Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?

Mashinani o‘qitishning qanday kutubxonalarini bilasiz va u xaqida maʼlumot keltiring?
Turli xil dasturlash tillari uchun ko'plab mashina o'rganish kutubxonalari mavjud, ulardan eng mashhurlari:

1. 
   TensorFlow: TensorFlow - bu Google tomonidan ishlab chiqilgan ochiq manbali mashina o'rganish kutubxonasi. U keng miqyosli mashinani o'rganish va chuqur o'rganish uchun mo'ljallangan va tasvirni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va bashoratli modellashtirish kabi vazifalar uchun ishlatilishi mumkin. TensorFlow bir nechta dasturlash tillarini qo'llab-quvvatlaydi, jumladan Python, C++ va Java.
   
2. 
   Scikit-learn: Scikit-learn - bu Python dasturlash tili uchun mashhur ochiq manbali mashina o'rganish kutubxonasi. U NumPy va SciPy asosida yaratilgan va tasniflash, regressiya va klasterlash kabi vazifalar uchun mashinani o‘rganish algoritmlarining keng spektrini taqdim etadi.
   
3. 
   Keras: Keras - bu Python-da yozilgan ochiq manbali mashina o'rganish kutubxonasi. U foydalanuvchilar uchun qulay va modulli boʻlib ishlab chiqilgan va TensorFlow va Theano kabi boshqa kutubxonalar ustida ishlashi mumkin. Keras, ayniqsa, chuqur o'rganish uchun foydalidir va tasvirni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va nutqni aniqlash kabi vazifalar uchun ishlatilishi mumkin.
   
4. 
   PyTorch: PyTorch - bu Facebook tomonidan ishlab chiqilgan ochiq manbali mashina o'rganish kutubxonasi. U chuqur o'rganish uchun mo'ljallangan va Torch kutubxonasiga asoslangan. PyTorch dinamik hisoblash grafiklarini qo'llab-quvvatlaydi va tasvirni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va bashoratli modellashtirish kabi vazifalar uchun ishlatilishi mumkin.
   
5. 
   R: R - bu statistik hisoblash va grafikalar uchun maxsus ishlab chiqilgan dasturlash tili va muhiti. U katta hamjamiyatga va karet, randomForest va xgboost kabi mashinalarni o'rganish uchun juda ko'p paketlarga ega.
   
6. 
   Weka: Weka - bu ma'lumotlarni qidirish vazifalari uchun mashinani o'rganish algoritmlari to'plami bo'lib, u amalga oshirilgan algoritmlarga oson kirish uchun grafik foydalanuvchi interfeysini taqdim etadi. U Java-da yozilgan va tasniflash, klasterlash, assotsiatsiya qoidalari va vizualizatsiya uchun ishlatilishi mumkin.
   

Bular mavjud bo'lgan ko'plab mashina o'rganish kutubxonalariga bir nechta misollar, aniq vazifa, til va sizning tajribangiz darajasiga qarab, sizning ehtiyojlaringizga mos keladigan ko'plab boshqa kutubxonalarni topishingiz mumkin.