Первые шаги в машинное обучение: обзор основных библиотек
Если вы только начинаете изучать машинное обучение, этот список поможет вам ознакомиться с основными фреймворками, такими как TensorFlow, Keras и другие.
↗️TensorFlow и PyTorch являются двумя наиболее популярными и активно развивающимися фреймворками глубокого обучения. Они предлагают широкий спектр инструментов и функций для создания и обучения нейронных сетей, а также обладают большими сообществами разработчиков.
🖥Keras - это высокоуровневый API, который упрощает процесс создания нейронных сетей. Он часто используется в сочетании с TensorFlow или PyTorch для ускорения разработки прототипов.
💻Scikit-learn - это универсальная библиотека машинного обучения, которая включает в себя множество алгоритмов для классификации, регрессии, кластеризации и других задач. Она хорошо подходит для начинающих и тех, кто хочет быстро получить рабочий прототип (именно о ней мы говорим на наших курсах).
🖥Theano - это более старая библиотека, которая когда-то была очень популярна, но сейчас ее активное развитие несколько замедлилось. Тем не менее, она все еще используется в некоторых проектах.
🖥Caffe - это специализированная библиотека, которая хорошо подходит для задач компьютерного зрения. Она была разработана для эффективной работы с большими объемами данных и сложными архитектурами нейронных сетей. 🖥 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) - это еще одна мощная библиотека, которая предлагает широкий спектр инструментов для глубокого обучения. Она хорошо интегрируется с другими продуктами Microsoft.
Первые шаги в машинное обучение: обзор основных библиотек
Если вы только начинаете изучать машинное обучение, этот список поможет вам ознакомиться с основными фреймворками, такими как TensorFlow, Keras и другие.
↗️TensorFlow и PyTorch являются двумя наиболее популярными и активно развивающимися фреймворками глубокого обучения. Они предлагают широкий спектр инструментов и функций для создания и обучения нейронных сетей, а также обладают большими сообществами разработчиков.
🖥Keras - это высокоуровневый API, который упрощает процесс создания нейронных сетей. Он часто используется в сочетании с TensorFlow или PyTorch для ускорения разработки прототипов.
💻Scikit-learn - это универсальная библиотека машинного обучения, которая включает в себя множество алгоритмов для классификации, регрессии, кластеризации и других задач. Она хорошо подходит для начинающих и тех, кто хочет быстро получить рабочий прототип (именно о ней мы говорим на наших курсах).
🖥Theano - это более старая библиотека, которая когда-то была очень популярна, но сейчас ее активное развитие несколько замедлилось. Тем не менее, она все еще используется в некоторых проектах.
🖥Caffe - это специализированная библиотека, которая хорошо подходит для задач компьютерного зрения. Она была разработана для эффективной работы с большими объемами данных и сложными архитектурами нейронных сетей. 🖥 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) - это еще одна мощная библиотека, которая предлагает широкий спектр инструментов для глубокого обучения. Она хорошо интегрируется с другими продуктами Microsoft.
А какими фреймворками пользуйтесь вы?
BY BIOMEDSCHOOL | Обучающие курсы для биологов и врачей
Telegram iOS app: In the “Chats” tab, click the new message icon in the right upper corner. Select “New Channel.” How to Create a Private or Public Channel on Telegram? Ng was convicted in April for conspiracy to incite a riot, public nuisance, arson, criminal damage, manufacturing of explosives, administering poison and wounding with intent to do grievous bodily harm between October 2019 and June 2020. Hui said the messages, which included urging the disruption of airport operations, were attempts to incite followers to make use of poisonous, corrosive or flammable substances to vandalize police vehicles, and also called on others to make weapons to harm police. 3How to create a Telegram channel?
from us
