AI 프로그래밍 도구에는 어떤 소프트웨어가 있나요?
AI 프로그래밍 도구 및 소프트웨어에는 다음이 포함됩니다. 이미지 처리: TensorFlow, Keras, Caffe 자연어 처리: scikit-learn, spaCy, NLTK 음성 처리: PyTorch, Kaldi, HTK 예측 분석: Azure Machine Learning, Amazon SageMaker, 구글 클라우드 AI 플랫폼
AI 프로그래밍 도구에는 어떤 소프트웨어가 있나요?
시장에는 다양한 AI 프로그래밍 도구와 소프트웨어가 있으며, 가장 인기 있는 제품은 다음과 같습니다.
이미지 처리용 AI 프로그래밍 도구
- TensorFlow: 이미지 분류, 객체 감지 및 의미론적 분할을 위한 모델을 구축하기 위한 오픈 소스 기계 학습 라이브러리입니다.
- Keras: 심층 신경망 구축 및 학습을 위한 사용하기 쉬운 Python 라이브러리입니다.
- Caffe: 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업에 중점을 둔 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다.
자연어 처리를 위한 AI 프로그래밍 도구
- scikit-learn: 기계에 다양한 알고리즘을 제공하는 Python 라이브러리 학습 및 데이터 분석.
- spaCy: 자연어 처리, 단어 분할 지원, 품사 태깅 및 종속성 분석을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다.
- NLTK(Natural Language Toolkit): 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역 등 자연어 처리에 널리 사용되는 Python 라이브러리입니다.
음성 처리용 AI 프로그래밍 도구
- PyTorch: 심층 연구에 초점을 맞춘 오픈 소스 기계 학습 라이브러리입니다. 음성 처리를 위한 모듈 세트를 제공합니다.
- Kaldi: 음성 인식 및 처리를 위한 오픈 소스 툴킷입니다.
- HTK(Hidden Markov Model Toolkit): 음성 인식 및 합성을 위한 고급 툴킷입니다.
예측 분석을 위한 AI 프로그래밍 도구
- Azure Machine Learning: 머신 구축 및 배포를 위한 클라우드 호스팅 플랫폼 예측 모델을 포함한 학습 모델.
- Amazon SageMaker: 예측 모델을 포함하여 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하기 위한 클라우드 호스팅 플랫폼입니다.
- Google Cloud AI Platform: 예측 모델을 포함한 기계 학습 모델을 구축하고 배포하기 위한 클라우드 호스팅 플랫폼입니다.
이들은 AI 프로그래밍 분야에서 가장 널리 사용되는 소프트웨어 도구 중 일부입니다. 기술이 계속해서 발전함에 따라 앞으로는 더 많은 도구를 사용할 수 있게 될 것입니다.
위 내용은 AI 프로그래밍 도구에는 어떤 소프트웨어가 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.

VS 코드는 MACOS에서 잘 수행되며 개발 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 설치 및 구성 단계에는 다음이 포함됩니다. 설치 대 코드 및 구성. 언어 별 확장 (예 : JavaScript 용 Eslint)을 설치하십시오. 과도한 스타트 업이 느려지는 것을 피하려면 확장 기능을주의 깊게 설치하십시오. GIT 통합, 터미널 및 디버거와 같은 기본 기능을 배우십시오. 적절한 테마와 코드 글꼴을 설정하십시오. 참고 잠재적 문제 : 연장 호환성, 파일 권한 등

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

코드에서 코드 실행은 6 단계 만 가져갑니다. 1. 프로젝트 열기; 2. 코드 파일을 작성하고 작성합니다. 3. 터미널을 엽니 다. 4. 프로젝트 디렉토리로 이동; 5. 적절한 명령으로 코드를 실행하십시오. 6. 출력을 봅니다.

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