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Comparer MLlibetscikit-learn 
En un coup d'œil
Segments de marché
Marché intermédiaire (50.0% des avis)
Entreprise (40.7% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
MLlib
Note
(14)4.1 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (50.0% des avis)
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En savoir plus sur MLlibscikit-learn
Note
(59)4.8 sur 5
Segments de marché
Entreprise (40.7% des avis)
Prix d'entrée de gamme
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En savoir plus sur scikit-learnRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que l'intégration de MLlib avec Apache Spark permet un traitement fluide de grands ensembles de données, ce qui en fait un choix solide pour les applications de big data, tandis que scikit-learn est souvent loué pour sa simplicité et sa facilité d'intégration avec les flux de travail de science des données basés sur Python.
- Les critiques mentionnent que scikit-learn excelle par son API conviviale et sa documentation exhaustive, ce qui améliore considérablement la courbe d'apprentissage pour les nouveaux utilisateurs, alors que la documentation de MLlib peut être moins intuitive, entraînant une courbe d'apprentissage plus raide pour les débutants.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que scikit-learn offre une plus grande variété d'algorithmes et de modèles, tels que les machines à vecteurs de support et les méthodes d'ensemble, qui sont facilement accessibles, tandis que MLlib se concentre davantage sur les algorithmes d'apprentissage automatique distribués, qui peuvent ne pas être nécessaires pour tous les utilisateurs.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que la facilité d'installation et d'administration de scikit-learn est un avantage majeur, de nombreux critiques notant qu'ils peuvent commencer rapidement sans configuration extensive, contrairement à MLlib, qui peut nécessiter plus de temps de configuration en raison de son intégration avec Spark.
- Les critiques disent que la qualité du support pour scikit-learn est nettement supérieure, de nombreux utilisateurs appréciant la communauté active et les forums réactifs, tandis que le support de MLlib est souvent décrit comme insuffisant en comparaison, entraînant de la frustration pour les utilisateurs cherchant de l'aide.
- Les utilisateurs mentionnent que la capacité de MLlib à gérer le traitement de données à grande échelle est un avantage significatif pour les entreprises traitant des ensembles de données massifs, tandis que scikit-learn est souvent préféré par les petites équipes et les data scientists individuels pour sa nature légère et sa facilité d'utilisation.
MLlib vs scikit-learn
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé scikit-learn plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec scikit-learn dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que scikit-learn répond mieux aux besoins de leur entreprise que MLlib.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que scikit-learn est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de scikit-learn à MLlib.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
MLlib
Aucun tarif disponiblescikit-learn
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
MLlib
Aucune information sur l'essai disponiblescikit-learn
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.5
14
9.6
52
Facilité d’utilisation
8.8
14
9.6
52
Facilité d’installation
8.7
9
9.6
40
Facilité d’administration
7.9
7
9.4
39
Qualité du service client
7.3
10
9.4
48
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
7.6
7
9.2
35
Orientation du produit (% positif)
7.5
14
9.3
52
Fonctionnalités
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
MLlibetscikit-learn est catégorisé comme Apprentissage automatique
Catégories uniques
MLlib n'a aucune catégorie unique
scikit-learn n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
MLlib
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
scikit-learn
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Services financiers
21.4%
Logiciels informatiques
21.4%
Télécommunications
14.3%
Technologies et services d’information
14.3%
Sans fil
7.1%
Autre
21.4%
Logiciels informatiques
35.6%
Technologies et services d’information
16.9%
enseignement
10.2%
Sécurité informatique et réseau
6.8%
Hôpital et soins de santé
5.1%
Autre
25.4%
Avis les plus utiles
MLlib
Avis favorable le plus utile
Utilisateur vérifié à Services financiers
MLlib fonctionne désormais avec la nouvelle API DataFrame et est donc très facile à utiliser.
Avis critique le plus utile
Saeid A.
Utilisateur vérifié à Télécommunications
Il est rigide avec certains des algorithmes, en particulier avec des algorithmes avancés comme le réseau de neurones. Par exemple, vous êtes incapable de changer les fonctions d'activation d'un réseau de neurones. Vous pouvez soit utiliser Sigmoid pour...
scikit-learn
Avis favorable le plus utile
Rishab G.
Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques
La documentation a une excellente explication et est très facile à mettre en œuvre.
Avis critique le plus utile
Utilisateur vérifié à Services financiers
MLlib fonctionne désormais avec la nouvelle API DataFrame et est donc très facile à utiliser.
Rishab G.
Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques
La documentation a une excellente explication et est très facile à mettre en œuvre.
Saeid A.
Utilisateur vérifié à Télécommunications
Il est rigide avec certains des algorithmes, en particulier avec des algorithmes avancés comme le réseau de neurones. Par exemple, vous êtes incapable de changer les fonctions d'activation d'un réseau de neurones. Vous pouvez soit utiliser Sigmoid pour...
Meilleures alternatives
Discussions
MLlib n'a aucune discussion avec des réponses
À quoi sert scikit-learn ?
2 commentaires
MS
Scikit-learn est une bibliothèque puissante, bien intégrée avec d'autres bibliothèques Python telles que pandas, NumPy, Matplotlib et Seaborn. Elle prend en...Lire la suite
Qu'est-ce que Python Scikit learn ?
1 commentaire
RA
C'est une bibliothèque utilisée pour implémenter des modèles d'apprentissage automatique. Fournit une vaste gamme de méthodes pour effectuer le prétraitement...Lire la suite
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