Unele sisteme de fațadă utilizate în învățarea automată includ:
1. OpenAI Gym: O bibliotecă populară Python pentru dezvoltarea și compararea algoritmilor de învățare prin întărire. Oferă o suită de medii (de exemplu, jocuri, sarcini de control etc.) pentru a simula și evalua performanța diferiților algoritmi RL.
2. Keras: Un API de rețele neuronale de nivel înalt în Python care simplifică procesul de construire, antrenare și evaluare a modelelor de învățare profundă. Acționează ca o interfață ușor de utilizat pentru bibliotecile populare de învățare profundă, cum ar fi TensorFlow, Theano și CNTK.
3. Scikit-learn: O bibliotecă versatilă de învățare automată în Python care oferă o gamă largă de algoritmi pentru sarcini de clasificare, regresie, grupare și reducere a dimensionalității. Oferă un API consistent pentru diferiți algoritmi, ceea ce face ușor să experimentați cu diferite modele.
4. TensorFlow: un cadru popular open-source pentru construirea și implementarea modelelor de învățare automată. Oferă o interfață de nivel înalt (TensorFlow Estimators) care simplifică procesul de instruire și evaluare a modelelor, precum și API-uri de nivel inferior pentru personalizare mai avansată.
5. PyTorch: Un cadru de învățare profundă open-source care oferă un grafic computațional dinamic, facilitând construirea și experimentarea rețelelor neuronale. Oferă diverse module și utilități pentru a implementa diferite tipuri de modele și acceptă accelerarea GPU.
6. Caffe/Caffe2: Caffe este un cadru de învățare profundă dezvoltat inițial pentru sarcini de viziune pe computer, în timp ce Caffe2 este succesorul său și oferă un cadru de învățare automată mai general. Acestea oferă o interfață ușor de utilizat și modele pre-antrenate pentru diverse aplicații.
Aceste sisteme de fațadă ajută la abstractizarea complexității cadrelor de învățare automată subiacente și oferă interfețe unificate, făcând mai ușor pentru dezvoltatori și cercetători să lucreze cu diferiți algoritmi și modele.
Data publicării: