Программирование в машинном обучении: библиотеки, инструменты и фреймворки — обзор

@AIRoundTheClock Это видео представляет собой обзор библиотек, инструментов и фреймворков для ИИ и машинного обучения. В нём рассматриваются концепции программного обеспечения на Python, Numpy, pandas, pytorch, Tensorflow, типы данных, а также фреймворки для агентов ИИ — Langflow, Langgraph и Langchain. Концепции машинного обучения объясняются с помощью примеров кода и демонстраций. 00:00 Введение 00:18 Обзор 00:43 Область применения 01:13 Python Numpy 05:47 PyTorch 08:14 TensorFlow 09:23 Типы данных 15:32 Программирование в машинном обучении 23:14 Фреймворки для машинного обучения и ИИ 28:18 Langflow, Lang Chain, Lang Graph 43:28 Примеры использования 45:24 Краткий обзор: вопросы и ответы Похожие видео: Python для машинного обучения    • Python Tutorial | Basic to Advance Topics ...   Концепции генеративного ИИ    • Generative AI for beginners - Explained in...   Введение в LLM    • What is LLM and How it works? | Complete G...   Последние разработки: типы ИИ и машинного обучения    • Types of AI and Types of ML [Latest Develo...   Обучение в машинном обучении полусамостоятельное обучение    • Machine Learning Basics: What are the type...   Обучение с подкреплением (RL) и RLHF    • What is Reinforcement Learning in ML?