![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Сегодня мы хотим рассказать вам о библиотеках Python, которые чаще всего используются для обучения моделей в Ml и DL. |
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-03-31 13:58 ![]() 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: |
|