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Lo sviluppo di ML richiede l'utilizzo di una serie di strumenti e framework in costante evoluzione. Continuano a emergere nuovi strumenti di ML come metodi per gestire tipi di dati complessi, progressi nell'hardware e tecniche per orchestrare le pipeline.
Di conseguenza, aziende, organizzazioni e team implementano soluzioni di ML utilizzando diversi strumenti e framework, che probabilmente cambiano nel tempo.
Anche se stanno emergendo framework e best practice comuni, tieni presente che la natura del tuo problema specifico potrebbe richiedere soluzioni personalizzate in alcuni casi. Le sezioni seguenti forniscono link alle risorse per iniziare
con lo sviluppo di ML e IA.
Strumenti e framework per la creazione di prodotti e applicazioni di ML e AI:
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-02-26 UTC."],[[["Machine learning (ML) development involves the use of various evolving tools and frameworks, leading to diverse implementation approaches across different entities."],["While common practices are emerging in ML, custom solutions may be necessary depending on the specific problem."],["Google provides resources for ML development, including tools and frameworks, as well as a community for sharing models and datasets."],["Further learning opportunities are available through Google's machine learning courses."]]],[]]
