Alat model data AI ialah program perisian atau platform yang digunakan untuk mencipta model pembelajaran mesin Berikut ialah beberapa alatan popular: TensorFlow: perpustakaan sumber terbuka yang dibangunkan oleh Google untuk membina dan melatih model pembelajaran mesin. PyTorch: Pustaka sumber terbuka yang dibangunkan oleh Facebook yang memfokuskan pada fleksibiliti. scikit-learn: Pustaka pembelajaran mesin untuk Python yang menyediakan algoritma popular. Keras: API rangkaian saraf yang dibina di atas TensorFlow yang memudahkan pembinaan model. XGBoost: Pustaka sumber terbuka untuk pepohon keputusan meningkatkan kecerunan dengan prestasi tinggi. LightGBM: Pustaka sumber terbuka untuk pepohon keputusan yang dirangsang kecerunan, lebih pantas dan lebih cekap daripada XGBoost. CatBoo
Alat Model Data AI
Alat Model Data AI digunakan untuk membina, melatih dan menggunakan model pembelajaran mesin aplikasi perisian atau platform. Mereka menyediakan pelbagai keupayaan untuk menyokong penyediaan data, latihan model, penilaian model dan penggunaan model.
Berikut ialah beberapa alatan model data AI yang popular pada masa ini:
1 TensorFlow
TensorFlow ialah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka yang dibangunkan oleh. Google. Ia menyediakan set alat yang komprehensif untuk membina dan melatih pelbagai model pembelajaran mesin, termasuk rangkaian saraf, model pembelajaran mendalam dan model pembelajaran pengukuhan.
2. PyTorch
PyTorch ialah satu lagi perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka yang dibangunkan oleh Facebook. Ia memberi tumpuan kepada fleksibiliti, membolehkan penyelidik dan pembangun membina dan menyesuaikan model pembelajaran mesin dengan mudah.
3. scikit-learn
scikit-learn ialah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka untuk Python. Ia menyediakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin yang popular untuk pengelasan, regresi, pengelompokan dan tugasan lain.
4. Keras
Keras ialah API rangkaian saraf peringkat tinggi yang dibina di atas TensorFlow. Ia memudahkan proses membina dan melatih model rangkaian saraf, menjadikannya mudah untuk digunakan.
5. XGBoost
XGBoost ialah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka untuk pepohon keputusan meningkatkan kecerunan. Ia terkenal dengan prestasi tinggi dan keupayaan untuk mengendalikan set data yang besar.
6. LightGBM
LightGBM ialah satu lagi perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka untuk pepohon keputusan yang dirangsang kecerunan. Ia lebih pantas dan lebih cekap daripada XGBoost, terutamanya untuk set data yang besar.
7 CatBoost
CatBoost ialah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka untuk tugas klasifikasi dan regresi. Ia dioptimumkan khusus untuk tugas klasifikasi dan pandai mengendalikan ciri kategori.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah alat model data AI?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Tambah kawalan tamat masa ke Python untuk gelung. 1. Anda boleh merakam masa mula dengan modul masa, dan menilai sama ada ia ditetapkan dalam setiap lelaran dan menggunakan rehat untuk melompat keluar dari gelung; 2. Untuk mengundi tugas kelas, anda boleh menggunakan gelung sementara untuk memadankan penghakiman masa, dan menambah tidur untuk mengelakkan kepenuhan CPU; 3. Kaedah lanjutan boleh mempertimbangkan threading atau isyarat untuk mencapai kawalan yang lebih tepat, tetapi kerumitannya tinggi, dan tidak disyorkan untuk pemula memilih; Ringkasan Mata Utama: Penghakiman masa manual adalah penyelesaian asas, sementara lebih sesuai untuk tugas kelas menunggu masa yang terhad, tidur sangat diperlukan, dan kaedah lanjutan sesuai untuk senario tertentu.

Di Python, kaedah melintasi tupel dengan gelung termasuk secara langsung melelehkan unsur -unsur, mendapatkan indeks dan elemen pada masa yang sama, dan memproses tuple bersarang. 1. Gunakan gelung untuk terus mengakses setiap elemen dalam urutan tanpa menguruskan indeks; 2. Gunakan penghitungan () untuk mendapatkan indeks dan nilai pada masa yang sama. Indeks lalai adalah 0, dan parameter permulaan juga boleh ditentukan; 3. Di samping itu, tuple tidak berubah dan kandungan tidak dapat diubah suai dalam gelung. Nilai yang tidak diingini boleh diabaikan oleh \ _. Adalah disyorkan untuk memeriksa sama ada tuple kosong sebelum melintasi untuk mengelakkan kesilapan.

Bagaimana cara mengendalikan fail JSON yang besar di Python? 1. Gunakan Perpustakaan IJSON untuk mengalir dan mengelakkan limpahan memori melalui parsing item demi item; 2. Jika dalam format Jsonlines, anda boleh membacanya dengan garis dan memprosesnya dengan json.loads (); 3. Atau memecah fail besar ke dalam kepingan kecil dan kemudian memprosesnya secara berasingan. Kaedah ini dengan berkesan menyelesaikan masalah batasan memori dan sesuai untuk senario yang berbeza.

Proses perubahan nama Facebook adalah mudah, tetapi anda perlu memberi perhatian kepada peraturan. Pertama, log masuk ke aplikasi atau versi web dan pergi ke "Tetapan dan Privasi"> "Tetapan"> "Maklumat Peribadi"> "Nama", masukkan nama baru, dan simpannya; Kedua, anda mesti menggunakan nama sebenar anda, ia tidak boleh diubah suai dengan kerap dalam tempoh 60 hari, ia tidak boleh mengandungi aksara atau nombor khas, dan ia tidak boleh disamar oleh orang lain, dan semakan itu tidak lulus pengesahan tambahan seperti memuat naik kad ID; Ia biasanya berkuatkuasa dalam masa beberapa minit hingga 3 hari bekerja selepas penyerahan; Akhirnya, perubahan nama tidak akan memberitahu rakan, nama laman utama akan dikemas kini secara serentak, dan nama lama masih akan dipaparkan dalam rekod sejarah.