Comparer KerasetNLTK 
Keras vs NLTK
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Keras plus facile à utiliser. Cependant, NLTK est plus facile à mettre en place et à administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire affaire avec NLTK dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que Keras répond mieux aux besoins de leur entreprise que NLTK.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que NLTK est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Keras à NLTK.
L'API dans Keras est très conviviale. Tout est intégré directement dans la plateforme avec un backend Tensorflow.
Il y a une configurabilité minimale et les choses qui sont essentielles et facilement accomplies dans d'autres cadres prennent du temps. Par exemple, construire une couche qui n'est pas dans l'un des modèles prédéfinis ou vérifier les poids sur chaque couche.
J'ai travaillé avec Python pendant longtemps, et cet ensemble d'outils a rendu les choses beaucoup plus simples. Les fonctionnalités contenues dans les bibliothèques sont simples à utiliser et rendent le travail avec Python plus fluide et sans douleur.
L'API dans Keras est très conviviale. Tout est intégré directement dans la plateforme avec un backend Tensorflow.
J'ai travaillé avec Python pendant longtemps, et cet ensemble d'outils a rendu les choses beaucoup plus simples. Les fonctionnalités contenues dans les bibliothèques sont simples à utiliser et rendent le travail avec Python plus fluide et sans douleur.
Il y a une configurabilité minimale et les choses qui sont essentielles et facilement accomplies dans d'autres cadres prennent du temps. Par exemple, construire une couche qui n'est pas dans l'un des modèles prédéfinis ou vérifier les poids sur chaque couche.
