Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Библиотеки Для Машинного Обучения: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch | В Чём Разница?

python

машинное обучение

нейронные сети

глубокое обучение

machine learning

deep learning

neural networks

scilit-learn

tensorflow

keras

pytorch

программирование

библиотеки машинного обучения python

tensorflow vs pytorch

tensorflow vs keras

scikit-learn vs keras

искусственный интеллект

ai

data science

введение в машинное обучение

машинное обучение python

нейронные сети python

глубокое обучение python

введение в глубокое обучение

scikit learn python

pylounge

Автор: PyLounge - программирование на Python и всё о IT

Загружено: 26 окт. 2020 г.

Просмотров: 21 731 просмотр

Описание:

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:    • 5 Лучших Книг По Data Science И Machi...  
✔ Ссылка на группу ВКонтакте: https://vk.com/pylounge
✔ Канал PyLounge:    / @pylounge  
✔ По вопросам сотрудничества и предложений: [email protected]
✔ Music: https://www.free-stock-music.com

Ссылки из видео:
✔ Scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/
✔ TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
✔ Keras: https://keras.io/
✔ Pytorch: https://pytorch.org/
✔ Искусственный интеллект пишет тексты. OpenAI. Новые технологии. Бизнес тренды. PIN CODE Рагимова:    • Искусственный интеллект пишет тексты....  

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

Библиотеки Для Машинного Обучения: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch | В Чём Разница?

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Полное сравнение PyTorch с TensorFlow, что выбрать в 2025?

Полное сравнение PyTorch с TensorFlow, что выбрать в 2025?

Основы Pandas Python | Series, DataFrame И Анализ Данных

Основы Pandas Python | Series, DataFrame И Анализ Данных

ИИ, машинное обучение, НЕЙРОСЕТИ, Что есть что? | БОЛЬШОЙ РАЗБОР

ИИ, машинное обучение, НЕЙРОСЕТИ, Что есть что? | БОЛЬШОЙ РАЗБОР

Основы Scikit-learn | Машинное Обучение На Python

Основы Scikit-learn | Машинное Обучение На Python

Машинное обучение для чайников

Машинное обучение для чайников

10 глупых вопросов СПЕЦИАЛИСТУ ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ И АНАЛИЗУ ДАННЫХ

10 глупых вопросов СПЕЦИАЛИСТУ ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ И АНАЛИЗУ ДАННЫХ

Python — полный курс для начинающих. Этот навык изменит твою жизнь.

Python — полный курс для начинающих. Этот навык изменит твою жизнь.

Введение в большие языковые модели (LLM)

Введение в большие языковые модели (LLM)

Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над Ними

Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над Ними

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ - ВСЕ ЧТО НУЖНО ЗНАТЬ

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ - ВСЕ ЧТО НУЖНО ЗНАТЬ

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]