Говорить во вступлении о том, что машинное обучение и искусственный интеллект сейчас как никогда актуальны уже становится дурным тоном. Буквально за последние пару лет прогресс в этих сферах достиг колоссальных размеров. А связано это с выпуском большого количества библиотек и инструментов, так или иначе упрощающих работу с машинным обучением, и приближающих день восстания машин. От того получается, что библиотек этих немало, и новичку довольно сложно разобраться в чём преимущество того или иного инструмента. Поэтому сегодня мы поговорим о таких библиотеках машинного обучения, как PyTorch, Tensorflow, Scikit-learn и Keras. Посмотрим на что они способны, и в чём между ними разница.

✔ 5 Лучших Книг По Data Science И Machine Learning: [ Ссылка ]
✔ Ссылка на группу ВКонтакте: [ Ссылка ]
✔ Канал PyLounge: [ Ссылка ]
✔ По вопросам сотрудничества и предложений: peoplesdreamer@gmail.ru
✔ Music: [ Ссылка ]

Ссылки из видео:
✔ Scikit-learn: [ Ссылка ]
✔ TensorFlow: [ Ссылка ]
✔ Keras: [ Ссылка ]
✔ Pytorch: [ Ссылка ]
✔ Искусственный интеллект пишет тексты. OpenAI. Новые технологии. Бизнес тренды. PIN CODE Рагимова: [ Ссылка ]

Привет! Я долго занимаюсь программированием, в частности программирование на языке Python. Я много чего узнал за это время, и мне есть, чем поделиться со зрителями моего канала. Здесь выходят разнообразные ролики, касающиеся IT-тематики и программирования.
Подписывайся, будем узнавать что-то новое и работать вместе! Погнали!

#scikit_learn #tensorflow #keras #pytorch #машинное_обучение #machin_learning #нейронные_сети #pylounge

свернуть