Scikit-learn против TensorFlow: подробное сравнение

Вы когда-нибудь задавались вопросом, следует ли вам использовать Scikit-learn или TensorFlow для своего проекта по науке о данных или машинному обучению? Задумывались ли вы о плюсах и минусах и, самое главное, об основных различиях между ними? Ну, не более. В этой статье мы подробно обсудим оба этих набора инструментов.

Что такое Scikit-Learn?

Scikit-learn — это библиотека Python с открытым исходным кодом, включающая в себя множество методов обучения без и с учителем. Он основан на таких технологиях и библиотеках, как Matplotlib, Pandas и NumPy, и помогает упростить задачу кодирования.

Возможности Scikit-learn включают в себя:

• Выбор модели

• Классификация (K-ближайшие соседи включительно)

• Предварительная обработка (нормализация Min-Max включительно)

• Кластеризация (K-Means++ и K-Means включительно)

• Регрессия (включая логистическую и линейную регрессию)

Чтобы лучше понять Scikit-learn, давайте обсудим некоторые варианты использования, плюсы и минусы Scikit-learn.

Использование Scikit-Learn

Scikit-learn позволяет нам определять алгоритмы машинного обучения и сравнивать их друг с другом, а также предлагает инструменты для предварительной обработки данных. Кластеризация K-средних, случайные леса, машины опорных векторов и любая другая модель машинного обучения, которую мы, возможно, захотим разработать, включены в Scikit-learn.

Истинная сила Scikit-learn заключается в его архитектуре оценки и выбора моделей, которая позволяет нам перекрестно проверять и выполнять множественный поиск гиперпараметров в наших моделях. Scikit-learn также помогает нам выбрать лучшую модель для нашей работы.

Давайте теперь посмотрим на некоторые плюсы и минусы использования Scikit-learn.

Плюсы

• Пользователи, желающие подключить алгоритмы к своим платформам, найдут подробную документацию по API на веб-сайте scikit-learn.
• Многие участники, авторы и большое международное онлайн-сообщество поддерживают и обновляют Scikit-learn.
• Он прост в использовании.
• Библиотека выпускается под лицензией BSD, что делает ее доступной бесплатно с минимальными лицензионными и юридическими ограничениями.
• Пакет scikit-learn чрезвычайно адаптируем и полезен, и его можно использовать для множества реальных задач, таких как разработка нейроизображений, прогнозирование поведения потребителей и т. д.

Минусы

• Не лучший выбор, если вы предпочитаете углубленное обучение.
• Предоставляет простую абстракцию, которая может соблазнить младших специалистов по обработке данных продолжить работу без предварительного изучения основ.

Что такое TensorFlow?

TensorFlow — это платформа с открытым исходным кодом, поддерживаемая Google, для прототипирования и оценки моделей машинного обучения, в первую очередь нейронных сетей. TensorFlow написан на различных языках, включая Swift, Python, Go, Javascript, Java и C++, и включает поддержку множества других языков, созданную сообществом.

TensorFlow организует низкоуровневое числовое программирование высокоуровневым и абстрактным образом. Он также поддерживает библиотеки, которые позволяют нашим приложениям работать на стандартном процессоре без изменений. Linux, Android, macOS и Windows входят в число поддерживаемых TensorFlow систем. Google Cloud Machine Learning Engine также может запускать модели TensorFlow без использования традиционной вычислительной платформы.

Теперь, когда мы немного лучше понимаем TensorFlow, давайте углубимся в некоторые его применения, а также в плюсы и минусы использования TensorFlow.

Использование TensorFlow

Хотя TensorFlow обычно связан с нейронными сетями, он хорошо настроен для любого метода машинного обучения, в котором вообще используются градиенты (например, Boosted Trees). TensorFlow также предлагает TensorBoard, инструмент визуализации для сравнения и отслеживания изученных нами моделей.

Привлекательность TensorFlow обусловлена ​​его скоростью и оптимизацией нейронных сетей. Очень немногие платформы могут сравниться с TensorFlow по способности запускать модели на графических процессорах, центральных процессорах, графических процессорах и TPU.

Давайте посмотрим на некоторые плюсы и минусы использования TensorFlow.

Плюсы

• Он может быстро и легко вычислять математические выражения.
• TensorFlow может генерировать многочисленные модели последовательностей и обучать глубокую нейронную сеть классификации рукописных цифр.
• TensorFlow предлагает уникальную функцию, которая позволяет одновременно улучшить использование памяти и данных.
• Есть поддержка Google. Он обеспечивает регулярные выпуски новых функций, быстрые обновления и плавную работу.
• TensorFlow создан для работы с различным серверным программным обеспечением (ASIC, графическими процессорами и т. д.) и обеспечивает максимальную параллельную работу.
• За TensorFlow стоит сильное сообщество.
• Это позволяет нам выполнять части графа, что дает ему преимущество, поскольку можно вводить и извлекать дискретные данные.
• Визуализации графов вычислений TensorFlow превосходят встроенные библиотеки, такие как Theano и Torch.
• Он использует новый подход, который позволяет нам отслеживать множество показателей, а также отслеживать прогресс обучения наших моделей.
• Его производительность превосходна и находится на одном уровне с лучшими в отрасли.
• Библиотеки устанавливаются на аппаратное обеспечение — сложное сотовое устройство, подключенное к компьютеру, обеспечивающее масштабируемость.

Минусы

• По сравнению со своими конкурентами, TensorFlow уступает как по удобству использования, так и по скорости.
• В настоящее время NVIDIA является единственным поддерживаемым графическим процессором, а Python — единственным полностью поддерживаемым языком, что является недостатком, поскольку число других языков глубокого обучения растет.
• Когда дело доходит до последовательностей переменной длины, характеристика гораздо важнее. К сожалению, у TensorFlow отсутствуют возможности; однако конечное складывание — лучший подход для решения этой проблемы.
• Есть много пользователей, которые предпочитают работать в среде Windows, а не в Linux, но TensorFlow не соответствует их потребностям. Однако, если мы являемся пользователем Windows, мы можем альтернативно установить его через библиотеку пакетов Python (pip) или conda.
• Это игра начального уровня с высокой кривой обучения.
• OpenCL не поддерживается.
• Из-за уникальной структуры TensorFlow сложно обнаруживать и устранять ошибки.
• TensorFlow отстает по скорости вычислений, потому что мы фокусируемся на производственной среде, а не на производительности.
• Нет требований к системным реквизитам сверхнизкого уровня.
• Для этого необходимы прочные знания в области высшей математики и линейной алгебры, а также глубокое понимание машинного обучения, что делает его недружелюбным к новичкам.

Поскольку мы обсудили Scikit-learn и TensorFlow отдельно, а также их использование, плюсы и минусы, давайте теперь узнаем больше о сравнении Scikit-learn и TensorFlow.

Сравнение Scikit-Learn и TensorFlow

Ниже приведена сравнительная таблица Scikit-learn и TensorFlow.

Освойте Scikit-Learn и TensorFlow с помощью Simplilearn

Scikit-learn и TensorFlow были разработаны, чтобы помочь разработчикам в создании и тестировании новых моделей, поэтому их функциональные реализации очень похожи, за исключением того, что Scikit-learn используется на практике с более широким диапазоном моделей, тогда как TensorFlow подразумевается для нейронных сетей. сети.

Чтобы узнать больше об этих инструментах и ​​повысить свой уровень в качестве старшего разработчика в области науки о данных, ознакомьтесь с сертификацией по науке о данных Simplilearn. В эту программу входят эксклюзивные хакатоны, мастер-классы реальных экспертов, сеансы «Спроси меня о чем-нибудь» от IBM и многое другое. Изучите и зарегистрируйтесь прямо сейчас!