So sánh Scikit-learn, TensorFlow và PyTorch: Chọn thư viện nào cho Machine Learning?

🧠 Giới thiệu

Khi bắt đầu học hoặc triển khai AI / Machine Learning, ba cái tên được nhắc đến nhiều nhất chính là Scikit-learn, TensorFlow, và PyTorch. Chúng đều là thư viện mạnh mẽ trong hệ sinh thái Python, nhưng mục đích và phạm vi sử dụng của từng cái lại hoàn toàn khác nhau.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ:

• So sánh Scikit-learn, TensorFlow, và PyTorch trên nhiều khía cạnh: tính năng, tốc độ, độ phức tạp, và khả năng ứng dụng.
• Giúp bạn chọn framework phù hợp nhất cho dự án của mình.

🔍 1. Tổng quan về từng thư viện

🧩 Scikit-learn

• Mục đích: Học máy cổ điển (Classical Machine Learning)
• Thích hợp cho: Bài toán hồi quy, phân loại, clustering, giảm chiều, v.v.
• Cốt lõi: Dựa trên NumPy, SciPy và Matplotlib
• Ưu điểm: API dễ dùng, dễ học, cực kỳ hiệu quả cho dữ liệu tabular
• Nhược điểm: Không hỗ trợ Deep Learning hoặc GPU computation

📘 Ví dụ:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

🔥 TensorFlow

• Mục đích: Deep Learning và sản xuất mô hình ở quy mô lớn (production scale)

• Được phát triển bởi: Google Brain

• Thích hợp cho: Mạng neural, CNN, RNN, Transformer, mô hình AI sinh ngôn ngữ (LLM)

• Ưu điểm:

  • Tích hợp Keras API giúp code dễ đọc hơn
  • Hỗ trợ GPU/TPU cực mạnh
  • Phù hợp cho triển khai sản phẩm AI thực tế (TensorFlow Serving, TF Lite, TF.js)

• Nhược điểm:

  • Cú pháp phức tạp hơn sklearn
  • Debug khó hơn PyTorch trong giai đoạn phát triển

📘 Ví dụ:

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

⚡ PyTorch

• Mục đích: Deep Learning và nghiên cứu (Research + Rapid Prototyping)

• Được phát triển bởi: Meta (Facebook AI)

• Thích hợp cho: Xây dựng mạng neural linh hoạt, LLM, Computer Vision, NLP

• Ưu điểm:

  • Dễ debug hơn (chạy theo cơ chế eager execution)
  • Cộng đồng mạnh, đặc biệt trong giới nghiên cứu AI
  • Hỗ trợ tốt GPU (CUDA, ROCm)

• Nhược điểm:

  • Không mạnh bằng TensorFlow về mặt production
  • Cần hiểu sâu về mạng neural để tối ưu

📘 Ví dụ:

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

🧠 2. Bảng so sánh chi tiết

⚙️ 3. Khi nào nên chọn thư viện nào?

💡 4. Best Practices khi kết hợp các thư viện

Trong thực tế, nhiều dự án kết hợp cả ba:

• Dùng Scikit-learn cho bước tiền xử lý dữ liệu (preprocessing, feature selection).
• Dùng PyTorch hoặc TensorFlow cho phần mô hình hóa và huấn luyện sâu (deep model).
• Dùng sklearn.metrics để đánh giá hiệu suất mô hình.

Ví dụ:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import torch.nn as nn

# Chuẩn hóa dữ liệu trước khi train model PyTorch
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

🚀 5. Tổng kết

👉 Nếu bạn mới học Machine Learning → bắt đầu với Scikit-learn. 👉 Nếu bạn muốn triển khai AI thực tế → chọn TensorFlow. 👉 Nếu bạn muốn nghiên cứu hoặc build mô hình sáng tạo (LLM, Vision, Agent) → PyTorch là lựa chọn hàng đầu.