机器学习 (ML) 正在改变我们与世界互动的方式。从个性化推荐到欺诈检测，ML 应用程序无处不在。要构建这些应用程序，您需要一个坚实的后端框架来处理数据处理、模型训练和推理。
后端框架用于机器学习的方面
- 数据处理： 后端框架提供工具和库来帮助您加载、清理和预处理数据。这对于机器学习至关重要，因为数据质量会直接影响模型的性能。
- 模型训练： 后端框架提供用于训练机器学习模型的工具和库。这些框架支持各种机器学习算法，从监督学习到无监督学习。
- 推理： 一旦训练好模型，您需要使用该模型对新数据进行推理。后端框架提供工具和库来帮助您部署模型并对其执行推理。
选择后端框架用于机器学习
在选择后端框架用于机器学习时，需要考虑几个因素：
- 语言支持： 确保选择的框架与您熟悉的编程语言兼容。
- 社区支持： 选择一个拥有活跃社区的框架，可以为您提供帮助和支持。
- 文档： 确保框架的文档齐全且易于理解。
- 性能：
