Nell'era dei 'giganti' (TensorFlow, PyTorch, ...), introdurre e studiare una nuova libreria di machine learning potrebbe sembrare controproducente. Eppure JAX, un nuovissimo progetto di ricerca targato Google, ha diverse caratteristiche che lo rendono di interesse ad un vasto pubblico. In primo luogo, si presenta come un vero e proprio wrapper di NumPy, rendendo la transizione da quest'ultima libreria quasi immediata. In secondo luogo, fa dell'efficienza uno dei suoi punti di forza…
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