Специализированные библиотеки в машинном обучении применяются для упрощения реализации сложных алгоритмов и моделей. 4 Они предоставляют готовые функции и классы, которые можно легко интегрировать в код, экономя время и усилия разработчика. 4

Некоторые способы применения специализированных библиотек в машинном обучении:

• NumPy. 14 Библиотека для выполнения операций линейной алгебры и численных преобразований. 1 Как правило, такие операции необходимы для преобразования датасетов, которые можно представить в виде матрицы. 1
• Pandas. 13 Библиотека для обработки данных. 1 С её помощью можно загрузить данные практически из любого источника, вычислить различные функции и создать новые параметры. 1
• Scikit-learn. 15 Библиотека программного обеспечения с более чем десятилетней историей содержит реализации практически всех возможных преобразований. 1 Она помогает в предварительной обработке данных, создании модели и подгонке данных в ней. 5
• SciPy. 14 Обширная библиотека, предназначенная для проведения научных исследований. 1 В её состав входит большой набор функций из математического анализа, в том числе вычисление интегралов, поиск максимума и минимума, функции обработки сигналов и изображений. 1
• Tensorflow. 12 Библиотека, разработанная корпорацией Google для работы с тензорами, используется для построения нейросетей. 1
• Keras. 14 Библиотека для построения нейросетей, поддерживающая основные виды слоёв и структурные элементы. 1 Используется для таких задач, как распознавание изображений, классификация текстов и генеративное моделирование. 4