Scikit‑learn
Scikit‑learn est une bibliothèque open source en Python qui fournit un grand nombre d’algorithmes de machine learning classiques comme la régression, la classification, le clustering et la réduction de dimension. Son API simple permet d’exécuter rapidement des expériences et de comparer différents modèles avec peu de code. Scikit‑learn est idéale pour l’apprentissage supervisé ou non supervisé sur des ensembles de données de petite ou moyenne taille. Elle n’inclut pas de réseau de neurones profond et n’est pas optimisée pour le big data ou les tâches de deep learning, ce qui limite son utilisation pour les très grands ensembles de données.
Avantages de Scikit‑learn
- API intuitive qui rend le machine learning accessible
- Large bibliothèque d’algorithmes supervisés et non supervisés
- Facile à intégrer avec des bibliothèques scientifiques comme Pandas et NumPy
Inconvénients de Scikit‑learn
- Moins adaptée aux grands volumes de données ou au deep learning
- Pas de prise en charge native pour le traitement GPU
- Fonctionnalités limitées pour la production de modèles avancés
Création de site internet
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