizado de máquina"

4.5/5

O que você mais gosta 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é machine-learning in Python E como isso está te beneficiando?

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Avaliações e Detalhes do Produto 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.

Vendedor

machine-learning in Python

Discussões

Comunidade machine-learning in Python

Valor em Destaque

Médias baseadas em avaliações de usuários reais.

Tempo para Implementar

1 mês

Custo Percebido

$$$$$

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Integrações machine-learning in Python

(4)

Informações de integração obtidas de avaliações de usuários reais.

As avaliações da G2 são autênticas e verificadas.

Veja como.

Prashanth B.

Research Associate

Pesquisa

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

1/14/2026

"Excelente, versátil aprendizado de máquina com Python e bibliotecas poderosas"

4.5/5

O que você mais gosta 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é machine-learning in Python E como isso está te beneficiando?

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Kajal K.

Software developer tire 2

Médio Porte (51-1000 emp.)

1/15/2026

"Python ML Facilitado: Bibliotecas Ricas, Prototipagem Rápida, Comunidade Forte"

5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

O que eu mais gosto sobre aprendizado de máquina em Python é o rico ecossistema de bibliotecas e frameworks como NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow e PyTorch. A sintaxe simples e legível do Python torna fácil prototipar, experimentar e iterar em modelos rapidamente. O forte suporte da comunidade e a documentação extensa também tornam o desenvolvimento, a depuração e o aprendizado mais eficientes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Embora o Python seja fácil de usar, o desempenho pode ser uma limitação para tarefas de aprendizado de máquina em larga escala ou intensivas em computação em comparação com linguagens de baixo nível. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é machine-learning in Python E como isso está te beneficiando?

O aprendizado de máquina em Python resolve o desafio de construir, experimentar e implantar modelos orientados por dados de forma eficiente. Seu extenso ecossistema de bibliotecas permite tarefas como pré-processamento de dados, treinamento de modelos, avaliação e implantação de maneira simplificada. Isso me beneficia ao acelerar o desenvolvimento, reduzir a complexidade e facilitar a transformação de dados em insights acionáveis para previsão, automação e tomada de decisões. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Shubham V.

Student

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

1/15/2026

"Poderoso para Resolver Problemas Novos e Comunitários"

4/5

O que você mais gosta 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é machine-learning in Python E como isso está te beneficiando?

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Parth P.

Developer

Médio Porte (51-1000 emp.)

1/27/2026

"Python ML eficiente e fácil de usar com scikit-learn, matplotlib e PyTorch"

4.5/5

O que você mais gosta machine-learning in Python?

O aprendizado de máquina em Python é eficiente e fácil de usar e implementar com ferramentas como Scikit-learn, matplotlib, PyTorch, pois estas ajudam a construir e treinar os modelos de ML de forma eficiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Às vezes, leva muita carga e também a frequência dos modelos não está ficando tão precisa quanto é necessário e, além disso, para integrar com outros, às vezes enfrento problemas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é machine-learning in Python E como isso está te beneficiando?

Como antes, preciso treinar os modelos de aprendizado de máquina com outros métodos e pacotes tradicionais, mas com o Python é melhor e mais fácil de implementar, pois oferece muitos outros pacotes como Matplotlib, scikit-learn e outros, então agora posso treinar os modelos facilmente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

KharanKumar R.

Data Analyst

Software de Computador

Médio Porte (51-1000 emp.)

1/20/2026

"Machine Learning de Nível de Produção em Python com Bibliotecas Poderosas"

5/5

O que você mais gosta 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Eu não tenho nada a desgostar sobre aprendizado de máquina em Python, tudo baseado em requisitos é bom. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Shivani S.

Software Engineer

Médio Porte (51-1000 emp.)

1/13/2026

"Aprendizado de IA com Python"

5/5

O que você mais gosta 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Eu não tenho nada para não gostar sobre Aprendizado de Máquina em Python porque estou atualmente aprendendo e acho interessante. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sahil P.

AIML Engineer

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

1/13/2026

"Python ML facilitado com vastas bibliotecas e suporte a GPU"

4/5

O que você mais gosta 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta machine-learning in Python?

Eu não tive muitos problemas em fazer aprendizado de máquina em Python; é a minha linguagem preferida para isso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é machine-learning in Python E como isso está te beneficiando?

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Prathamesh B.

intern

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

2/7/2026

"Ótima plataforma para bibliotecas Python e fluxos de trabalho de aprendizado de máquina"

4.5/5

O que você mais gosta 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Pesquisa

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

1/16/2026

"Fundamentos de Aprendizado de Máquina que Constroem Modelos Fortes"

4.5/5

O que você mais gosta 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.