🟦در دنیای یادگیری ماشین، فریم‌ورک‌ها ابزارهایی کلیدی برای توسعه، آموزش و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی هستند. این فریم‌ورک‌ها به برنامه‌نویسان و محققان کمک می‌کنند تا مدل‌های پیچیده را با سرعت و دقت بیشتری پیاده‌سازی کنند.
🟦یکی از مشهورترین فریم‌ورک‌ها TensorFlow است که توسط گوگل توسعه یافته و برای یادگیری عمیق کاربرد گسترده‌ای دارد. این فریم‌ورک از مدل‌سازی سطح بالا و پردازش موازی پشتیبانی می‌کند.
🟦PyTorch، محصول فیسبوک، فریم‌ورکی محبوب و بسیار منعطف است که بیشتر در تحقیقات دانشگاهی و پروژه‌های پیشرفته مورد استفاده قرار می‌گیرد. PyTorch دارای رابط کاربری ساده‌تری نسبت به TensorFlow است.
🟦Scikit-learn یک فریم‌ورک سبک و قدرتمند برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین مانند طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی است و برای تحلیل داده‌های کوچک و متوسط مناسب است.
🟦Keras نیز فریم‌ورکی سطح بالا برای یادگیری عمیق است که بر پایه TensorFlow توسعه داده شده و به دلیل سادگی در پیاده‌سازی مدل‌ها، بسیار محبوب است.
🟦از دیگر فریم‌ورک‌ها می‌توان به XGBoost و LightGBM برای مسائل یادگیری تقویتی و دسته‌بندی داده‌های جدولی اشاره کرد. این فریم‌ورک‌ها در رقابت‌های داده‌کاوی بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرند.
🟦در نهایت، انتخاب فریم‌ورک مناسب بسته به نوع پروژه، حجم داده و سطح تخصص فرد متفاوت است.