机器学习资源
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
机器学习开发需要使用各种不断发展的工具和框架。随着硬件技术的不断进步以及管道编排技术的不断发展,用于处理复杂数据类型的新机器学习工具不断涌现。
因此,公司、组织和团队会使用不同的工具和框架来实现机器学习解决方案,这些工具和框架可能会随时间而变化。
虽然常见框架和最佳实践不断涌现,但请注意,在某些情况下,您可能需要根据具体问题的性质采用自定义解决方案。以下部分提供了指向资源的链接,可帮助您开始学习机器学习和 AI 开发。
后续步骤
如需继续学习机器学习,请访问 developers.google.com/machine-learning 探索其他课程。
如未另行说明,那么本页面中的内容已根据知识共享署名 4.0 许可获得了许可,并且代码示例已根据 Apache 2.0 许可获得了许可。有关详情,请参阅 Google 开发者网站政策。Java 是 Oracle 和/或其关联公司的注册商标。
最后更新时间 (UTC):2025-07-27。
[[["易于理解","easyToUnderstand","thumb-up"],["解决了我的问题","solvedMyProblem","thumb-up"],["其他","otherUp","thumb-up"]],[["没有我需要的信息","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["太复杂/步骤太多","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["内容需要更新","outOfDate","thumb-down"],["翻译问题","translationIssue","thumb-down"],["示例/代码问题","samplesCodeIssue","thumb-down"],["其他","otherDown","thumb-down"]],["最后更新时间 (UTC):2025-07-27。"],[],[]]