Вот некоторые из вопросов, с которыми я столкнулся: это наиболее распространенные вопросы, и важно убедиться, что у вас есть понимание того же самого.

TensorFlow — это среда программирования потоков данных, которая используется для выполнения числовых вычислений. Это библиотека с открытым исходным кодом, поддерживаемая Google. Его работа основана на графах потоков данных.

Scikit-learn — это бесплатное программное обеспечение, которое поддерживается группой добровольцев, и представляет собой библиотеку, предоставляющую различные алгоритмы машинного обучения для языка программирования Python.

Вы можете прочитать об истории Tensorflow здесь, где объясняется, как все началось.

Какой из них мне следует использовать?

Ну, это полностью зависит от цели, для которой вы его используете.

Если вы хотите использовать библиотеку с открытым исходным кодом, которая поддерживается сообществом добровольцев и предоставляет различные алгоритмы машинного обучения, вам следует выбрать Scikit-learn.

Если вы хотите использовать библиотеку, поддерживаемую Google и являющуюся официальной библиотекой для машинного обучения в Python, вам следует выбрать tensorflow.

Производительность

Это важно учитывать при принятии решения между Tensorflow и Scikit-learn. При использовании машинного обучения лучше выбрать производительность.

Scikit-learn работает быстрее и может использоваться для исследовательского анализа данных. Он был протестирован в больших масштабах, и он хорош с точки зрения производительности.

Tensorflow поставляется с множеством инструментов, которые можно использовать для создания различных нейронных сетей и решения других задач компьютерного зрения. Он был протестирован во внутренних библиотеках Google и работает намного лучше, чем Scikit-learn.

Вам нужно принять решение на основе производительности, а также других необходимых функций.

Tensorflow намного лучше подходит для глубокого обучения, и это библиотека, которую можно использовать для реализации различных нейронных сетей.

Scikit-learn намного лучше подходит для исследовательского анализа данных, а также может использоваться для реализации различных алгоритмов машинного обучения.

Заключение

Нет четкого ответа на вопрос, стоит ли вам выбирать tensorflow или scikit-learn. Это полностью зависит от функций, которые вам требуются от библиотеки машинного обучения.

Если вы хотите реализовать нейронную сеть, вам следует выбрать tensorflow.

Если вы хотите реализовать различные алгоритмы машинного обучения, вам следует выбрать scikit-learn.

Имея в виду вышеупомянутые моменты, вы сможете принять решение о том, использовать ли tensorflow или scikit-learn.

Вы использовали tensorflow или scikit-learn? Поделитесь своим опытом в комментариях ниже.

PS. Это было написано с GPT-3