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Qu'est-ce que le framework en machine learning ?
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Vidéo: Qu'est-ce que le framework en machine learning ?

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Quel est Cadre d'apprentissage automatique . UNE Cadre d'apprentissage automatique est une interface, une bibliothèque ou un outil qui permet aux développeurs de construire plus facilement et plus rapidement apprentissage automatique modèles, sans entrer dans le vif du sujet des algorithmes sous-jacents.

Sachez également quel cadre est le meilleur pour l'apprentissage automatique ?

Je veux discuter ici des frameworks d'apprentissage automatique tendance

  • TensorFlow. Actuellement, TensorFlow est en tête de liste des frameworks d'apprentissage automatique.
  • Café.
  • Boîte à outils cognitive de Microsoft.
  • Torche.
  • MXNet.
  • Chaîneur.
  • Keras.

Par la suite, la question est, qu'est-ce que le cadre dans l'apprentissage en profondeur? UNE cadre d'apprentissage en profondeur est une interface, une bibliothèque ou un outil qui nous permet de construire l'apprentissage en profondeur modèles plus facilement et plus rapidement, sans entrer dans les détails des algorithmes sous-jacents. Ils fournissent un moyen clair et concis pour définir des modèles à l'aide d'une collection de composants prédéfinis et optimisés.

De cette façon, qu'est-ce qu'un cadre de réseau de neurones ?

Torch est un calcul scientifique cadre qui offre un large support pour les algorithmes d'apprentissage automatique. PyTorch est essentiellement un port pour l'apprentissage en profondeur de Torch cadre utilisé pour la construction profonde les réseaux de neurones et l'exécution de calculs tenseurs qui sont élevés en termes de complexité.

TensorFlow est-il un framework ?

TensorFlow est l'IA open source de Google cadre pour l'apprentissage automatique et le calcul numérique haute performance. TensorFlow est une bibliothèque Python qui invoque C++ pour construire et exécuter des graphiques de flux de données. Il prend en charge de nombreux algorithmes de classification et de régression, et plus généralement, le deep learning et les réseaux de neurones.

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