Torch und scikit-learn vergleichen 
Hervorgehobene Produkte
Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (42.9% der Bewertungen)
Unternehmen (40.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Torch
Sternebewertung
(15)4.4 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (42.9% der Bewertungen)
Vor- und Nachteile
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Torchscikit-learn
Sternebewertung
(60)4.8 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (40.0% der Bewertungen)
Vor- und Nachteile
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über scikit-learnTorch vs scikit-learn
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten scikit-learn einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit scikit-learn zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass scikit-learn den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Torch.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter scikit-learn.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von scikit-learn gegenüber Torch.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Torch
Keine Preisinformationen verfügbarscikit-learn
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Torch
Keine Informationen zur Testversion verfügbarscikit-learn
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
11
9.6
53
Einfache Bedienung
8.9
11
9.6
53
Einfache Einrichtung
8.1
9
9.6
41
Einfache Verwaltung
8.3
9
9.4
39
Qualität der Unterstützung
8.1
9
9.4
49
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
7.8
9
9.2
35
Produktrichtung (% positiv)
8.8
10
9.3
53
Funktionen
Künstliches Neuronales Netzwerk23 Funktionen ausblenden23 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Core Functionality - Artificial Neural Network
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Data Handling - Artificial Neural Network
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Performance - Artificial Neural Network
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Usability - Artificial Neural Network
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Advanced Features - Artificial Neural Network
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - Künstliches Neuronales Netzwerk
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Torch und scikit-learn sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
Torch ist kategorisiert als Künstliches Neuronales Netzwerk
scikit-learn hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Torch
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
scikit-learn
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
42.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Telekommunikation
7.1%
forschung
7.1%
Psychische Gesundheitsversorgung
7.1%
Andere
21.4%
Computersoftware
35.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.7%
hochschulbildung
11.7%
Computer- und Netzwerksicherheit
6.7%
Bildungsmanagement
5.0%
Andere
25.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
Torch hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird scikit-learn verwendet?
2 Kommentare
MS
Scikit-learn ist eine leistungsstarke Bibliothek, die gut mit anderen Python-Bibliotheken wie pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn integriert ist. Sie...Mehr erfahren
Was ist Python Scikit-learn?
1 Kommentar
RA
Es ist eine Bibliothek, die zur Implementierung von Machine-Learning-Modellen verwendet wird. Bietet eine breite Palette von Methoden zur Durchführung der...Mehr erfahren
scikit-learn hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Auf der Suche nach Software-Einblicken?
Mit über 3 Millionen Bewertungen können wir die spezifischen Details bereitstellen, die Ihnen helfen, eine fundierte Kaufentscheidung für Software für Ihr Unternehmen zu treffen. Das Finden des richtigen Produkts ist wichtig, lassen Sie uns helfen.
Ihre Software- und Service-Einblicke sind wertvoll.
Ihre Kollegen kommen zu G2, um einen Einblick in und andere Unternehmenslösungen zu erhalten. Die Hinzufügung von Perspektiven zu wird anderen helfen, die richtige Lösung basierend auf echten Benutzererfahrungen auszuwählen.
oder fortfahren mit
Durch die Fortsetzung stimmen Sie unseren Nutzungsbedingungen und der Datenschutzrichtlinie zu
