Torch to otwartoźródłowy framework do uczenia maszynowego oparty na języku skryptowym Lua; jego wersja Torch7 była szeroko stosowana w badaniach i przemyśle w latach 2010. Uważa się go za poprzednika PyTorch, który przejął idee i części bibliotek C z Torcha, ale korzysta z Pythona. Według oficjalnego repozytorium Torch nie jest już aktywnie rozwijany i ma obecnie niewielkie znaczenie dla nowych projektów.
Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.
Uruchom demoPyTorch to otwartoźródłowy framework do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia w języku programowania Python. Został pierwotnie opracowany w Meta (wówczas Facebook), a od 2022 roku opiekuje się nim PyTorch Foundation działająca pod parasolem Linux Foundation. PyTorch jest szeroko stosowany w badaniach i przemyśle, ponieważ pozwala programistom elastycznie budować modele, trenować je na procesorach graficznych i testować krok po kroku; wiele znanych modeli językowych i obrazowych powstało z jego użyciem.
TensorFlow to otwartoźródłowy framework do uczenia maszynowego, opracowany przez Google i opublikowany w 2015 roku. Służy do budowania, trenowania i wdrażania sieci neuronowych w aplikacjach, na serwerach lub urządzeniach mobilnych. Keras zapewnia przystępny interfejs wysokiego poziomu; typowe zastosowania to klasyfikacja obrazów, prognozowanie i systemy rekomendacji.
Uczenie głębokie (deep learning) to gałąź uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe o wielu warstwach. Takie sieci uczą się z dużych ilości danych, które cechy mają znaczenie – od krawędzi na obrazach po relacje znaczeniowe w tekstach. Uczenie głębokie leży u podstaw dzisiejszych modeli językowych, rozpoznawania obrazów i mowy oraz tłumaczenia maszynowego i zazwyczaj wymaga znacznej mocy obliczeniowej oraz dużej ilości danych treningowych.
