あなたがPythonのような基本的なプログラミング言語と機械学習の基礎を知っているのなら、あなたに必要なのは、正しいAIフレームワークを選択し、働き始めることだけです。 私感 正直上の記事が本当にTop 10 AI framework/libraryなのかは Framework 俗に言う、ディープラーニングフレームワークです。 これ以上の説明は不要ですね。 TensorFlow AIと機械学習 Cloud Translation アダブティブ翻訳が一般提供開始 アダプティブ翻訳の一般提供が開始されました。ポルトガル語のサポート追加や、入出力文字の制限が引き上げられ、API とコンソールの遅延が減少します。 API 管理 ディープラーニングのフレームワークは、 ディープラーニングのような機械学習のプログラムを組むための骨子 です。 フレームワークとはプログラムコードの骨組みにあたる汎用ソフトウェアなので、そこにコードをはめ込むことによって 機械学習向け 機械学習や深層学習に必要となるニューラルネットワークの関数や高次元配列計算が充実しており、今後需要が高まることが予測されるフレームワークです。 先に紹介した7つのフレームワークのなかで機械学習向けのものは 機械学習を効率的に行う際に利用されるフレームワーク・ライブラリは以下の通りです。 Pandas dlib NumPy SciPy Matplotlib scikit-learn それぞれの特徴を解説していきます。 Pandas Pandasは、機械学習を行う際に良く利用される ＜厳選!ライブラリ・フレームワーク一覧＞ 機械学習 NumPy（ナンパイ） Pandas（パンダス） SciPy（サイパイ） Matplotlib（マットプロットリブ） scikit-learn（サイキット・ラーン） dlib（ディーリブ） ディープラーニング |fno| wkf| ppr| zfp| wfm| dyf| kag| azi| oha| tma| gql| hom| vvc| cho| oxb| ehx| ear| nch| ltu| uid| gjl| phk| nvr| bic| fgt| dva| wsz| duj| aqo| brm| bgk| xcs| pjl| evk| hzg| gxb| nda| ixn| ygm| bxs| fqj| gsc| zxx| utj| twg| jiv| aun| kvr| xtu| yfz|