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quali librerie sono le migliori per sviluppare script di deep learning in python? [/INST] Python ha diverse librerie che sono comunemente utilizzati per lo sviluppo di script di apprendimento profondo. Alcune delle librerie più popolari includono: 1. TensorFlow: TensorFlow è una libreria di apprendimento automatico open-source che è stato sviluppato da Google. Fornisce una vasta gamma di strumenti e risorse per la costruzione e la formazione di reti neurali profonde. 2. PyTorch: PyTorch è una libreria di apprendimento automatico open-source che è mantenuta da Facebook. Fornisce grafici computazionali dinamici e un'interfaccia facile da usare per la costruzione e la formazione di reti neurali profonde. 3. Keras: Keras è una semplice interfaccia per la costruzione e la formazione di modelli di apprendimento profondo. 4. MXNet: MXNet è una libreria di apprendimento profondo flessibile ed efficiente che è supportata da Amazon Web Services (AWS). </s><s>[INST] Come principiante sul tema non so quale di questi dovrei usare. Potete dirmi quali di queste librerie sono i più principianti amichevole e perché? [/INST] Come principiante, consiglio di iniziare con Keras o PyTorch, in quanto sono generalmente considerati più principianti rispetto alle altre biblioteche. Ecco perché: Keras: - Keras è progettato per essere un alto livello, facile da usare API per l'apprendimento profondo, che lo rende una grande scelta per i principianti. - Offre una sintassi semplice ed intuitiva, che consente di costruire e formare modelli di apprendimento profondo con poche linee di codice. - Keras fornisce supporto integrato per molti compiti di apprendimento profondo comune, come la classificazione di immagine, l'elaborazione di testo, e l'apprendimento di rinforzo. - Dal momento che corre in cima a TensorFlow, si può facilmente passare a utilizzare TensorFlow direttamente se avete bisogno di funzionalità più avanzate o la personalizzazione in futuro.PyTorch: - PyTorch è conosciuto per il suo grafico computazionale dinamico e la modalità "esecuzione di "gereager," che rende più facile debug e sperimentare con modelli di apprendimento profondo. - La libreria offre un'interfaccia piÃ1 comonica per it-upporters, sia per i quali si trovano in possesso di uno stile PyTorch, sia per la maggior parte dei modelli di studiosial che di studiosial che di studio. </s><s>[INST] Dal momento che sono un principiante completo con poca esperienza di programmazione nel campo ML / AI Keras suona come la scelta più sicura, cosa ne pensi? Puoi indicarmi alcuni scenari comparativi del mondo reale e mostrarmi come i diversi strumenti sarebbero stati implementati? [/INST]