Chainer este un framework open-source de deep learning pentru Python, dezvoltat de compania japoneză Preferred Networks. A popularizat abordarea „define-by-run”, în care rețeaua neuronală este construită în timpul calculului, ceea ce facilitează experimentarea cu structuri de model flexibile. Din decembrie 2019, Chainer este doar întreținut, nu și dezvoltat în continuare; Preferred Networks a trecut la PyTorch, care urmează același principiu.
Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.
Porniți demo-ulPyTorch este un framework open-source pentru învățare automată și învățare profundă în limbajul de programare Python. A fost dezvoltat inițial la Meta (pe atunci Facebook) și este administrat din 2022 de PyTorch Foundation, sub egida Linux Foundation. PyTorch este larg răspândit în cercetare și industrie deoarece le permite dezvoltatorilor să construiască flexibil modele, să le antreneze pe GPU-uri și să le testeze pas cu pas; multe modele lingvistice și de imagine cunoscute sunt construite cu el.
TensorFlow este un framework open-source de învățare automată, dezvoltat de Google și lansat în 2015. Se folosește pentru construirea, antrenarea și implementarea rețelelor neuronale în aplicații, pe servere sau pe dispozitive mobile. Keras oferă o interfață accesibilă, de nivel înalt; utilizările tipice includ clasificarea imaginilor, prognoza și sistemele de recomandare.
Deep learning este o ramură a machine learning care folosește rețele neuronale artificiale cu multe straturi. Astfel de rețele învață din cantități mari de date ce trăsături contează – de la muchiile din imagini până la relațiile de sens din texte. Deep learning stă la baza modelelor lingvistice actuale, a recunoașterii imaginilor și a vorbirii și a traducerii automate și necesită, de regulă, o putere de calcul și date de antrenare considerabile.
Apache MXNet a fost un cadru (framework) open-source de învățare profundă, capabil să antreneze eficient modele pe mai multe GPU-uri și mașini, cu interfețe pentru Python, C++, R, Scala și alte limbaje. Amazon Web Services l-a susținut ani de zile ca framework preferat. Apache Software Foundation a retras proiectul în septembrie 2023 și l-a mutat în Apache Attic până în februarie 2024; nu mai este dezvoltat. Modelele existente sunt de regulă migrate către alte framework-uri.
