• Buradasın

    Hugging Face kütüphaneleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Hugging Face kütüphaneleri şunlardır:
    1. Transformers: En popüler derin öğrenme mimarilerinden bazılarını (BERT, RoBERTa, GPT-2, XLNet vb.) içeren kütüphane 12. Bu kütüphane, modelleri kullanmayı, eğitmeyi ve uyarlamayı kolaylaştırır 1.
    2. Datasets: NLP ve bilgisayar görüşü görevleri için yüzlerce yüksek kaliteli veri seti sunan kütüphane 12.
    3. Gradio: Makine öğrenimi modellerini kullanarak etkileşimli arayüzler oluşturmak için kullanılabilen Python kütüphanesi 12.
    4. Optimize: Makine öğrenimi modellerinin optimizasyonunu ve dağıtımını kolaylaştırmak için tasarlanmış kütüphane 1.
    5. AutoNLP: NLP görevleri için otomatik makine öğrenmesi modeli eğitimi sağlayan platform 1.
    6. Education: AI ve NLP konularında eğitim kaynakları, kurslar ve belgeler sunan platform 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. okeiai.com
        1
      2. tr.linkedin.com
        2
      3. talha-yuce.site
        3
      4. tr.wikipedia.org
        4
      5. mmuratarat.github.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    HuggingFace yapay zeka mı?

    Evet, Hugging Face bir yapay zeka platformudur. Hugging Face, makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için araçlar ve kütüphaneler sağlayan açık kaynaklı bir topluluktur.
    5 kaynak

    HuggingFace hangi derin öğrenme kütüphanesi ile uyumlu?

    HuggingFace, PyTorch, TensorFlow ve JAX derin öğrenme kütüphaneleri ile uyumludur.
    5 kaynak

    Framework ve kütüphane arasındaki fark nedir?

    Framework ve kütüphane arasındaki temel farklar şunlardır: 1. İşlevsellik: - Kütüphane, belirli bir işlevselliği gerçekleştirmek için geliştirilen, fonksiyonlar, sınıflar veya modüller içeren bir araçtır. - Framework, bir uygulamanın veya projenin temel yapısını sağlar ve kodun belirli bir model veya yönergeye göre organize edilmesini sağlar. 2. Kullanım: - Kütüphane, geliştiricinin istediği zaman çağırabileceği bir yapıdır ve hangi fonksiyonun kullanılacağına geliştirici karar verir. - Framework, geliştiriciye bir "yol haritası" sunar ve belirlenen yapıya uygun olarak kod yazılmasını bekler, böylece uygulamanın kontrolünü alır. 3. Kapsam: - Framework'ler, genellikle birden fazla kütüphane içerir ve daha geniş kapsamlı bir işlevsellik sunar.
    5 kaynak

    Hugging face ne işe yarar?

    Hugging Face çeşitli alanlarda yapay zeka (YZ) modelleri oluşturmak, paylaşmak ve dağıtmak için kullanılan bir platform ve topluluktur. Başlıca kullanım alanları: - Doğal Dil İşleme (NLP): Çeviri, özetleme, metin oluşturma gibi görevler için YZ modelleri geliştirmek. - Bilgisayarla Görme: Görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve görüntü oluşturma için modeller oluşturmak. - Ses İşleme: Konuşma tanıma, ses sınıflandırma ve metinden sese uygulamaları geliştirmek. - Araştırma ve Geliştirme: YZ alanında en son modeller ve veri setlerine erişmek, bulguları paylaşmak. Hugging Face'in sunduğu diğer özellikler: - Model Merkezi: Önceden eğitilmiş YZ modellerinin geniş bir deposu. - Veri Setleri Kütüphanesi: Farklı alanlar ve modaliteler arasında 30.000'den fazla veri seti. - Transformers Kütüphanesi: YZ modelleri için açık kaynaklı bir kütüphane. - AutoNLP: Kod yazmadan özel NLP modellerini eğitme ve dağıtma aracı.
    5 kaynak