[BETA Test]
Каталог штучного інтелекту
Найбільший україномовний каталог інструментів ШІ.
Дослідити каталогСлава Україні! Героям Слава!
Порівняння інструментів
class-balanced-loss
Функція втрат для навчання моделей на незбалансованих наборах даних
scikit-llm
Легка інтеграція мовних моделей у бібліотеку scikit-learn
| Ціна | Безкоштовно | Безкоштовно |
| Якість | 41% | 50% |
| Довіра | 60% | 60% |
| Безкоштовний пробний | ||
| API | ||
| Мобільний застосунок | ||
| Українська мова |
🇺🇦 class-balanced-loss для України
Допомагає підвищити точність класифікації, коли одних даних значно менше за інші. Це безкоштовний метод, який варто застосувати кожному розробнику ML-систем.
🇺🇦 scikit-llm для України
Ідеальне рішення для українських Data Science фахівців, які працюють у класичному стеку Python. Дозволяє легко збагатити звичні ML-процеси можливостями великих мовних моделей.