Die besten frameworks d'apprentissage automatique-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte frameworks d'apprentissage automatique-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

frameworks d'apprentissage automatique

  • ClassiCore-Public automatisiert ML-Klassifikation, bietet Datenvorverarbeitung, Modellauswahl, Hyperparameter-Optimierung und skalierbare API-Bereitstellung.
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    Was ist ClassiCore-Public?
    ClassiCore-Public bietet eine umfassende Umgebung zum Erstellen, Optimieren und Bereitstellen von Klassifikationsmodellen. Es verfügt über einen intuitiven Pipeline-Builder, der rohen Datenimport, Reinigung und Feature-Engineering handhabt. Der integrierte Modell-Zoo umfasst Algorithmen wie Random Forests, SVMs und Deep-Learning-Architekturen. Automatisierte Hyperparameter-Optimierung nutzt Bayesian-Optimization, um optimale Einstellungen zu finden. Trainierte Modelle können als RESTful-APIs oder Microservices bereitgestellt werden, mit Überwachungs-Dashboards zur Echtzeit-Performance-Überwachung. Erweiterbare Plugins erlauben es Entwicklern, benutzerdefinierte Vorverarbeitung, Visualisierungen oder neue Bereitstellungsziele hinzuzufügen, was ClassiCore-Public ideal für industrielles Klassifikations-Scaling macht.
    ClassiCore-Public Hauptfunktionen
    • Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering-Module
    • Integrierter Modell-Zoo mit klassischen und Deep-Learning-Algorithmen
    • Automatisierte Hyperparameter-Optimierung via Bayesian Optimization
    • CLI-Tools für End-to-End-Pipeline-Erstellung
    • Unterstützung von RESTful API und Docker-Bereitstellung
    • Echtzeit-Performance-Überwachungs-Dashboards
    • Erweiterbare Plugin-Architektur
  • TorchVision vereinfacht Computer Vision-Aufgaben mit Datensets, Modellen und Transformationen.
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    Was ist PyTorch Vision (TorchVision)?
    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.
  • Ein Python-Framework zur Entwicklung komplexer, mehrstufiger LLM-basierter Anwendungen.
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    Was ist PromptMage?
    PromptMage ist ein Python-Framework, das darauf abzielt, die Entwicklung komplexer, mehrstufiger Anwendungen mithilfe großer Sprachmodelle (LLMs) zu optimieren. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter einen Prompt-Spielplatz, integrierte Versionskontrolle und eine automatisch generierte API. Ideal für kleine Teams und große Unternehmen steigert PromptMage die Produktivität und erleichtert effektives Testen und Entwickeln von Prompts. Es kann lokal oder auf einem Server bereitgestellt werden, wodurch es für verschiedene Benutzer zugänglich und verwaltbar ist.
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