مقایسه Scikit-Learn و TensorFlow برای یادگیری ماشین

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

انتخاب یک کتابخانه یادگیری ماشینی (ML) برای یادگیری و استفاده در طول سفر تسلط بر این رشته جذاب هوش مصنوعی ضروری است. درک نقاط قوت و محدودیت های کتابخانه های محبوب مانند Scikit- Learn و TensorFlow انتخاب موردی که با نیازهای شما سازگار است ضروری است. این مقاله این دو کتابخانه محبوب پایتون را برای ML تحت هشت معیار مورد بحث و مقایسه قرار می دهد.

محدوده مدل ها و تکنیک ها

بیایید با برجسته کردن دامنه رویکردها و مدل‌های الگوریتمی ML که هر کتابخانه پشتیبانی می‌کند، شروع کنیم. این به ما درک بهتری از موارد استفاده که هر کتابخانه می تواند رسیدگی کند، می دهد. Scikit-learn طیف وسیعی از الگوریتم‌های کلاسیک ML را ارائه می‌کند، از طبقه‌بندی نظارت شده و رگرسیون گرفته تا خوشه‌بندی، و همچنین روش‌های مجموعه و تکنیک‌های کاهش ابعاد. در همین حال، TensorFlow بر پشتیبانی از شبکه‌های عصبی و معماری‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی تکراری، شبکه‌های عصبی کانولوشنال و غیره تمرکز دارد. به طور خلاصه، انتخاب کتابخانه به پیچیدگی مشکل و نوع تکنیک ML مناسب برای رسیدگی به آن بستگی دارد.

یکپارچه سازی و سازگاری

یک کتابخانه ML خوب باید ظرفیت ادغام با کتابخانه‌ها و ابزارهای دیگر را در اکوسیستم به‌هم پیوسته فناوری‌های ML و AI داشته باشد، به عنوان مثال از طریق یکپارچه‌سازی یکپارچه با سایر کتابخانه‌های پایتون و خدمات ارائه‌شده توسط ارائه‌دهندگان بزرگ ابری (GCP، Azure، AWS). از نظر سازگاری، TensorFlow قوی‌تر توسط ارائه‌دهندگان ابر پشتیبانی می‌شود، در حالی که Scikit-learn یکپارچگی روان با کتابخانه‌های محبوب پایتون برای علم داده و عملیات علمی، مانند Pandas و NumPy ارائه می‌دهد.

انعطاف پذیری

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

سطح انتزاع

سطح انتزاع یک زبان برنامه نویسی یا هر کتابخانه ای که از آن پشتیبانی می کند، نشانگر ساده ای از 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 ویژه برای توسعه دهندگان نه چندان با تجربه. Scikit-learn سطح انتزاع بسیار بالاتری نسبت به TensorFlow دارد، که کتابخانه اولی را به کتابخانه ای کاربرپسندتر برای مبتدیان تبدیل می کند. TensorFlow را می توان تا حدی به لطف API محبوب Keras آن انتزاع کرد، اما با این وجود، نیاز به کدنویسی سنگین تر و درک جامع تری از فرآیند زیربنایی پشت ساخت راه حل های ML دارد.

پردازش داده ها

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، می‌تواند یکی دیگر از معیارهای کلیدی مؤثر در انتخاب آن باشد. پیش‌پردازش داده‌ها را می‌توان به‌راحتی و کارآمد با Scikit-learn انجام داد، در حالی که قابلیت‌های گسترده جدال داده‌های Tensorflow معمولاً به مراحل راه‌اندازی بیشتری نیاز دارند.

عملکرد و مقیاس پذیری

همچنین مهم است که در مورد اینکه هر کتابخانه چگونه فرآیندهای آموزش و استنتاج را – چه دسته ای و چه در زمان واقعی – با مجموعه داده های بزرگ انجام می دهد، به عبارت دیگر، توانایی آنها در مقیاس بندی خوب را ارزیابی می کند، مهم است. در این جنبه، TensorFlow از نظر مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی عملکرد، به‌ویژه در هنگام استفاده از شتاب سخت‌افزار، از Scikit-Learn بهتر عمل می‌کند.

استقرار سیستم

ارزیابی فرآیند ادغام مدل‌های ML در سیستم‌های تولید اغلب یک عامل تعیین‌کننده برای کاربران است، به‌ویژه در سناریوهای صنعتی و تجاری. علاوه بر یکپارچگی که قبلاً با ارائه دهندگان ابری بزرگ 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. یکپارچه‌سازی Scikit-Learn با APIها و برنامه‌های کاربردی ساده نیز امکان‌پذیر است، اما زمانی که صحبت از استقرار در محیط‌های بزرگ‌تر می‌شود، محدودتر است.

پشتیبانی جامعه

آخرین (اما نه کم اهمیت!)، انتخاب یک کتابخانه ML نیز باید تحت تأثیر استحکام جامعه پشتیبانی آنلاین مرتبط با آن، از جمله منابع موجود، اسناد، سؤالات متداول، آموزش های ویدیویی، انجمن ها، و غیره باشد. هر دو کتابخانه به خوبی پوشش داده شده اند. از نظر پشتیبانی جامعه، با این حال تنسورفلو امروزه جامعه بزرگتر و فعال تری دارد. از سوی دیگر، Scikit-Learn در حوزه‌های دانشگاهی و تحقیقاتی با مثال‌ها و آموزش‌های فراوان کاملاً در رادار است.

بسته بندی

برای جمع‌بندی، اگر در برنامه‌نویسی راه‌حل‌های ML مبتدی هستید، Scikit-learn به دلیل تمرکز بر روی وظایف و رویکردهای کلاسیک ML و سادگی استفاده از آن، ممکن است انتخاب ایده‌آل شما باشد. برای یک توسعه‌دهنده با تجربه‌تر و با مهارت‌های ML، TensorFlow ممکن است به دلیل عملکرد، پشتیبانی از راه‌حل‌های قدرتمند مبتنی بر یادگیری عمیق و انعطاف‌پذیری بیشتر، متمایز شود. در پایان روز، انتخاب کتابخانه مناسب به نیازهای پروژه خاص شما، قابلیت هایی که به دنبال آن هستید و سطح تخصص شما بستگی دارد.

برای مشاهده کلی TL;DR از نکات کلیدی، نمودار خلاصه زیر را ببینید.