python-recsys Reseñas y Detalles del Producto

Me gusta la capacidad de la herramienta para trabajar con una gran cantidad de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No me gusta mucho la interfaz. No es muy atractiva para trabajar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es un repositorio de código abierto que permite al usuario instalar fácilmente. La experiencia de codificación es muy útil y sencilla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada que decir sobre el desagrado. El representante es muy servicial para cualquiera. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Python-recsys es una potente biblioteca de Python que consiste en una implementación de un sistema de recomendación. Puedes recomendar un artículo proporcionando un mecanismo basado en el usuario o en el artículo. Se implementan algunos algoritmos de descomposición de matrices, como la descomposición en valores singulares, y puedes evaluar los resultados a través de medidas de rendimiento estándar, con el fin de encontrar los mejores parámetros de ajuste para tu dominio específico. Los algoritmos están respaldados con una gran documentación y muchos conjuntos de datos para experimentar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Python-recsys no funciona con Python 3, por lo que si tienes proyectos heredados en Python 2, no puedes integrarlo. Algunos algoritmos bien conocidos no están implementados y no es posible añadir variantes a los ya implementados. La comunidad de usuarios de la biblioteca no es muy grande, así que no esperes tener muchas interacciones si tienes problemas al usar la biblioteca. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Python-recsys es una plataforma de código abierto y la tendencia actual es la tecnología de código abierto. Y proporciona la mejor biblioteca basada en diferentes funcionalidades. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los servicios de seguimiento de errores de Python no son buenos de mi lado. Es mi propia experiencia. Lo siento por no desagradar a todos con el seguimiento de errores, pero de mi lado hay algunos problemas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Facilita el manejo de conjuntos de datos y es bastante fácil de implementar. Hay una curva de aprendizaje, pero se puede superar bastante fácilmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una nueva biblioteca de orígenes y el algoritmo de búsqueda no siempre funciona para lo que necesitarás. Todavía parece un poco nuevo y poco desarrollado, pero el tiempo lo dirá. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La biblioteca Python-recsys es excelente una vez que superas la documentación insípida. Hace un gran uso de Numpy y Scipy para ofrecer un sistema de recomendación increíblemente preciso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es 2019 y todavía no hay soporte para Python 3, desafortunadamente. Esta fue, en última instancia, la razón por la que no lo implementamos en nuestro entorno después de las pruebas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En los modelos que he utilizado, el modelo híbrido es excelente para tener una salida predictiva precisa y recomendaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pueden surgir algunos problemas al tratar con datos muy grandes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usamos Python para nuestra herramienta de despliegue de automatización y es tan rápido en el procesamiento en comparación con otras cosas. En cuanto a compatibilidad, escalabilidad y rendimiento. En cuanto a codificación y ejecución, es tan simple y fácil de hacer. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada que decir mal sobre esto. Es bastante fácil usar cualquier tipo de herramienta y es compatible con todas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La biblioteca hace muy bien lo que se supone que debe hacer con el sistema de recomendaciones, específicamente en nuestra implementación de sitios minoristas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay soluciones alternativas para algunas cosas, pero faltan algunas características fundamentales, como las recomendaciones de vistas frecuentes, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es un gran software técnico. No es fácil de usar sin experiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Altamente técnico, ideal para personas con experiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.