Certains systèmes de façade courants utilisés dans l'apprentissage automatique incluent :
1. OpenAI Gym : une bibliothèque Python populaire pour développer et comparer des algorithmes d'apprentissage par renforcement. Il fournit une suite d'environnements (c'est-à-dire des jeux, des tâches de contrôle, etc.) pour simuler et évaluer les performances de différents algorithmes RL.
2. Keras : une API de réseaux neuronaux de haut niveau en Python qui simplifie le processus de création, de formation et d'évaluation de modèles d'apprentissage en profondeur. Il agit comme une interface conviviale pour les bibliothèques d'apprentissage en profondeur populaires telles que TensorFlow, Theano et CNTK.
3. Scikit-learn : une bibliothèque d'apprentissage automatique polyvalente en Python qui fournit une large gamme d'algorithmes pour les tâches de classification, de régression, de regroupement et de réduction de la dimensionnalité. Il offre une API cohérente pour différents algorithmes, ce qui facilite l'expérimentation de différents modèles.
4. TensorFlow : un cadre open source populaire pour la création et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique. Il fournit une interface de haut niveau (TensorFlow Estimators) qui simplifie le processus de formation et d'évaluation des modèles, ainsi que des API de niveau inférieur pour une personnalisation plus avancée.
5. PyTorch : un cadre d'apprentissage en profondeur open source qui fournit un graphe de calcul dynamique, facilitant la construction et l'expérimentation de réseaux de neurones. Il propose divers modules et utilitaires pour implémenter différents types de modèles et prend en charge l'accélération GPU.
6. Caffe/Caffe2 : Caffe est un cadre d'apprentissage en profondeur initialement développé pour les tâches de vision par ordinateur, tandis que Caffe2 est son successeur et fournit un cadre d'apprentissage automatique plus général. Ils fournissent une interface conviviale et des modèles pré-formés pour diverses applications.
Ces systèmes de façade permettent d'abstraire la complexité des cadres d'apprentissage automatique sous-jacents et de fournir des interfaces unifiées, ce qui permet aux développeurs et aux chercheurs de travailler plus facilement avec différents algorithmes et modèles.
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