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Comparar MLlib e scikit-learn 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Mercado médio (50.0% das avaliações)
Empresa (40.7% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
MLlib
Classificação por Estrelas
(14)4.1 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado médio (50.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre MLlibscikit-learn
Classificação por Estrelas
(59)4.8 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (40.7% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre scikit-learnResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que a integração do MLlib com o Apache Spark permite o processamento contínuo de grandes conjuntos de dados, tornando-o uma escolha forte para aplicações de big data, enquanto o scikit-learn é frequentemente elogiado por sua simplicidade e facilidade de integração com fluxos de trabalho de ciência de dados baseados em Python.
- Os revisores mencionam que o scikit-learn se destaca por sua API amigável e documentação extensa, o que melhora significativamente a curva de aprendizado para novos usuários, enquanto a documentação do MLlib pode ser menos intuitiva, levando a uma curva de aprendizado mais acentuada para iniciantes.
- Os usuários do G2 destacam que o scikit-learn oferece uma variedade maior de algoritmos e modelos, como máquinas de vetores de suporte e métodos de ensemble, que são facilmente acessíveis, enquanto o MLlib foca mais em algoritmos de aprendizado de máquina distribuído, que podem não ser necessários para todos os usuários.
- Os usuários no G2 relatam que a facilidade de configuração e administração do scikit-learn é uma grande vantagem, com muitos revisores observando que podem começar rapidamente sem configuração extensa, em contraste com o MLlib, que pode exigir mais tempo de configuração devido à sua integração com o Spark.
- Os revisores dizem que a qualidade do suporte para o scikit-learn é notavelmente superior, com muitos usuários apreciando a comunidade ativa e fóruns responsivos, enquanto o suporte do MLlib é frequentemente descrito como insuficiente em comparação, levando à frustração para os usuários que buscam ajuda.
- Os usuários mencionam que a capacidade do MLlib de lidar com o processamento de dados em grande escala é um benefício significativo para empresas que lidam com conjuntos de dados massivos, enquanto o scikit-learn é frequentemente preferido por equipes menores e cientistas de dados individuais por sua natureza leve e facilidade de uso.
MLlib vs scikit-learn
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam scikit-learn mais fácil de usar, configurar e administrar. Também preferiram fazer negócios com scikit-learn em geral.
- Os revisores sentiram que scikit-learn atende melhor às necessidades de seus negócios do que MLlib.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que scikit-learn é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do scikit-learn em relação ao MLlib.
Preços
Preço de Nível Básico
MLlib
Preço não disponívelscikit-learn
Preço não disponívelTeste Gratuito
MLlib
Informação de teste não disponívelscikit-learn
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.5
14
9.6
52
Facilidade de Uso
8.8
14
9.6
52
Facilidade de configuração
8.7
9
9.6
40
Facilidade de administração
7.9
7
9.4
39
Qualidade do Suporte
7.3
10
9.4
48
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
7.6
7
9.2
35
Direção de Produto (% positivo)
7.5
14
9.3
52
Recursos
Aprendizado de MáquinaOcultar 4 recursosMostrar 4 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
MLlib e scikit-learn é categorizado como Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
MLlib não possui categorias únicas
scikit-learn não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
MLlib
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
scikit-learn
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Serviços financeiros
21.4%
Programas de computador
21.4%
Telecomunicações
14.3%
Tecnologia da informação e serviços
14.3%
Sem fio
7.1%
Outro
21.4%
Programas de computador
35.6%
Tecnologia da informação e serviços
16.9%
Ensino superior
10.2%
Segurança de Redes de Computadores e Computadores
6.8%
Hospital & Assistência à Saúde
5.1%
Outro
25.4%
Avaliações Mais Úteis
MLlib
Revisão Favorável Mais Útil
Usuário Verificado em Serviços Financeiros
O MLlib agora funciona na nova API DataFrame e, portanto, é muito fácil de usar.
Revisão Crítica Mais Útil
Saeid A.
Usuário Verificado em Telecomunicações
É rígido com alguns dos algoritmos, especialmente com os mais avançados, como a rede neural. Por exemplo, você é incapaz de mudar as funções de ativação de uma rede neural. Você pode usar Sigmoid para todas as camadas, ou tanh, o que realmente não faz...
scikit-learn
Revisão Favorável Mais Útil
Rishab G.
Usuário Verificado em Software de Computador
A documentação tem uma ótima explicação e é muito fácil de implementar.
Revisão Crítica Mais Útil
Usuário Verificado em Serviços Financeiros
O MLlib agora funciona na nova API DataFrame e, portanto, é muito fácil de usar.
Rishab G.
Usuário Verificado em Software de Computador
A documentação tem uma ótima explicação e é muito fácil de implementar.
Saeid A.
Usuário Verificado em Telecomunicações
É rígido com alguns dos algoritmos, especialmente com os mais avançados, como a rede neural. Por exemplo, você é incapaz de mudar as funções de ativação de uma rede neural. Você pode usar Sigmoid para todas as camadas, ou tanh, o que realmente não faz...
Principais Alternativas
Discussões
MLlib não possui discussões com respostas
Para que é usado o scikit-learn?
2 comentários
MS
Scikit-learn é uma biblioteca poderosa, bem integrada com outras bibliotecas Python, como pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn. Ela suporta a criação de...Leia mais
O que é o Python Scikit learn?
1 comentário
RA
É uma biblioteca usada para implementar modelos de aprendizado de máquina. Oferece uma vasta gama de métodos para realizar pré-processamento de dados,...Leia mais
scikit-learn não possui mais discussões com respostas
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