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machine-learning in Python

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Prasanth B.
PB
Prasanth B.
Data Science enthusiast | Strategy and Analytics | Process Specialist
10/19/2023
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Fonte da Revisão: Convite da G2
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É importante saber e aplicar

|machine-learning in Python
Pandas - Eu amo explorar os dados com pandas.
AR
Alvaro R.
Assistant Professor at UNED
06/17/2023
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Fonte da Revisão: Convite da G2
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Poderoso e moderno aprendizado de máquina usando python

|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.
Shivam M.
SM
Shivam M.
"Data Analytics and Machine Learning Expert | Delivering Actionable Insights for Improved Decision-Making"
06/02/2023
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"Python: A Linguagem Ideal para Aprendizado de Máquina"

|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.

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O que é machine-learning in Python?

The repository "machine-learning" by jeff1evesque on GitHub provides a comprehensive solution for implementing machine learning algorithms in Python. This project offers a robust framework designed to facilitate the development of machine learning models, emphasizing ease of use and scalability. It likely includes various utilities and pre-built components to assist users in creating and training models, handling data preprocessing, evaluation, and optimization tasks. As an open-source project, it encourages collaboration and contributions from developers and researchers interested in enhancing or extending its functionality. You can access the repository and its resources at https://github.com/jeff1evesque/machine-learning.

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