Le modèle ML utilise des algorithmes de pointe pour simplifier le cycle de vie de l'apprentissage automatique. Il permet aux utilisateurs d'automatiser le prétraitement des données, la sélection de modèles et le réglage des hyperparamètres, rendant plus facile pour les développeurs de créer des modèles prédictifs très précis sans expertise technique approfondie. Avec des interfaces conviviales et une documentation exhaustive, le modèle ML est idéal pour les équipes cherchant à tirer rapidement parti des capacités d'apprentissage automatique dans leurs projets.

TorchVision est un paquet dans PyTorch conçu pour faciliter le développement d'applications de vision par ordinateur. Il offre une collection d'ensembles de données populaires tels qu'ImageNet et COCO, ainsi qu'une variété de modèles pré-entraînés qui peuvent être facilement intégrés dans des projets. Des transformations pour le prétraitement et l'augmentation d'images sont également incluses, simplifiant la préparation des données pour l'entraînement des modèles d'apprentissage profond. En fournissant ces ressources, TorchVision permet aux développeurs de se concentrer sur l'architecture et l'entraînement des modèles sans avoir besoin de créer chaque composant de zéro.