Сегодня мы хотим рассказать вам о библиотеках Python, которые чаще всего используются для обучения моделей в Ml и DL.

pandas - для подготовки и анализа данных в виде табличных структур (датафреймов). С помощью pandas можно загружать, очищать, преобразовывать, агрегировать, визуализировать и экспортировать данные из разных источников.

NumPy - для работы с многомерными массивами (тензорами) и математическими операциями над ними. NumPy позволяет эффективно хранить и обрабатывать большие объемы данных, а также поддерживает линейную алгебру, статистику, тригонометрию и другие области.

SciPy - для научных и инженерных вычислений, таких как оптимизация, интеграция, интерполяция, решение дифференциальных уравнений, обработка сигналов, спектральный анализ и другие.

Matplotlib - для визуализации данных в виде графиков, диаграмм, карт, анимаций и других типов изображений. Matplotlib позволяет настраивать разные аспекты визуализации, такие как цвета, размеры, подписи, легенды, сетки и другие.

scikit-learn - для машинного обучения с учителем и без учителя. Scikit-learn предоставляет множество алгоритмов для классификации, регрессии, кластеризации, понижения размерности, выбора признаков, оценки моделей и других задач.

TensorFlow - для построения и обучения нейронных сетей и глубокого обучения. TensorFlow позволяет создавать сложные архитектуры нейронных сетей, такие как сверточные, рекуррентные, трансформеры и другие, а также использовать разные режимы обучения, такие как статический, динамический и энергетический.

PyTorch - для построения и обучения нейронных сетей и глубокого обучения. PyTorch является альтернативой TensorFlow, которая предлагает большую гибкость и простоту в создании нейронных сетей, а также поддерживает динамический граф вычислений, автоматическое дифференцирование и распределенное обучение.

XGBoost - для построения и обучения ансамблей деревьев решений, таких как градиентный бустинг и случайный лес. XGBoost является одной из самых быстрых и точных библиотек для машинного обучения, которая поддерживает параллельное и распределенное обучение, регуляризацию, обработку пропущенных значений и другие функции.

LightGBM - для построения и обучения ансамблей деревьев решений, таких как градиентный бустинг и случайный лес. LightGBM является альтернативой XGBoost, которая использует более эффективный алгоритм построения деревьев, основанный на гистограммах, что позволяет уменьшить потребление памяти и ускорить обучение.

CatBoost - для построения и обучения ансамблей деревьев решений, таких как градиентный бустинг и случайный лес. CatBoost является альтернативой XGBoost и LightGBM, которая имеет ряд преимуществ, таких как автоматическая обработка категориальных признаков, устойчивость к переобучению, поддержка GPU и другие.

Источник: vk.com

Комментарии: