#tensorflow #pytorch
Tensorflow vs Pytorch
💻ML engineerlari DL modellarini qurishda turli xil maxsus Framework-lardan foydalanishadi. Bulardan eng keng tarqalgani Tensorflow va Pytorch lardir.
❓O'z-o'zidan savol tug'iladi: Qaysi biri yaxshi? Yoki Qaysi birini tanlash kerak yangi o'rganuvchilar?
Ushbu postda yuqoridagi savolga javob topishga harakat qilamiz.
TensorFlow va PyTorch DL bilan bog'liq bir xil muhim vazifalarni bajaradi: ular ma'lumotlarni olishni, modellarni o'qitishni va bashorat qilishni osonlashtiradi. Yuzni tanib olishdan tortib katta til modellarigacha (Large Language Models (LLMs)) ko'plab neyron tarmoqlar TensorFlow yoki PyTorch yordamida kodlangan.
Shunga qaramay, AI hamjamiyatida qaysi biri eng yaxshisiligi haqida hanuzgacha munozaralar davom etadi. 2015 yilda chiqarilgan TensorFlow birinchi bo'lib foydalanishga chiqarildi. U tijorat AI va mahsulotni ishlab chiqishda ustunlik qiladi, ammo ko'p foydalanuvchilar uning murakkabligidan shikoyat qiladilar.
2016-yilda chiqarilgan PyTorch ham o‘rganishga osonroq, ham amalga oshirish tezroq deb hisoblanadi. Bu akademiklar orasida sevimli va sanoatda tobora ommalashib bormoqda. Biroq, masshtablashda kurashayotgani ma'lum.
Qaysi bibini tanlash kerak?
TensorFlow hali ham sanoatda DL kutubxonasi hisoblanadi. Bu qisman inertsiyaga va qisman TensorFlow katta loyihalar va murakkab ish oqimlarini boshqarishda PyTorchga qaraganda yaxshiroq ekanligi bilan bog'liq. Tijoriy foydalanish uchun mo'ljallangan sun'iy intellekt mahsulotlari bilan ishlash qobiliyati uni mahsulotni ishlab chiqish uchun eng ommabob kutubxona qiladi.
Agar siz DL-ni endigina o'rganishga kirishayotgan bo'lsangiz va tezda modellarni yaratish va prototiplashga e'tibor qaratmoqchi bo'lsangiz, PyTorch, ehtimol, yaxshiroq tanlovdir. Shuni yodda tutingki, ish talablaringiz va kompaniyangiz texnologiyasiga qarab bir kun TensorFlow-ni o'rganishingiz kerak bo'lishi mumkin (ayniqsa, orzuingizdagi ish TensorFlow uyi Googleda bo'lsa 😊😎).
P.s: Xulosa o'zingizdan hohlaganingizni tanlashingiz mumkin 😊👍.
@machine_learning_lab
Tensorflow vs Pytorch
💻ML engineerlari DL modellarini qurishda turli xil maxsus Framework-lardan foydalanishadi. Bulardan eng keng tarqalgani Tensorflow va Pytorch lardir.
❓O'z-o'zidan savol tug'iladi: Qaysi biri yaxshi? Yoki Qaysi birini tanlash kerak yangi o'rganuvchilar?
Ushbu postda yuqoridagi savolga javob topishga harakat qilamiz.
TensorFlow va PyTorch DL bilan bog'liq bir xil muhim vazifalarni bajaradi: ular ma'lumotlarni olishni, modellarni o'qitishni va bashorat qilishni osonlashtiradi. Yuzni tanib olishdan tortib katta til modellarigacha (Large Language Models (LLMs)) ko'plab neyron tarmoqlar TensorFlow yoki PyTorch yordamida kodlangan.
Shunga qaramay, AI hamjamiyatida qaysi biri eng yaxshisiligi haqida hanuzgacha munozaralar davom etadi. 2015 yilda chiqarilgan TensorFlow birinchi bo'lib foydalanishga chiqarildi. U tijorat AI va mahsulotni ishlab chiqishda ustunlik qiladi, ammo ko'p foydalanuvchilar uning murakkabligidan shikoyat qiladilar.
2016-yilda chiqarilgan PyTorch ham o‘rganishga osonroq, ham amalga oshirish tezroq deb hisoblanadi. Bu akademiklar orasida sevimli va sanoatda tobora ommalashib bormoqda. Biroq, masshtablashda kurashayotgani ma'lum.
Qaysi bibini tanlash kerak?
TensorFlow hali ham sanoatda DL kutubxonasi hisoblanadi. Bu qisman inertsiyaga va qisman TensorFlow katta loyihalar va murakkab ish oqimlarini boshqarishda PyTorchga qaraganda yaxshiroq ekanligi bilan bog'liq. Tijoriy foydalanish uchun mo'ljallangan sun'iy intellekt mahsulotlari bilan ishlash qobiliyati uni mahsulotni ishlab chiqish uchun eng ommabob kutubxona qiladi.
Agar siz DL-ni endigina o'rganishga kirishayotgan bo'lsangiz va tezda modellarni yaratish va prototiplashga e'tibor qaratmoqchi bo'lsangiz, PyTorch, ehtimol, yaxshiroq tanlovdir. Shuni yodda tutingki, ish talablaringiz va kompaniyangiz texnologiyasiga qarab bir kun TensorFlow-ni o'rganishingiz kerak bo'lishi mumkin (ayniqsa, orzuingizdagi ish TensorFlow uyi Googleda bo'lsa 😊😎).
P.s: Xulosa o'zingizdan hohlaganingizni tanlashingiz mumkin 😊👍.
@machine_learning_lab
👍5🤔1
Forwarded from Machine Learning Lab.
#tensorflow #pytorch
Tensorflow vs Pytorch
💻ML engineerlari DL modellarini qurishda turli xil maxsus Framework-lardan foydalanishadi. Bulardan eng keng tarqalgani Tensorflow va Pytorch lardir.
❓O'z-o'zidan savol tug'iladi: Qaysi biri yaxshi? Yoki Qaysi birini tanlash kerak yangi o'rganuvchilar?
Ushbu postda yuqoridagi savolga javob topishga harakat qilamiz.
TensorFlow va PyTorch DL bilan bog'liq bir xil muhim vazifalarni bajaradi: ular ma'lumotlarni olishni, modellarni o'qitishni va bashorat qilishni osonlashtiradi. Yuzni tanib olishdan tortib katta til modellarigacha (Large Language Models (LLMs)) ko'plab neyron tarmoqlar TensorFlow yoki PyTorch yordamida kodlangan.
Shunga qaramay, AI hamjamiyatida qaysi biri eng yaxshisiligi haqida hanuzgacha munozaralar davom etadi. 2015 yilda chiqarilgan TensorFlow birinchi bo'lib foydalanishga chiqarildi. U tijorat AI va mahsulotni ishlab chiqishda ustunlik qiladi, ammo ko'p foydalanuvchilar uning murakkabligidan shikoyat qiladilar.
2016-yilda chiqarilgan PyTorch ham o‘rganishga osonroq, ham amalga oshirish tezroq deb hisoblanadi. Bu akademiklar orasida sevimli va sanoatda tobora ommalashib bormoqda. Biroq, masshtablashda kurashayotgani ma'lum.
Qaysi bibini tanlash kerak?
TensorFlow hali ham sanoatda DL kutubxonasi hisoblanadi. Bu qisman inertsiyaga va qisman TensorFlow katta loyihalar va murakkab ish oqimlarini boshqarishda PyTorchga qaraganda yaxshiroq ekanligi bilan bog'liq. Tijoriy foydalanish uchun mo'ljallangan sun'iy intellekt mahsulotlari bilan ishlash qobiliyati uni mahsulotni ishlab chiqish uchun eng ommabob kutubxona qiladi.
Agar siz DL-ni endigina o'rganishga kirishayotgan bo'lsangiz va tezda modellarni yaratish va prototiplashga e'tibor qaratmoqchi bo'lsangiz, PyTorch, ehtimol, yaxshiroq tanlovdir. Shuni yodda tutingki, ish talablaringiz va kompaniyangiz texnologiyasiga qarab bir kun TensorFlow-ni o'rganishingiz kerak bo'lishi mumkin (ayniqsa, orzuingizdagi ish TensorFlow uyi Googleda bo'lsa 😊😎).
P.s: Xulosa o'zingizdan hohlaganingizni tanlashingiz mumkin 😊👍.
@machine_learning_lab
Tensorflow vs Pytorch
💻ML engineerlari DL modellarini qurishda turli xil maxsus Framework-lardan foydalanishadi. Bulardan eng keng tarqalgani Tensorflow va Pytorch lardir.
❓O'z-o'zidan savol tug'iladi: Qaysi biri yaxshi? Yoki Qaysi birini tanlash kerak yangi o'rganuvchilar?
Ushbu postda yuqoridagi savolga javob topishga harakat qilamiz.
TensorFlow va PyTorch DL bilan bog'liq bir xil muhim vazifalarni bajaradi: ular ma'lumotlarni olishni, modellarni o'qitishni va bashorat qilishni osonlashtiradi. Yuzni tanib olishdan tortib katta til modellarigacha (Large Language Models (LLMs)) ko'plab neyron tarmoqlar TensorFlow yoki PyTorch yordamida kodlangan.
Shunga qaramay, AI hamjamiyatida qaysi biri eng yaxshisiligi haqida hanuzgacha munozaralar davom etadi. 2015 yilda chiqarilgan TensorFlow birinchi bo'lib foydalanishga chiqarildi. U tijorat AI va mahsulotni ishlab chiqishda ustunlik qiladi, ammo ko'p foydalanuvchilar uning murakkabligidan shikoyat qiladilar.
2016-yilda chiqarilgan PyTorch ham o‘rganishga osonroq, ham amalga oshirish tezroq deb hisoblanadi. Bu akademiklar orasida sevimli va sanoatda tobora ommalashib bormoqda. Biroq, masshtablashda kurashayotgani ma'lum.
Qaysi bibini tanlash kerak?
TensorFlow hali ham sanoatda DL kutubxonasi hisoblanadi. Bu qisman inertsiyaga va qisman TensorFlow katta loyihalar va murakkab ish oqimlarini boshqarishda PyTorchga qaraganda yaxshiroq ekanligi bilan bog'liq. Tijoriy foydalanish uchun mo'ljallangan sun'iy intellekt mahsulotlari bilan ishlash qobiliyati uni mahsulotni ishlab chiqish uchun eng ommabob kutubxona qiladi.
Agar siz DL-ni endigina o'rganishga kirishayotgan bo'lsangiz va tezda modellarni yaratish va prototiplashga e'tibor qaratmoqchi bo'lsangiz, PyTorch, ehtimol, yaxshiroq tanlovdir. Shuni yodda tutingki, ish talablaringiz va kompaniyangiz texnologiyasiga qarab bir kun TensorFlow-ni o'rganishingiz kerak bo'lishi mumkin (ayniqsa, orzuingizdagi ish TensorFlow uyi Googleda bo'lsa 😊😎).
P.s: Xulosa o'zingizdan hohlaganingizni tanlashingiz mumkin 😊👍.
@machine_learning_lab
👍7