Un entorno de trabajo (framework), o marco de trabajo es un conjunto estandarizado de conceptos, prácticas y criterios para enfocar un tipo de problemática particular que sirve como referencia, para enfrentar y resolver nuevos problemas de índole similar.
Keras ha sido concebido para actuar como una framework (interfaz) en lugar de ser una simple biblioteca de machine-learning. Ofrece un conjunto de abstracciones más intuitivas y de alto nivel haciendo más sencillo el desarrollo de modelos del Deed-Laerning independientemente del backend- computacional utilizado.
Scikit-learn es una biblioteca para aprendizaje automático de software libre para el lenguaje de programación Python. Incluye varios algoritmos de clasificación, regresión y análisis de grupos entre los cuales están máquinas de vectores. Está diseñada para ínter operar con las bibliotecas numéricas y científicas NumPy y SciPy
PyTorch es un Frameworks de Aprendizaje-Automático de código abierto que se especializa en cálculos de tensor, diferenciación automática y aceleración de GPU, simplifica el camino desde la creación de modelo de investigación hasta la implementación en producción
Spark-ML & (Framework) es la biblioteca de aprendizaje automático (ML) de Spark. Su objetivo facilitar que el aprendizaje automático sea escalable y fácil de usar
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