Mashina o'rganish va ai uchun eng yaxshi Python kutubxonalari

Istisnolar 
Agar gap yoki ibora sintaktik jihatdan to'g'ri bo'lsa ham, uni bajarishga urinilganda xatolik yuzaga kelishi mumkin. Amalga oshirish jarayonida aniqlangan xatolar istisnolar deb ataladi va ular so'zsiz halokatli emas: tez orada ularni Python dasturlarida qanday hal qilishni o'rganasiz. Ko'pgina istisnolar dasturlar tomonidan ko'rib chiqilmaydi va bu erda ko'rsatilgan xato xabarlariga olib keladi:

Mashina o'rganish va AI uchun eng yaxshi Python kutubxonalari

ML va AI algoritmlarini amalga oshirish ishlab chiquvchilarga eng yaxshi sifatli kodlash echimlarini taklif qilish imkoniyatini berish uchun yaxshi tuzilgan va yaxshi sinovdan o'tgan muhitni talab qiladi. Ishlab chiqish vaqtini qisqartirish uchun mashinani o'rganish uchun son-sanoqsiz Python kutubxonalari mavjud. Python kutubxonasi yoki ramkasi - bu umumiy kodlash vazifalarida foydalanishga tayyor bo'lgan oldindan yozilgan dastur. Keling, eng yaxshi Python mashina o'rganish kutubxonalari bilan tanishaylik:

1. Tensor Flow Python

TensorFlow - bu yuqori darajadagi raqamli hisob-kitoblarni amalga oshirish uchun python mashinasini o'rganishning oxirigacha kutubxonasi. TensorFlow tasvirni aniqlash, qo'lda yozilgan raqamlar tasnifi, takroriy neyron tarmoqlar, NLP (tabiiy tilni
qayta ishlash), so'zlarni joylashtirish va PDE (qisman differentsial tenglama) uchun chuqur neyron tarmoqlarni boshqarishi mumkin. TensorFlow Python ish stoli kompyuterlari, serverlar va mobil qurilmalarni o'z ichiga olgan keng platformalarda hisoblashni oson joylashtirish imkonini beruvchi mukammal arxitektura yordamini ta'minlaydi.




Mavhumlik TensorFlow Python-ning mashinani o'rganish va AI loyihalariga nisbatan katta foydasidir. Bu xususiyat ishlab chiquvchilarga algoritmlarni amalga oshirishning oddiy tafsilotlari bilan shug'ullanish o'rniga dasturning keng qamrovli mantiqiga e'tibor qaratish imkonini beradi. Ushbu kutubxona yordamida python ishlab chiquvchilari endi yuz yoki ovoz ifodasi kabi foydalanuvchi kiritishlariga javob beradigan noyob sezgir ilovalarni yaratish uchun AI va ML dan osonlikcha foydalanishlari mumkin.