Полное сравнение PyTorch с TensorFlow, что выбрать в 2025?
Tensorflow и Pytorch - два самых известных ml фреймворка. Но какой из них лучше? Сравним простоту установки, полный цикл обучения модели на обоих фреймворках, производительность на cpu и gpu, изучим применимость в различных задачах, инструменты каждого из фреймворков а также поддержку других языков программирования. Где взять обученные модели, совместимые с обоими библиотеками, какой быстрее развивается и какой более востребован. 00:00:00 но что такое фреймворк? 00:00:49 что мы ищем? 00:01:52 установка 00:04:37 производительность 00:08:14 процесс разработки 00:15:51 инструменты 00:16:25 распространенность 00:19:08 своевременное внедрение 00:20:34 исследование рыка труда 00:21:02 вывод

▶︎
Классификация изображений с помощью PyTorch

▶︎
Нейросети для изображений на Tensorflow. Классификация, перенос обучения, fine-tunung.

▶︎
Безопасность Python. Почему статический анализ — ваша первая линия защиты. Нелли Камалян

▶︎
«Машинное обучение в браузере с TensorFlow.js». Александр Грибанов

▶︎
Как ChatGPT понимает человеческий язык

▶︎
Transformers, the tech behind LLMs | Deep Learning Chapter 5

▶︎
GPT-2 з нуля, але щось постійно йде не так

▶︎
Детекция объектов с YOLO: Полный гайд для новичков | Теория + кодинг

▶︎
Зачем они нужны в ML? Собственные значения и собственные векторы

▶︎
ИИ-агенты — вот что действительно изменит разработку. Пишем ИИ-агент на Python, LangChain и GigaChat
![Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]](https://i.ytimg.com/vi/QI7oUwNrQ34/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLDz0E4MWk9wsmjc3xMrK9fiXiDDdg)
▶︎
Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

▶︎
Python 3.14 — Новая эпоха производительности

▶︎
ПОЧЕМУ NVIDIA САМАЯ ДОРОГАЯ КОМПАНИЯ В МИРЕ? | РАЗБОР

▶︎
Самое простое объяснение нейросети

▶︎
#1. Что такое Tensorflow? Примеры применения. Установка | Tensorflow 2 уроки

▶︎
Главная проблема ИИ, которую никто не может решить

▶︎
Как найти решение задачи по ее описанию? Градиентный спуск: Теория и Практика на Tensorflow

▶︎
Нейросеть для сжатия данных. Автоэнкодеры: объяснение и реализация на tensorflow.

▶︎
Обучение YOLOv8 для задачи детекции

▶︎
