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A partir das informações apresentadas, é correto afirmar que Bibliotecas como o scikit-learn e PyTorch são referência para a criação de algoritmos ...

A partir das informações apresentadas, é correto afirmar que
Bibliotecas como o scikit-learn e PyTorch são referência para a criação de algoritmos de deep learning.
Tensorflow e o Keras são conhecidos sobretudo pela sua facilidade de uso para usuários iniciantes, inclusive. Como prova disso, o Tensorflow possui um playground: um site para testar visualmente várias das suas configurações.
statsmodels é uma biblioteca de Estatística e de criação de diferentes arquiteturas de algoritmos de ML.
scikit-learn é uma das bibliotecas de ML mais versáteis. Ele possui diversas implementações de técnicas de aprendizagem supervisionada e não-supervisionada, bem como vários exemplos já disponíveis para teste e uso.
XGBoost e o LightGBM são bibliotecas de desenvolvimento de redes neurais.

💡 1 Resposta

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Não é correto afirmar que as bibliotecas scikit-learn e PyTorch são referência apenas para a criação de algoritmos de deep learning. Na verdade, essas bibliotecas são referência para a criação de algoritmos de machine learning em geral, incluindo tanto aprendizado supervisionado quanto não supervisionado. Além disso, o XGBoost e o LightGBM não são bibliotecas de desenvolvimento de redes neurais, mas sim de algoritmos de gradient boosting.

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