Core ML es una puerta de entrada para mejorar el rendimiento de las aplicaciones compatibles con macOS e iOS a través de la integración de modelos de aprendizaje automático capacitados en la aplicación. Core ML admite una variedad de modelos de aprendizaje automático, incluidas redes neuronales, conjuntos de árboles, máquinas de vectores de soporte y modelos lineales generalizados. Core ML requiere el formato de modelo Core ML (modelos con una extensión de archivo .mlmodel).
Tensorflow es una cosa principal en el aprendizaje automático que está disponible como un módulo de Python en cualquier sistema operativo. Es mas basico. La mayoría de las técnicas de aprendizaje automático implementadas en python requieren flujo de tensor. Existen alternativas de tensorflow, pero esta fascinante invención de google es realmente algo en el ámbito del aprendizaje automático. Para desarrollar modelos centrales de aprendizaje automático compatibles con ML, necesita tensorflow.
Si habla de importancia, creo que puede adivinarlo fácilmente.
- ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje de refuerzo basado en modelos y sin modelos?
- ¿Cuáles son los mayores desafíos en la enseñanza del aprendizaje automático?
- ¿Cuál es el mejor argumento en contra de no saber cómo usar una computadora porque él o ella no crecieron con ella?
- Además de las universidades mejor clasificadas (# 1-20), ¿qué otra universidad ofrece un buen programa de maestría en informática con especialización en IA / ML en EE. UU.?
- Cómo usar el aprendizaje automático para unir un patrón a partir de valores CSV
