مقایسه Scikit-Learn و TensorFlow برای یادگیری ماشین

مقایسه Scikit-Learn و TensorFlow برای یادگیری ماشین
تصویر ویرایشگر | ایدئوگرام

انتخاب یک کتابخانه یادگیری ماشینی (ML) برای یادگیری و استفاده در طول سفر برای تسلط بر این رشته هیجان انگیز هوش مصنوعی ضروری است. نقاط قوت و محدودیت های کتابخانه های محبوب مانند Scikit- Learn و TensorFlow ضروری است که موردی را انتخاب کنید که متناسب با نیاز شما باشد. این مقاله این دو کتابخانه محبوب پایتون را برای ML بر اساس هشت معیار توصیف و مقایسه می‌کند.

محدوده مدل ها و تکنیک ها

بیایید با برجسته کردن طیف رویکردهای ML و مدل های الگوریتمی پشتیبانی شده توسط هر کتابخانه شروع کنیم. این به ما امکان می دهد تا موارد استفاده ای را که هر کتابخانه می تواند به آن رسیدگی کند، بهتر درک کنیم. Scikit-learn انواع مختلفی از الگوریتم‌های کلاسیک ML را ارائه می‌دهد، از طبقه‌بندی نظارت شده و رگرسیون گرفته تا خوشه‌بندی، و همچنین روش‌های مجموعه و تکنیک‌های کاهش ابعاد. در همین حال، TensorFlow بر پشتیبانی از شبکه های عصبی و معماری های یادگیری عمیق، مانند شبکه های عصبی تکراری، شبکه های عصبی کانولوشن و غیره تمرکز دارد. به طور خلاصه، انتخاب کتابخانه به پیچیدگی مسئله و نوع تکنیک ML مناسب برای حل آن بستگی دارد.

یکپارچگی و سازگاری

یک کتابخانه ML خوب باید توانایی ادغام با کتابخانه‌ها و ابزارهای دیگر را در اکوسیستم به‌هم پیوسته فن‌آوری‌های ML و AI داشته باشد، برای مثال از طریق یکپارچه‌سازی یکپارچه با سایر کتابخانه‌ها و خدمات Python که توسط ارائه‌دهندگان اصلی ابر (GCP، Azure، AWS) ارائه می‌شوند. . از نظر سازگاری، TensorFlow بیشتر توسط ارائه دهندگان ابر پشتیبانی می شود، در حالی که Scikit-learn یکپارچگی روان با کتابخانه های محبوب پایتون برای علم داده و عملیات علمی، مانند Pandas و NumPy ارائه می دهد.

انعطاف پذیری

در مرحله بعد، ما تجزیه و تحلیل می کنیم که چگونه هر کتابخانه با انواع مختلف مشکل سازگار است و چقدر قابل تنظیم است. TensorFlow از ایجاد انعطاف‌پذیر مدل‌های سفارشی و گردش‌های کاری ML پشتیبانی می‌کند، در حالی که سادگی و سهولت استفاده ارائه شده توسط Scikit-learn برای انجام کارهای مرسوم ML مانند آموزش، ارزیابی و پیش‌بینی با مدل‌ها، آن را برای مبتدیان ML مناسب‌تر می‌کند.

سطح انتزاع

سطح انتزاع یک زبان برنامه نویسی یا هر کتابخانه ای که از آن پشتیبانی می کند، یک شاخص ساده برای سهولت استفاده از آن است، هرچند که یک شاخص مرتبط برای منحنی یادگیری آن نیز می باشد. انتخاب استفاده از یک کتابخانه یا کتابخانه دیگر اغلب تحت تأثیر تجربه کلی کاربر، سهولت نصب و غیره است. این یک عامل تعیین کننده است، به خصوص برای توسعه دهندگان با تجربه کمی. Scikit-learn سطح بسیار بالاتری از انتزاع نسبت به TensorFlow دارد که کتابخانه اولی را به کتابخانه ای مبتدی تر تبدیل می کند. TensorFlow را می توان تا حدی از طریق Keras API محبوب خود انتزاع کرد، اما همچنان به کدنویسی سنگین تر و درک کامل تری از فرآیند ایجاد راه حل های ML نیاز دارد.

علوم کامپیوتر

مدیریت و پردازش داده ها بخش مرکزی هر گردش کار ML است. بنابراین، میزانی که یک کتابخانه ML بخشی از این فرآیند را ساده می‌کند، ممکن است یکی دیگر از معیارهای کلیدی مؤثر در انتخاب آن باشد. پیش پردازش داده ها را می توان به سادگی و کارآمد با Scikit-learn انجام داد، در حالی که ویژگی های پردازش داده گسترده Tensorflow معمولاً به مراحل پیکربندی بیشتری نیاز دارد.

عملکرد و مقیاس پذیری

همچنین مهم است که در مورد اینکه هر کتابخانه چگونه فرآیندهای آموزش و استنتاج (دسته ای و بلادرنگ) را با مجموعه داده های بزرگ انجام می دهد، به عبارت دیگر، برای ارزیابی توانایی آنها در تکامل صحیح، مهم است. از این نظر، TensorFlow از نظر مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی عملکرد، به‌ویژه هنگام استفاده از شتاب سخت‌افزاری، بهتر از Scikit-Learn عمل می‌کند.

استقرار سیستم

ارزیابی فرآیند ادغام مدل‌های ML در سیستم‌های تولید اغلب یک عامل تعیین‌کننده برای کاربران، به‌ویژه در سناریوهای صنعتی و تجاری است. علاوه بر یکپارچگی که قبلاً با ارائه دهندگان ابر پیشرو در بازار مورد بحث قرار گرفت، TensorFlow همچنین افزونه هایی مانند TensorFlow Serving را برای پشتیبانی از استقرار مدل در محیط های تولید ارائه می دهد. ادغام Scikit-learn با APIها و برنامه‌های کاربردی ساده نیز امکان‌پذیر است، اما زمانی که صحبت از استقرار در محیط‌های بزرگ‌تر می‌شود، محدودتر است.

حمایت جامعه

آخرین اما نه کم‌اهمیت، انتخاب یک کتابخانه ML نیز باید تحت تأثیر قدرت جامعه پشتیبانی آنلاین مرتبط با آن، از جمله منابع موجود، اسناد، سؤالات متداول، آموزش‌های ویدیویی، انجمن‌ها و غیره باشد. هر دو کتابخانه از نظر پشتیبانی جامعه به خوبی پوشش داده شده اند، اما TensorFlow این روزها جامعه بزرگتر و فعال تری دارد. از طرف دیگر Scikit-Learn با مثال ها و آموزش های فراوان در حوزه های علمی و پژوهشی بسیار برجسته است.

برای نتیجه گیری

برای نتیجه گیری، اگر در برنامه نویسی راه حل های ML تازه کار هستید، Scikit-learn به دلیل تمرکز بر وظایف و رویکردهای کلاسیک ML و همچنین سهولت استفاده، می تواند انتخاب ایده آل شما باشد. برای یک توسعه‌دهنده با تجربه‌تر و آگاه‌تر از ML، TensorFlow ممکن است به دلیل عملکرد، پشتیبانی از راه‌حل‌های قدرتمند مبتنی بر یادگیری عمیق و انعطاف‌پذیری بیشتر، برجسته باشد. در نهایت، انتخاب کتابخانه مناسب به نیازهای خاص پروژه شما، قابلیت هایی که به دنبال آن هستید و سطح تخصص شما بستگی دارد.

برای بررسی اجمالی TL;DR از نکات کلیدی، جدول خلاصه زیر را بررسی کنید.