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

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: ✔ Ссылка на группу ВКонтакте: ✔ Канал PyLounge: ✔ По вопросам сотрудничества и предложений: peoplesdreamer@ ✔ Music: Ссылки из видео: ✔ Scikit-learn: ✔ TensorFlow: ✔ Keras: ✔ Pytorch: ✔ Искусственный интеллект пишет тексты. OpenAI. Новые технологии. Бизнес тренды. PIN CODE Рагимова: 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