Найти в Дзене
NFYM

Список лучших ИИ для работы и обучения

Есть множество полезных веб-сайтов, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением. Вот несколько из них: Помните, что область искусственного интеллекта постоянно развивается, поэтому полезно следить за новыми ресурсами и публикациями.

Есть множество полезных веб-сайтов, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением. Вот несколько из них:

  1. TensorFlow (https://www.tensorflow.org/): TensorFlow - это открытая библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google. Сайт предоставляет обширную документацию, обучающие материалы и ресурсы для разработчиков и исследователей.
  2. PyTorch (https://pytorch.org/): PyTorch - еще одна популярная библиотека машинного обучения, предназначенная для разработчиков. Сайт содержит документацию, обучающие материалы и ресурсы для работы с PyTorch.
  3. Kaggle (https://www.kaggle.com/): Kaggle - это платформа для соревнований по машинному обучению, анализу данных и разработке. Здесь вы можете участвовать в соревнованиях, обмениваться кодом и знаниями с другими участниками.
  4. AI2 (https://allenai.org/): AI2 (Allen Institute for Artificial Intelligence) является исследовательской организацией, занимающейся искусственным интеллектом. Их сайт предоставляет информацию о текущих проектах и публикациях.
  5. OpenAI (https://www.openai.com/): OpenAI - это исследовательская лаборатория, фокусирующаяся на искусственном интеллекте. На сайте можно найти информацию о проектах, выпущенных OpenAI, и получить доступ к некоторым из их технологий.
  6. Machine Learning Mastery (https://machinelearningmastery.com/): Этот сайт, созданный Джейсоном Браунли, предлагает обучающие материалы, книги и ресурсы по машинному обучению и глубокому обучению.
  7. Towards Data Science (https://towardsdatascience.com/): Medium-публикация с множеством статей и руководств по машинному обучению, написанных сообществом практикующих специалистов.

Помните, что область искусственного интеллекта постоянно развивается, поэтому полезно следить за новыми ресурсами и публикациями.