TensorFlow:
TensorFlow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो मॉडल तैयार करने और उन्हें प्रशिक्षित करने में मदद करता है। यह गूगल द्वारा विकसित किया गया है और बहुत सारे उपयोग क्षेत्रों में उपयोग हो रहा है।
PyTorch:
PyTorch एक औद्योगिक अल-प्रोग्रामिंग लिब्रेरी है जिसे डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क्स के लिए अपनाया जाता है। यह एक अच्छा विकल्प है जब आप एक उपयोगकर्ता द्वारा अनुभव में गहरे जानकारी की तलाश में हैं।
Keras:
Keras एक उपयोगकर्ता अमिगेबल न्यूरल नेटवर्क्स एपीआई है जिसका उपयोग न्यूरल नेटवर्क्स तैयार करने और उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।
Pandas:
Pandas एक पॉवरफुल डेटा मैनिपुलेशन और एनालिटिक्स टूल है जिसका उपयोग डेटा साक्षरता और विश्लेषण के लिए किया जा सकता है।
Numpy:
Numpy नैम्पाइ का संक्षेप है, यह एक वैज्ञानिक कॉम्प्यूटिंग के लिए लाइब्रेरी है जिसका उपयोग अरेगेब्रा और अराय ऑपरेशन्स के लिए किया जा सकता है।
Scikit-learn:
Scikit-learn एक मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जिसका उपयोग विभिन्न मशीन लर्निंग टास्क्स के लिए किया जा सकता है, जैसे कि विश्लेषण और वर्गीकरण।
Matplotlib:
Matplotlib डेटा को ग्राफिक्स और चार्ट्स में विजुअलाइज करने के लिए एक पॉपुलर लाइब्रेरी है।
OpenCV:
OpenCV विजुअल कंप्यूटिंग और कंप्यूटर विजन के लिए एक शक्तिशाली लाइब्रेरी है जिसका उपयोग छवि प्रसंस्करण और व्यूफाइंडिंग के लिए किया जा सकता है।
Jupyter Notebook:
Jupyter Notebook एक इंटरएक्टिव वेब आधारित प्रोग्रामिंग पर्यावरण है जिसका उपयोग डेटा विजुअलाइजेशन और कोड साझा करने के लिए किया जा सकता है।
GitHub:
GitHub कोड संग्रहण और संस्करण नियंत्रण के लिए एक महत्वपूर्ण टूल है, और यह टीम के साथ काम करने के लिए बहुत उपयोगी है।
इन टॉप 10 अल उपकरणों का उपयोग करके आप टेक्नोलॉजी और डेटा साइंस के क्षेत्र में आगे बढ़ सकते हैं। इनका उपयोग करके आप अपने प्रोजेक्ट्स को और भी प्रभावी बना सकते हैं और नए और रोचक सोल्यूशंस तैयार कर सकते हैं। इसलिए, इन उपकरणों का उपयोग करने में कोई देरी न करें और अल-के साथ आगे बढ़ें!