معایب Scikit-Learn

در لیست زیر نیز به معایب استفاده از scikit-learn اشاره شده است:

• انعطاف‌ناپذیری: علت این مورد به سهولت استفاده از کتابخانه برمیگردد. این بدان معناست که کاربران آزادی زیادی در تنظیم پارامترها یا معماری مدل موردنظر خود ندارند، مانند الگوریتم Gradient Boost و شبکه‌های عصبی. زمانی که مبتدیان به سمت پروژه‌های پیچیده‌تری می‌روند، این موضوع به یک مسئله جدی تبدیل می شود.
• برای یادگیری عمیق مناسب نیست: عملکرد این کتابخانه به هنگام رسیدگی به پروژه های پیچیده‌ی یادگیری ماشین، ضعیف میباشد. این قضیه در خصوص یادگیری عمیق نیز صادق است؛ زیرا scikit-learn ، توان و معماری لازم بمنظور پشتیبانی از شبکه های عصبی عمیق را ندارد.

‌

*: یادگیری عمیق(deep learning) بخشی از یادگیری ماشین بوده و مبتنی بر مفهوم شبکه های عصبی مصنوعی میباشد که از یکسری لایه‌ها بمنظور استخراج اطلاعاتی ارزشمند از بین داده‌های ورودی استفاده می کند. در بخش‌های بعدی این دوره با شبکه‌های عصبی آشنا می‌شوید که در اصل، نقطه‌ی شروعی برای توسعه‌ی مدلهای یادگیری عمیق خواهد بود.

‌

به طور کلی، scikit-learn یک کتابخانه عالی برای مبتدیان میباشد که یادگیری و استفاده از آن مشمول هیچگونه چالش‌ طاقت‌فرسایی نیست. همچنین این کتابخانه دارای اجزاء مکمل و کمکی زیادی میباشد که بطور مداوم توسط کارشناسان زیادی بروزرسانی شده و به نوبه‌ی خود، کاربری آن را تسهیل میکنند.

همواره به این نکته توجه داشته باشید که scikit-learn یک کتابخانه ساده بوده و در خصوص مشکلات داده‌محور پیچیده‌ای که در حوزه‌ی یادگیری عمیق وجود دارند، مناسب نیست.