Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
MLlib und scikit-learn vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Unternehmen (40.7% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
MLlib
Sternebewertung
(14)4.1 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über MLlibscikit-learn
Sternebewertung
(59)4.8 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (40.7% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über scikit-learnZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass die Integration von MLlib mit Apache Spark eine nahtlose Verarbeitung großer Datensätze ermöglicht, was es zu einer starken Wahl für Big-Data-Anwendungen macht, während scikit-learn oft für seine Einfachheit und die leichte Integration in Python-basierte Data-Science-Workflows gelobt wird.
- Rezensenten erwähnen, dass scikit-learn in seiner benutzerfreundlichen API und umfangreichen Dokumentation glänzt, was die Lernkurve für neue Benutzer erheblich verbessert, während die Dokumentation von MLlib weniger intuitiv sein kann, was zu einer steileren Lernkurve für Anfänger führt.
- G2-Nutzer heben hervor, dass scikit-learn eine größere Vielfalt an Algorithmen und Modellen bietet, wie Support Vector Machines und Ensemble-Methoden, die leicht zugänglich sind, während sich MLlib mehr auf verteilte maschinelle Lernalgorithmen konzentriert, die möglicherweise nicht für alle Benutzer notwendig sind.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die einfache Einrichtung und Verwaltung von scikit-learn ein großer Vorteil ist, wobei viele Rezensenten anmerken, dass sie schnell ohne umfangreiche Konfiguration starten können, im Gegensatz zu MLlib, das aufgrund seiner Integration mit Spark mehr Einrichtungszeit erfordern kann.
- Rezensenten sagen, dass die Qualität des Supports für scikit-learn bemerkenswert höher ist, wobei viele Benutzer die aktive Community und die reaktionsschnellen Foren schätzen, während der Support von MLlib oft als mangelhaft beschrieben wird, was zu Frustration bei Benutzern führt, die Hilfe suchen.
- Benutzer erwähnen, dass die Fähigkeit von MLlib zur Verarbeitung von groß angelegten Daten ein bedeutender Vorteil für Unternehmen ist, die mit massiven Datensätzen umgehen, während scikit-learn oft von kleineren Teams und einzelnen Data Scientists wegen seiner Leichtigkeit und Benutzerfreundlichkeit bevorzugt wird.
MLlib vs scikit-learn
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten scikit-learn einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit scikit-learn zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass scikit-learn den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als MLlib.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter scikit-learn.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von scikit-learn gegenüber MLlib.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
MLlib
Keine Preisinformationen verfügbarscikit-learn
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
MLlib
Keine Informationen zur Testversion verfügbarscikit-learn
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
14
9.6
52
Einfache Bedienung
8.8
14
9.6
52
Einfache Einrichtung
8.7
9
9.6
40
Einfache Verwaltung
7.9
7
9.4
39
Qualität der Unterstützung
7.3
10
9.4
48
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
7.6
7
9.2
35
Produktrichtung (% positiv)
7.5
14
9.3
52
Funktionen
Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
MLlib und scikit-learn sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
MLlib hat keine einzigartigen Kategorien
scikit-learn hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
MLlib
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
scikit-learn
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Finanzdienstleistungen
21.4%
Computersoftware
21.4%
Telekommunikation
14.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Drahtlos
7.1%
Andere
21.4%
Computersoftware
35.6%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.9%
hochschulbildung
10.2%
Computer- und Netzwerksicherheit
6.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
5.1%
Andere
25.4%
Hilfreichste Bewertungen
MLlib
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Finanzdienstleistungen
MLlib funktioniert jetzt mit der neuen DataFrame-API und ist daher sehr einfach zu verwenden.
Hilfreichste kritische Bewertung
Saeid A.
Verifizierter Benutzer in Telekommunikation
Es ist starr mit einigen der Algorithmen, insbesondere mit fortgeschrittenen wie dem neuronalen Netzwerk. Zum Beispiel können Sie die Aktivierungsfunktionen eines neuronalen Netzwerks nicht ändern. Sie können entweder Sigmoid für alle Schichten verwenden...
scikit-learn
Hilfreichste positive Bewertung
Rishab G.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Dokumentation hat eine großartige Erklärung und ist sehr einfach zu implementieren.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Finanzdienstleistungen
MLlib funktioniert jetzt mit der neuen DataFrame-API und ist daher sehr einfach zu verwenden.
Rishab G.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Dokumentation hat eine großartige Erklärung und ist sehr einfach zu implementieren.
Saeid A.
Verifizierter Benutzer in Telekommunikation
Es ist starr mit einigen der Algorithmen, insbesondere mit fortgeschrittenen wie dem neuronalen Netzwerk. Zum Beispiel können Sie die Aktivierungsfunktionen eines neuronalen Netzwerks nicht ändern. Sie können entweder Sigmoid für alle Schichten verwenden...
Top-Alternativen
Diskussionen
MLlib hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird scikit-learn verwendet?
2 Kommentare
MS
Scikit-learn ist eine leistungsstarke Bibliothek, die gut mit anderen Python-Bibliotheken wie pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn integriert ist. Sie...Mehr erfahren
Was ist Python Scikit-learn?
1 Kommentar
RA
Es ist eine Bibliothek, die zur Implementierung von Machine-Learning-Modellen verwendet wird. Bietet eine breite Palette von Methoden zur Durchführung der...Mehr erfahren
scikit-learn hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Auf der Suche nach Software-Einblicken?
Mit über 2,5 Millionen Bewertungen können wir Ihnen die spezifischen Details liefern, die Ihnen bei der informierten Softwarekaufentscheidung für Ihr Unternehmen helfen. Das Finden des richtigen Produkts ist wichtig, lassen Sie uns helfen.
oder fortfahren mit
Durch die Fortsetzung stimmen Sie unseren Nutzungsbedingungen und der Datenschutzrichtlinie zu
