Машинное обучение (Machine Learning, ML) - это область искусственного интеллекта, которая активно развивается и применяется в различных областях, включая анализ данных, компьютерное зрение, обработку естественного языка, рекомендательные системы и многое другое. Python является одним из наиболее популярных языков программирования для разработки и применения моделей машинного обучения благодаря богатому набору библиотек и фреймворков. Давайте рассмотрим некоторые из них: Библиотеки машинного обучения:...

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...

Конкуренция на технологическом рынке чрезвычайно высока, и компании стремятся получить преимущество с помощью веб-дизайна и разработки.

Популярные фреймворки и библиотеки Python для машинного обучения, обработки данных, анализа, тестирования, разработки игр и визуализации данных Содержание Для чего нужны библиотеки в Python Библиотека — набор файлов, модулей, классов, функций, в которых реализован весь функционал решения конкретной проблемы. Благодаря им разработчику не приходится писать все с нуля: стандартные библиотеки Python сильно упрощают процесс разработки. Для Python существует много полезных библиотек с открытым исходным кодом, которые можно найти в хранилище программного обеспечения PyPI...

Источник: Nuances of Programming Инструменты и фреймворки для ИИ позволяют объединить информатику, информационную инженерию, лингвистику и искусственный интеллект в единую программу для обработки и анализа больших массивов данных. Владение этими инструментами и фреймворками  —  один из главных навыков в области искусственного интеллекта. Инженер ИИ должен выполнять задачи по обработке естественного языка (NLP), которые включают обработку текстовых, аудио- и видео-документов, используя множество библиотек, фреймворков и инструментов NLP...