Indholdsfortegnelse:

Hvad er rammer i maskinlæring?
Hvad er rammer i maskinlæring?

Video: Hvad er rammer i maskinlæring?

Video: Hvad er rammer i maskinlæring?
Video: Machine Learning Frameworks - The Landscape 2024, April
Anonim

Hvad er Machine Learning Framework . EN Machine Learning Framework er en grænseflade, et bibliotek eller et værktøj, som giver udviklere mulighed for nemmere og hurtigere at bygge maskinelæring modeller, uden at komme ind på de underliggende algoritmer.

Ved du også, hvilken ramme der er bedst til maskinlæring?

Jeg vil her diskutere de populære maskinlæringsrammer

  • TensorFlow. I øjeblikket er TensorFlow øverst på listen over maskinlæringsrammer.
  • Caffe.
  • Microsoft Cognitive Toolkit.
  • Fakkel.
  • MXNet.
  • Kæder.
  • Keras.

Efterfølgende er spørgsmålet, hvad er rammer i deep learning? EN dyb læringsramme er en grænseflade, et bibliotek eller et værktøj, som giver os mulighed for at bygge dyb læring modeller lettere og hurtigere uden at komme ind på detaljerne i de underliggende algoritmer. De giver en klar og kortfattet måde at definere modeller ved hjælp af en samling af præbyggede og optimerede komponenter.

På denne måde, hvad er en neural netværksramme?

Torch er en videnskabelig computer rammer der tilbyder bred understøttelse af maskinlæringsalgoritmer. PyTorch er dybest set en port til Torch deep learning rammer bruges til at bygge dybt neurale netværk og udføre tensorberegninger, der er høje med hensyn til kompleksitet.

Er TensorFlow en ramme?

TensorFlow er Googles open source AI rammer til maskinlæring og højtydende numerisk beregning. TensorFlow er et Python-bibliotek, der kalder C++ til at konstruere og udføre dataflow-grafer. Det understøtter mange klassifikations- og regressionsalgoritmer og mere generelt deep learning og neurale netværk.

Anbefalede: