БИБЛИОТЕКИ PYTHON ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Python имеет множество библиотек для решения задач машинного обучения. Некоторые из наиболее популярных библиотек:

Scikit-learn: Библиотека для классификации, регрессии и кластеризации данных. Содержит набор инструментов для предварительной обработки данных, выбора модели и оценки производительности модели.
TensorFlow: Библиотека с открытым кодом для создания и обучения моделей машинного обучения, используя глубокие нейронные сети. TensorFlow очень мощный инструмент, используемый в различных областях, таких как распознавание образов, обработка естественного языка и автономная навигация.
Keras: Высокоуровневый интерфейс для построения нейронных сетей. Keras работает поверх TensorFlow и позволяет создавать модели машинного обучения с минимальными усилиями.
PyTorch: Библиотека для машинного обучения с открытым исходным кодом, которая позволяет создавать модели глубокого обучения. PyTorch обеспечивает автоматическое дифференцирование и имеет простой в использовании интерфейс.
XGBoost: Библиотека для градиентного бустинга, которая используется для решения задач классификации, регрессии и ранжирования. Она достигла большой популярности благодаря своей высокой производительности и точности.

Пример использования библиотеки scikit-learn для обучения классификатора:

    from sklearn import datasets
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    iris = datasets.load_iris() # загружаем датасет с ирисами
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3) # разбиваем датасет на обучающую и тестовую выборки
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # создаем объект классификатора
    knn.fit(X_train, y_train) # обучаем модель
    knn.score(X_test, y_test) # оцениваем производительность модели на тестовой выборке

Python Machine Learning Tutorial (Data Science)

Библиотеки Для Машинного Обучения: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch - В Чём Разница?

Изучение Python OpenCV / Урок #1 – Нейронные сети и машинное обучение

Основы Scikit-learn - Машинное Обучение На Python

Топ 8 библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

BLGPG-8ADD1929AB70-24-11-23-20

Новые материалы: