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AI 编程工具带来了什么
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深度学习框架： 用于实现神经网络和深度学习模型的框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。这些工具提供了高级的API和工具，使得实现和训练神经网络变得相对容易。
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自然语言处理（NLP）工具： 用于处理和理解自然语言的工具，如NLTK（Natural Language Toolkit）、Spacy、Hugging Face Transformers等。
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数据科学和机器学习库： 例如，Python的scikit-learn库提供了许多机器学习算法的实现，用于数据挖掘和预测建模。
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自动化机器学习（AutoML）工具： 例如，Google的AutoML、Microsoft的Azure AutoML等，用于自动化机器学习模型的构建和调优。
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可解释性工具： 解释黑盒模型的工具，例如LIME、SHAP等，用于了解模型的决策过程。
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开发者工具： 针对AI开发者的工具，例如Jupyter Notebooks、Visual Studio Code（带有Python扩展）、TensorBoard等。
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数据标注工具： 用于标注训练数据的工具，例如LabelImg、RectLabel等。
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部署和推理工具： 用于将训练好的模型部署到生产环境中进行推理的工具，例如TensorFlow Serving、ONNX Runtime等。
