Avaliações e Detalhes do Produto machine-learning in Python

Está disponível em uma plataforma de código aberto e tem uma comunidade muito boa para esclarecer todas as dúvidas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A segurança de dados é uma das preocupações aqui, mas há muitas maneiras de protegê-la. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Há uma desvantagem de que não é preciso às vezes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A sintaxe é menos amigável em comparação com outras linguagens de programação de máquinas como R, o que a torna menos eficiente para iniciantes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Compatibilidade com dataframes e comunidade online. Além disso, é fácil de aprender e fácil de usar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Menos flexibilidade na alteração do algoritmo. Modificar bibliotecas não é tão fácil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O fato de operar em uma rota simplificada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, o código de erro pode ser difícil de identificar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Muitos módulos disponíveis para aprendizado de máquina, apenas é necessário preparar os dados conforme a necessidade e então os módulos cuidam do algoritmo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Preparação de dados para o treinamento do algoritmo Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há nada que eu não goste em fazer aprendizado de máquina em Python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.