Несколько хороших библиотек для машинного обучения на Python:

• Scikit-learn. 13 Библиотека основана на NumPy и SciPy, применяется в анализе данных и традиционном машинном обучении, которое не использует нейросети. 3 В ней собраны алгоритмы и инструменты для построения моделей, обработки и классификации данных, а также оценки результатов. 3
• Keras. 14 Библиотека высокого уровня, которая работает поверх TensorFlow и других бэкендов. 1 Удобный интерфейс Keras позволяет разрабатывать и обучать модели глубокого обучения без ущерба для производительности. 1
• TensorFlow. 34 Библиотека сквозного машинного обучения Python для выполнения высококачественных численных вычислений. 4 С её помощью можно построить глубокие нейронные сети для распознавания образов и рукописного текста и рекуррентные нейронные сети для обработки естественных языков. 4
• PyTorch. 24 Библиотека для динамического глубокого обучения и исследовательских приложений. 2 Она адаптирована к графическому процессору (GPU), что позволяет использовать её, например, в приложениях обработки естественных языков. 4
• SciPy. 1 Библиотека для научных вычислений, которая содержит пакеты и модули для линейной алгебры, оптимизации изображений, интеграционной интерполяции, обработки сигналов и изображений, решения обыкновенных дифференциальных уравнений и других вычислительных задач. 1

Выбор библиотеки зависит от конкретных задач и предпочтений разработчика.