解释机器学习库和人工智能框架之间的区别
机器学习库是可以用于开发和实施机器学习模型的算法,工具和功能集合.这些库提供预先构建和预先测试的模块,允许开发人员和数据科学家专注于模型构建的关键方面,例如功能工程或参数调整,而不必从头开始写复杂的代码. 流行的机器学习库的例子包括Skit-learn,TensorFlow和PyTorch.另一方面,AI框架是一个平台,提供广泛的工具和库,支持AI,自然语言处理和计算机学习等应用技术的开发和部署.除了机器学习库之外,AI框架也可能包括各种数据处理工具,可视化,数据模型和模型部署. 热门 AI框架包括AI框架,TensorFlow,PyTorch和AI框架,同时提供广泛的工具和库来支持机器学习技术的开发和部署.