Какие библиотеки используете для решения типичных задач машинного обучения?

Для решения типичных задач машинного обучения часто используются следующие библиотеки и фреймворки:

• Scikit-learn — удобная библиотека для классических алгоритмов машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация).
• TensorFlow и PyTorch — мощные фреймворки для построения и обучения нейронных сетей, поддерживают глубокое обучение.
• Pandas и NumPy — для обработки и анализа данных, подготовки датасетов.
• XGBoost и LightGBM — эффективные реализации градиентного бустинга для задач табличных данных.
• Keras — высокоуровневый API для TensorFlow, упрощающий создание нейросетей.

Выбор зависит от задачи: для быстрой прототипизации — scikit-learn, для сложных нейросетей — PyTorch или TensorFlow.