fastai je open-source Python biblioteka za duboko učenje izgrađena na PyTorchu. Objedinjuje provjerene zadane postavke tako da se modeli za slike, tekst ili tablične podatke mogu trenirati s nekoliko redaka koda, a istodobno omogućuje duboko prilagođavanje na svakoj razini. Nastala je iz obrazovne inicijative fast.ai i prati njezine besplatne tečajeve, zbog čega je popularna u obrazovanju i za brzo isprobavanje modela.
Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.
Pokrenite demoPyTorch je okvir otvorenog koda za strojno i duboko učenje u programskom jeziku Python. Izvorno je razvijen u Meti (tada Facebook), a od 2022. njime upravlja PyTorch Foundation pod okriljem Linux Foundation. PyTorch se naširoko koristi u istraživanju i industriji jer programerima omogućuje fleksibilnu izgradnju modela, njihovo treniranje na GPU-ovima i testiranje korak po korak; mnogi poznati jezični i slikovni modeli izgrađeni su s njime.
Duboko učenje je grana strojnog učenja koja koristi umjetne neuronske mreže s mnogo slojeva. Takve mreže iz velikih količina podataka uče koja su obilježja važna – od rubova na slikama do odnosa značenja u tekstovima. Duboko učenje temelj je današnjih jezičnih modela, prepoznavanja slika i govora te strojnog prevođenja, a obično zahtijeva znatnu računalnu snagu i podatke za treniranje.
Kod prijenosa učenja (transfer learning) model koji je već naučio veliki opći zadatak služi kao polazište za novi, specijalizirani zadatak. Umjesto da se kreće od nule, prilagođava se, primjerice finim podešavanjem, uz razmjerno malo vlastitih podataka. To štedi računalno vrijeme i podatke, primjerice kada opći model slika treba naučiti uočavati proizvodne greške na fotografijama.
Keras je open-source Python biblioteka za izgradnju i treniranje neuronskih mreža, koju je izvorno razvio François Chollet. Nudi pristupačno sučelje visoke razine za sastavljanje modela od slojeva. Od verzije 3 Keras se može izvoditi na JAX-u, TensorFlowu ili PyTorchu kao računalnoj pozadini. Primjer: tim u samo nekoliko redaka koda gradi prototip modela za klasifikaciju slika.
