📌Scikit-learn
장점
- 머신러닝 학습 알고리즘 및 모델이 탄탄하게 구현되어 있음
- 예제와 사용 설명서가 잘 되어있음
- Regression, Clustering, Model Selection, preprocessing에 특화되어 있음
단점
- 딥러닝이나 강화학습을 다루지 않음
- 그래픽 모델이나 시퀀스 예측 기능을 지원하지 않음
- python 이외의 언어에서는 사용할 수 없음
📌Tensorflow
- 성능과 확장성이 좋음
- 딥러닝 모델과 알고리즘이 들어있음 : 자연어처리, 이미지처리 등 모두 가능
- Tensorboard 활용하여 데이터 플로우 표시하고 이해하는 데에 좋음
정리🧐
- 일반적인 python 활용한 머신러닝 용도 : scikit-learn
- 딥러닝 및 시각화, 확장성 : Tensorflow
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