Comparar MLlib e Mahout 
MLlib vs Mahout
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram MLlib mais fácil de usar, configurar e administrar. No entanto, os avaliadores preferiram fazer negócios com Mahout no geral.
- Os revisores sentiram que MLlib atende melhor às necessidades de seus negócios do que Mahout.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Mahout é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Mahout em relação ao MLlib.
MLlib now works on the new DataFrame API and thus is very easy to use.
É rígido com alguns dos algoritmos, especialmente com os mais avançados, como a rede neural. Por exemplo, você é incapaz de mudar as funções de ativação de uma rede neural. Você pode usar Sigmoid para todas as camadas, ou tanh, o que realmente não faz...
Apache mahout is used for scalable machine learning project implementation and development
O tempo de computação é relativamente lento quando comparado a outros frameworks semelhantes como Mlib e TensorFlow. Além disso, não há suporte empresarial propriamente dito e é puramente um framework de código aberto com um repositório de conhecimento...
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
É rígido com alguns dos algoritmos, especialmente com os mais avançados, como a rede neural. Por exemplo, você é incapaz de mudar as funções de ativação de uma rede neural. Você pode usar Sigmoid para todas as camadas, ou tanh, o que realmente não faz...
O tempo de computação é relativamente lento quando comparado a outros frameworks semelhantes como Mlib e TensorFlow. Além disso, não há suporte empresarial propriamente dito e é puramente um framework de código aberto com um repositório de conhecimento...
