Model ML nutzt modernste Algorithmen, um den Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu vereinfachen. Es ermöglicht den Benutzern, die Datenvorverarbeitung, die Modellauswahl und die Feinabstimmung der hyperparameter zu automatisieren, was es Entwicklern erleichtert, hochgenaue Vorhersagemodelle ohne tiefe technische Fachkenntnisse zu erstellen. Mit benutzerfreundlichen Oberflächen und umfassender Dokumentation ist Model ML ideal für Teams, die die Möglichkeiten des maschinellen Lernens schnell in ihren Projekten nutzen möchten.

TorchVision ist ein Paket in PyTorch, das entwickelt wurde, um den Prozess der Entwicklung von Computer Vision-Anwendungen zu erleichtern. Es bietet eine Sammlung beliebter Datensets wie ImageNet und COCO sowie eine Vielzahl von vortrainierten Modellen, die einfach in Projekte integriert werden können. Transformationen zur Bildvorverarbeitung und -anreicherung sind ebenfalls enthalten, um die Datenvorbereitung für das Training von Deep-Learning-Modellen zu optimieren. Durch die Bereitstellung dieser Ressourcen ermöglicht TorchVision Entwicklern, sich auf die Modellarchitektur und das Training zu konzentrieren, ohne jeden Baustein von Grund auf neu erstellen zu müssen.