Машинное обучение - это подход к искусственному интеллекту, который позволяет компьютерам учиться и принимать решения на основе данных, не заданных явно. Вместо того, чтобы программировать компьютер напрямую, мы предоставляем ему данные и алгоритмы, которые позволяют ему самостоятельно выявлять закономерности и делать выводы на основе этих данных. Одним из ключевых преимуществ машинного обучения является его способность обрабатывать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности. Например, машинное обучение может использоваться для анализа медицинских данных, чтобы выявить связь между определенными заболеваниями и факторами риска...

Если вы хотите внести свой вклад в этот список (пожалуйста), отправьте мне запрос на включение или свяжитесь со мной в телеграмме @haarrp. Кроме того, любой репозиторий должен быть объявлен устаревшим, если: Владелец репозитория прямо говорит, что «эта библиотека не поддерживается». Не обновлялся в течение длительного времени (2~3 года). Фреймворки и библиотеки Table of ContentsFrameworks and Libraries Tools APLGeneral-Purpose Machine Learning CGeneral-Purpose Machine Learning Computer Vision C++Computer...