scikit-learn Reseñas y Detalles del Producto

Supongo que esta es la biblioteca con la que todo principiante que está aprendiendo aprendizaje automático comienza, y yo también. Esta es una biblioteca muy limpia donde obtienes el código lógico básico de muchos algoritmos como regresión, clasificación y agrupamiento, etc. Como el algoritmo está preescrito, solo me concentro en entrenar los datos y el resultado. Tiene una API muy limpia y fluida. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como se dijo antes, es para principiantes y si no sabes Python, entonces te llevará mucho tiempo entender cómo funciona cada cosa. No soporta modelos pesados (si intentas hacerlo, entonces comienza a retrasarse y no da el resultado deseado). También tiene una personalización limitada para los algoritmos, como cajas negras y el control fino no siempre es fácil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Users who wish to connect the algorithms to their platforms will find detailed API documentation on the scikit-learn website. Many contributors, authors, and a large international online community support and update Scikit-learn. It is easy to use. The library is published under the BSD license, so it is available for free with only the most basic legal and licensing restrictions. The scikit-learn package is extremely adaptable and useful, and can be used for a variety of real-world tasks, such as developing neuroimaging, predicting consumer behavior, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No es una gran elección si se prefiere un aprendizaje en profundidad. Proporciona una abstracción simple que puede tentar a los científicos de datos principiantes a continuar sin aprender primero los conceptos básicos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta lo dinámica que es la biblioteca scikit-learn. Proporciona funciones precargadas y listas para usar para todo tipo de algoritmos de aprendizaje automático y preprocesamiento de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La única desventaja es la falta de soporte nativo para las bibliotecas de aprendizaje profundo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Scikit-learn está construido sobre bibliotecas numéricas eficientes, como NumPy y SciPy, que proporcionan implementaciones optimizadas de operaciones matemáticas y numéricas. Esto asegura que la biblioteca pueda manejar grandes conjuntos de datos y cálculos complejos de manera eficiente, contribuyendo a su robustez y escalabilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si bien scikit-learn ofrece una variedad de herramientas para la selección, extracción y transformación de características, no ofrece amplias capacidades de ingeniería de características automatizadas que se encuentran en algunas bibliotecas especializadas. Los usuarios pueden necesitar diseñar o seleccionar manualmente características basadas en su conocimiento del dominio o explorar otras bibliotecas o técnicas de ingeniería de características. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor, según yo, es que hay documentación disponible de scikit-learn. Así que, si a veces me resulta difícil aplicar algunos algoritmos, puedo consultar la documentación, lo cual me ayuda. Me gusta esto. Scikit-learn también proporciona muchos conjuntos de datos integrados para que pueda usarlos con fines de práctica. Scikit-learn viene con muchos algoritmos de aprendizaje automático, lo que me facilita implementar algoritmos. Me gusta que venga con muchas funciones de manipulación de datos para limpiar mis datos según mis requisitos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una cosa que no aprecio particularmente es que no tiene ningún algoritmo de aprendizaje profundo. Si quiero desarrollar algún algoritmo listo para producción, entonces scikit-learn no es tan bueno en comparación con sus competidores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La biblioteca scikit-learn es muy fácil de importar y está lista para usar en la plataforma Python. También contiene algunos conjuntos de datos de muestra para probar algoritmos de aprendizaje automático. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay ningún punto que me desagrade en la biblioteca scikit-learn. La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático más utilizados, así como los recientes, están disponibles para su uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que me gusta de Scikitlearn es su documentación, claridad y versatilidad del kit. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hasta ahora, no hay nada que me desagrade. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sesión informativa y herramientas avanzadas para el aprendizaje Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La duración del tiempo, el clip debería ser más y más elaborado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es muy útil al principio para la minería de datos y el análisis de datos. Fácil de usar. Proporciona máxima eficiencia con mínimo esfuerzo. Procesamiento de datos, regresión, reducción de dimensiones, clasificación, análisis de clústeres son las características que utilizo. Es completamente gratuito. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se ejecuta lento en conjuntos de datos grandes. Puede mejorar en la clasificación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente me gusta cuando resuelvo cualquier problema de aprendizaje automático. Tiene muchos modelos de aprendizaje automático integrados que son difíciles de implementar, pero aquí son fáciles de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Siento que debería tener muchos más buenos modelos de redes neuronales profundas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.