MLlib und Mahout vergleichen 
MLlib vs Mahout
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten MLlib einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Jedoch bevorzugten Rezensenten es insgesamt, Geschäfte mit Mahout zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass MLlib den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Mahout.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Mahout.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Mahout gegenüber MLlib.
MLlib now works on the new DataFrame API and thus is very easy to use.
Es ist starr mit einigen der Algorithmen, insbesondere mit fortgeschrittenen wie dem neuronalen Netzwerk. Zum Beispiel können Sie die Aktivierungsfunktionen eines neuronalen Netzwerks nicht ändern. Sie können entweder Sigmoid für alle Schichten verwenden...
Apache mahout is used for scalable machine learning project implementation and development
Die Rechenzeit ist relativ langsam im Vergleich zu anderen ähnlichen Frameworks wie Mlib und TensorFlow. Außerdem gibt es keinen Unternehmenssupport und es ist ein reines Open-Source-Framework mit begrenztem Online-Wissensspeicher.
MLlib now works on the new DataFrame API and thus is very easy to use.
Apache mahout is used for scalable machine learning project implementation and development
Es ist starr mit einigen der Algorithmen, insbesondere mit fortgeschrittenen wie dem neuronalen Netzwerk. Zum Beispiel können Sie die Aktivierungsfunktionen eines neuronalen Netzwerks nicht ändern. Sie können entweder Sigmoid für alle Schichten verwenden...
Die Rechenzeit ist relativ langsam im Vergleich zu anderen ähnlichen Frameworks wie Mlib und TensorFlow. Außerdem gibt es keinen Unternehmenssupport und es ist ein reines Open-Source-Framework mit begrenztem Online-Wissensspeicher.
