Quelles bibliothèques utilisez-vous pour résoudre des tâches typiques d'apprentissage automatique?

Pour résoudre des tâches typiques d'apprentissage automatique, on utilise souvent les bibliothèques et frameworks suivants:

• Scikit-learn — bibliothèque pratique pour les algorithmes classiques d'apprentissage automatique (classification, régression, clustering).
• TensorFlow et PyTorch — frameworks puissants pour construire et entraîner des réseaux neuronaux, supportent l'apprentissage profond.
• Pandas et NumPy — pour le traitement et l'analyse des données, la préparation des ensembles de données.
• XGBoost et LightGBM — implémentations efficaces du boosting par gradient pour les tâches de données tabulaires.
• Keras — API de haut niveau pour TensorFlow, simplifiant la création de réseaux neuronaux.

Le choix dépend de la tâche : pour une prototypage rapide — scikit-learn, pour des réseaux neuronaux complexes — PyTorch ou TensorFlow.