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Comparar Torch y scikit-learn

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Vistazo
Torch
Torch
Calificación Estelar
(15)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (42.9% de las reseñas)
Información
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
Aprende más sobre Torch
scikit-learn
scikit-learn
Calificación Estelar
(59)4.8 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (40.7% de las reseñas)
Información
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
Aprende más sobre scikit-learn
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
  • Los usuarios informan que Torch sobresale en capacidades de aprendizaje profundo, particularmente con su gráfico de computación dinámico, lo que permite más flexibilidad durante el entrenamiento del modelo. En contraste, scikit-learn es a menudo elogiado por su simplicidad y facilidad de uso, convirtiéndolo en una opción preferida para tareas de aprendizaje automático tradicional.
  • Los revisores mencionan que la interfaz de usuario de scikit-learn es más intuitiva para principiantes, con una gran cantidad de documentación y tutoriales disponibles, mientras que la documentación de Torch puede ser menos accesible para nuevos usuarios, lo que lleva a una curva de aprendizaje más pronunciada.
  • Los usuarios de G2 destacan que Torch ofrece características avanzadas como procesamiento en tiempo real y aprendizaje por transferencia, que son esenciales para aplicaciones complejas de redes neuronales. Sin embargo, scikit-learn brilla en su completa suite de algoritmos para preprocesamiento de datos y evaluación de modelos, haciéndolo ideal para usuarios enfocados en flujos de trabajo de aprendizaje automático tradicional.
  • Los usuarios en G2 informan que la facilidad de configuración y administración de scikit-learn es significativamente mayor que la de Torch, con muchos revisores señalando que pudieron comenzar rápidamente sin una configuración extensa.
  • Los revisores dicen que, si bien Torch proporciona potentes herramientas de optimización de modelos, las características de ajuste automático de modelos de scikit-learn son más amigables y accesibles, permitiendo a los usuarios lograr un rendimiento óptimo con menos intervención manual.
  • Los usuarios mencionan que la escalabilidad de Torch es un punto fuerte, particularmente para grandes conjuntos de datos y modelos complejos, mientras que scikit-learn es a menudo visto como más adecuado para conjuntos de datos más pequeños y modelos más simples, lo que puede limitar su escalabilidad en ciertas aplicaciones.

Torch vs scikit-learn

Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que scikit-learn es más fácil de usar, configurar y administrar. También prefirieron hacer negocios con scikit-learn en general.

  • Los revisores consideraron que scikit-learn satisface mejor las necesidades de su empresa que Torch.
  • Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que scikit-learn es la opción preferida.
  • En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de scikit-learn sobre Torch.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Torch
No hay precios disponibles
scikit-learn
No hay precios disponibles
Prueba Gratuita
Torch
No hay información de prueba disponible
scikit-learn
No hay información de prueba disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.9
11
9.6
52
Facilidad de uso
8.9
11
9.6
52
Facilidad de configuración
8.1
9
9.6
40
Facilidad de administración
8.3
9
9.4
39
Calidad del soporte
8.1
9
9.4
48
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
7.8
9
9.2
35
Dirección del producto (% positivo)
8.8
10
9.3
52
Características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Core Functionality - Artificial Neural Network
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Data Handling - Artificial Neural Network
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Performance - Artificial Neural Network
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Usability - Artificial Neural Network
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Advanced Features - Artificial Neural Network
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
AI Agente - Red Neuronal Artificial
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Integración - Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Aprendizaje - Aprendizaje automático
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Torch
Torch
scikit-learn
scikit-learn
Torch y scikit-learn está categorizado como Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
Torch
Torch está categorizado como Red neuronal artificial
scikit-learn
scikit-learn no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Torch
Torch
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
42.9%
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
14.3%
Empresa(> 1000 empleados)
42.9%
scikit-learn
scikit-learn
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
28.8%
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
30.5%
Empresa(> 1000 empleados)
40.7%
Industria de los revisores
Torch
Torch
Software informático
42.9%
Tecnología de la Información y Servicios
14.3%
Telecomunicaciones
7.1%
Investigación
7.1%
Atención de salud mental
7.1%
Otro
21.4%
scikit-learn
scikit-learn
Software informático
35.6%
Tecnología de la Información y Servicios
16.9%
Educación Superior
10.2%
Seguridad informática y de redes
6.8%
Hospital y atención médica
5.1%
Otro
25.4%
Principales Alternativas
Torch
Alternativas de Torch
Automation Anywhere
Automation Anywhere
Agregar Automation Anywhere
Demandbase One
Demandbase One
Agregar Demandbase One
Phrase Localization Platform
Phrase Localization Platform
Agregar Phrase Localization Platform
DigitalOcean
DigitalOcean
Agregar DigitalOcean
scikit-learn
Alternativas de scikit-learn
MLlib
MLlib
Agregar MLlib
Weka
Weka
Agregar Weka
Google Cloud TPU
Google Cloud TPU
Agregar Google Cloud TPU
XGBoost
XGBoost
Agregar XGBoost
Discusiones
Torch
Discusiones de Torch
Monty el Mangosta llorando
Torch no tiene discusiones con respuestas
scikit-learn
Discusiones de scikit-learn
¿Para qué se utiliza scikit-learn?
2 Comentarios
Madhusmita S.
MS
Scikit-learn es una biblioteca poderosa, bien integrada con otras bibliotecas de Python como pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn. Soporta la creación de...Leer más
¿Qué es Python Scikit learn?
1 Comentario
rehan a.
RA
Es una biblioteca utilizada para implementar modelos de aprendizaje automático. Proporciona una amplia gama de métodos para realizar el preprocesamiento de...Leer más
Monty el Mangosta llorando
scikit-learn no tiene más discusiones con respuestas