「分析コンペLT会」は、KaggleやSIGNATEなど、データ分析のコンペに関連するLT（ライトニングトーク）を行う会です。rishigami氏は、TensorFlow／PyTorchのモデル移植について発表しました。全2回。後半は、PyTorchからTensorFlowへのモデル移植と重み移植の実践について。
In the dynamic world of machine learning, two heavyweight frameworks often dominate the conversation: PyTorch and TensorFlow. These frameworks are more than just a means to create sophisticated ...
AI（人工知能）モデルやAIアプリケーションを開発する上で、フレームワーク（特定の機能を持つプログラムの開発を支援するプログラム部品やドキュメントの集合体）の選択は需要だ。AI技術の中核を担う深層学習（ディープラーニング）モデル開発の主要 ...
Not every regression or classification problem needs to be solved with deep learning. For that matter, not every regression or classification problem needs to be solved with machine learning. After ...
AI（人工知能）モデルを開発する上では、「PyTorch」「TensorFlow」といった深層学習（ディープラーニング）モデル開発のための機械学習フレームワーク（特定の機能を持つプログラムの開発を支援するプログラム部品やドキュメントの集合体）を活用すること ...
A subcategory of machine learning, deep learning uses multi-layered neural networks to automate historically difficult machine tasks—such as image recognition, natural language processing (NLP), and ...
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JAX is one of the fastest-growing tools in machine learning, and this video breaks it down in just 100 seconds. We explain how JAX uses XLA, JIT compilation, and auto-vectorization to turn ordinary ...
Is PyTorch better than TensorFlow for general use cases? originally appeared on Quora: the place to gain and share knowledge, empowering people to learn from others and better understand the world.
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