Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Makine öğrenimi geliştirme, sürekli olarak gelişen çeşitli araç ve çerçevelerin kullanılmasını gerektirir. Karmaşık veri türlerini, donanımdaki gelişmeleri ve ardışık düzenleri koordine etme tekniklerini yönetmenin yeni yolları olarak yeni makine öğrenimi araçları ortaya çıkmaya devam ediyor.
Sonuç olarak, şirketler, kuruluşlar ve ekipler, zaman içinde muhtemelen değişecek olan farklı araç ve çerçeveleri kullanarak yapay zeka çözümleri uygular.
Ortak çerçeveler ve en iyi uygulamalar ortaya çıksa da sorununuzun yapısının belirli durumlarda özel çözümler gerektirebileceğini unutmayın. Aşağıdaki bölümlerde, makine öğrenimi ve yapay zeka geliştirmeye başlamak için kullanabileceğiniz kaynakların bağlantıları verilmiştir.
ML ve AI uygulamaları ile ürünleri oluşturmak için kullanılan araçlar ve çerçeveler:
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2025-02-26 UTC."],[[["Machine learning (ML) development involves the use of various evolving tools and frameworks, leading to diverse implementation approaches across different entities."],["While common practices are emerging in ML, custom solutions may be necessary depending on the specific problem."],["Google provides resources for ML development, including tools and frameworks, as well as a community for sharing models and datasets."],["Further learning opportunities are available through Google's machine learning courses."]]],[]]
