Daftar Isi:

Apa itu kerangka kerja dalam pembelajaran mesin?
Apa itu kerangka kerja dalam pembelajaran mesin?

Video: Apa itu kerangka kerja dalam pembelajaran mesin?

Video: Apa itu kerangka kerja dalam pembelajaran mesin?
Video: Kerangka Kerja dan Paradigma Interaksi 2024, Desember
Anonim

Apa Kerangka Pembelajaran Mesin . A Kerangka Pembelajaran Mesin adalah antarmuka, pustaka, atau alat yang memungkinkan pengembang untuk membangun dengan lebih mudah dan cepat pembelajaran mesin model, tanpa masuk ke seluk beluk algoritma yang mendasarinya.

Juga tahu, kerangka kerja mana yang terbaik untuk pembelajaran mesin?

Saya ingin membahas di sini kerangka kerja pembelajaran mesin yang sedang tren

  • TensorFlow. Saat ini, TensorFlow berada di urutan teratas dalam daftar framework Machine Learning.
  • Kafe.
  • Perangkat Kognitif Microsoft.
  • Obor.
  • MXNet.
  • rantai.
  • Keras.

Selanjutnya, pertanyaannya adalah, apa yang dimaksud dengan framework dalam deep learning? A kerangka pembelajaran yang mendalam adalah antarmuka, perpustakaan, atau alat yang memungkinkan kita untuk membangun pembelajaran yang mendalam model lebih mudah dan cepat, tanpa masuk ke detail algoritma yang mendasarinya. Mereka memberikan cara yang jelas dan ringkas untuk mendefinisikan model menggunakan kumpulan komponen yang dibuat sebelumnya dan dioptimalkan.

Dengan cara ini, apa itu kerangka kerja jaringan saraf?

Torch adalah komputasi ilmiah kerangka yang menawarkan dukungan luas untuk algoritme pembelajaran mesin. PyTorch pada dasarnya adalah port untuk pembelajaran mendalam Torch kerangka digunakan untuk membangun dalam jaringan saraf dan mengeksekusi komputasi tensor yang tinggi dalam hal kompleksitas.

Apakah TensorFlow sebuah kerangka kerja?

TensorFlow adalah AI sumber terbuka Google kerangka untuk pembelajaran mesin dan komputasi numerik performa tinggi. TensorFlow adalah pustaka Python yang memanggil C++ untuk membuat dan mengeksekusi grafik aliran data. Ini mendukung banyak algoritma klasifikasi dan regresi, dan lebih umum lagi, pembelajaran mendalam dan jaringan saraf.

Direkomendasikan: