Какви библиотеки използвате за решаване на типични задачи на машинното обучение?

За решаване на типични задачи в машинното обучение често се използват следните библиотеки и рамки:

• Scikit-learn — удобна библиотека за класически алгоритми за машинно обучение (класификация, регресия, клъстеризация).
• TensorFlow и PyTorch — мощни рамки за създаване и обучение на невронни мрежи, поддържат дълбоко обучение.
• Pandas и NumPy — за обработка и анализ на данни, подготовка на датасети.
• XGBoost и LightGBM — ефективни реализации на градиентен буустинг за задачи с таблични данни.
• Keras — API от високо ниво за TensorFlow, улеснява създаването на невронни мрежи.

Изборът зависи от задачата: за бързо прототипиране — scikit-learn, за сложни невронни мрежи — PyTorch или TensorFlow.