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ML und DL beste Bibliotheken

ML und DL beste Bibliotheken
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Heute gibt es eine Vielzahl von Bibliotheken für maschinelles und tiefes Lernen. Wir werden nur die beliebtesten und notwendigsten Bibliotheken beschreiben, die alle grundlegenden Anforderungen abdecken, um mit ML und DL zu arbeiten. Hier ist die Liste der besten ML- und DL-Bibliotheken.

  • Die Programmiersprache R wurde zur Lösung statistischer Probleme entwickelt und ist bei Datenanalysten sehr beliebt.
  • Python ist eine Universalsprache und kann erfolgreich auf verschiedene Aufgaben angewendet werden.
  • Jupyter Notebook ist ein einfaches und leistungsfähiges Datenanalyse-Tool.
  • Scikit-learn ist heute eine der beliebtesten ML-Bibliotheken.
  • Pandas ist ein leistungsfähiges Werkzeug, mit dem Sie Daten für andere ML- und DL-Bibliotheken schnell analysieren, ändern und aufbereiten können.
  • Die Hauptfunktion von NumPy ist die Unterstützung mehrdimensionaler Datenfelder und schneller Algorithmen für die lineare Algebra.
  • Matplotlib ist ein Standardwerkzeug im Data Engineer Set.
  • PyTorch ist die zweitbeliebteste DL-Bibliothek nach Tensorflow, die auf Facebook erstellt wurde.

Hier finden Sie eine detailliertere Beschreibung.

Wenn Sie überlegen, welche DL-Bibliothek Sie wählen sollen, wäre die beste Antwort, einen Online-Kurs zu finden, der Ihnen gefällt, so dass der Kurs wird die Wahl für Sie in Folge machen!

Verpassen Sie nicht die Chance, an der Konferenz  AI & Big Data Day 2019 teilzunehmen und sich über die neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und der Verarbeitung von Big Data zu informieren.

p.s. Nein, Roboter werden nicht die Welt erobern und alle Menschen töten.

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