• Buradasın

    HuggingFace hangi derin öğrenme kütüphanesi ile uyumlu?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Hugging Face, PyTorch, TensorFlow ve JAX derin öğrenme kütüphaneleriyle uyumludur 123.
    • PyTorch için, Transformers kütüphanesinin "pytorch-pretrained-bert" olarak bilinen ilk sürümü, daha sonra "pytorch-transformers" ve nihayetinde "transformers" olarak adlandırılmıştır 3.
    • TensorFlow ile uyumluluk, Hugging Face'in model ve veri kümelerinin entegrasyonunda önemli bir rol oynar 15.
    • JAX desteği, Hugging Face'in model geliştirme ve özelleştirme süreçlerinde esneklik sağlar 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tr.wikipedia.org
        1
      2. mmuratarat.github.io
        2
      3. alper-bayram.medium.com
        3
      4. tr.linkedin.com
        4
      5. yusufbayram.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka kütüphanesi nasıl geliştirilir?

    Yapay zeka kütüphanesi geliştirmek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Araç ve Yazılım Seçimi: TensorFlow, PyTorch, Keras gibi popüler yapay zeka kütüphaneleri kullanılabilir. 2. Veri Toplama ve Hazırlama: Kaggle veya UCI Machine Learning Repository gibi platformlardan veri kümeleri alınabilir. 3. Model Geliştirme ve Eğitim: Seçilen kütüphane ile model geliştirilebilir ve mevcut veri kümeleriyle eğitilebilir. 4. Eğitim ve Öğrenme: Coursera, edX ve Udacity gibi platformlardan çevrimiçi kurslar alınabilir. 5. Entegrasyon: Geliştirilen yapay zeka modelleri, API tabanlı entegrasyonlarla mevcut sistemlere dahil edilebilir. No-code platformlar, kodlama bilgisi olmadan yapay zeka uygulamaları geliştirmek için kullanılabilir.
    5 kaynak

    Hugging Face kütüphaneleri nelerdir?

    Hugging Face kütüphaneleri şunlardır: Model Hub. Transformers. Datasets. Tokenizers. Accelerate. Gradio. AutoNLP. Optimize.
    5 kaynak

    Python derin öğrenme kütüphanesi nedir?

    Python derin öğrenme kütüphaneleri, derin öğrenme modellerinin oluşturulması ve geliştirilmesi için kullanılan araçlardır. Bazı Python derin öğrenme kütüphaneleri: Keras: Theano veya TensorFlow üzerinde çalışabilen, derin öğrenmeye yönelik minimalist bir Python kütüphanesidir. TensorFlow: Geniş topluluk desteği ve kapsamlı dokümantasyonuyla dikkat çeken bir kütüphanedir. PyTorch: Facebook tarafından geliştirilen, dinamik yapısıyla derin öğrenme projelerinde sıkça tercih edilen bir kütüphanedir. Scikit-Learn: Makine öğrenimi için temel algoritmaları içeren bir kütüphanedir. Theano: CPU veya GPU'da çalıştırılabilen hızlı sayısal hesaplamaya yönelik bir kütüphanedir.
    5 kaynak

    Derin Öğrenme ile hangi işlemler yapılabilir?

    Derin öğrenme ile yapılabilecek işlemlerden bazıları şunlardır: Görüntü tanıma. Ses işleme. Dil çevirisi. Kişiselleştirilmiş öneri sistemleri. Sağlıkta tanı koyma. Oyun geliştirme. Derin öğrenme, ayrıca dolandırıcılık tespiti, tedarik zinciri yönetimi, siber güvenlik gibi alanlarda da kullanılabilir.
    5 kaynak

    Hugging Face ne işe yarar?

    Hugging Face, makine öğrenimi (ML) modelleri, veri kümeleri ve uygulamaların paylaşıldığı ve işbirliği yapıldığı bir platformdur. Başlıca işlevleri: Model ve veri kümesi paylaşımı: Önceden eğitilmiş modeller ve veri kümeleri araştırmacılar ve kullanıcılar tarafından paylaşılır. Model denemesi: Spaces özelliği, kullanıcıların modelleri demo olarak denemelerine olanak tanır. Yapay zeka geliştirme: Doğal dil işleme, görüntü işleme ve ses işleme gibi alanlarda yapay zeka geliştirme araçları sunar. Araştırma ve yenilik: Yeni algoritmalar ve modeller geliştirmek için araçlar sağlar. Hugging Face, hem ücretsiz hem de kurumsal düzeyde hizmetler sunarak, hobici geliştiricilerden büyük işletmelere kadar geniş bir kullanıcı kitlesine hitap eder.
    5 kaynak