訓練済みモデルを取得して使う
Wolfram Neural Net Repositoryは，すぐに評価，訓練，可視化，転移学習等に使える，訓練済みおよび未訓練のニューラルネットワークモデルを多数含む公開リソースであり．その数はますます増加している．この例では，そのモデルのうちのいくつかを紹介する．
リポジトリから画像分類モデルをロードする．
画像に分類子を使う．
画像彩色モデルをロードし，そのリソースページから評価関数をコピーする．
完全なWolfram言語入力を表示する
この関数を使ってグレイスケール画像に色を付ける．
セマンティックセグメンテーションモデルをロードし，そのリソースページから評価関数をコピーする．
完全なWolfram言語入力を表示する
関数を使って画像のセグメンテーションを行う．
音声認識モデルをロードする．
音声サンプルを録音し，それを文字に起す．
言語モデルをロードし，単語補完に使う．
単語のリストを自動補完する．
単語の一部の埋込みファミリから特定のモデルをダウンロードし，それを使って単語の一部のトークナイザを作成する．
文字列をトークン化する．
このモデルのファミリに使えるパラメータ値についての情報を得る．
