Какие инструменты машинного обучения применяются для предобработки данных?

Некоторые инструменты машинного обучения, которые применяются для предобработки данных:

• Pandas. habr.com sky.pro Библиотека для работы с таблицами данных (DataFrame), очистки данных, заполнения пропусков, удаления дубликатов и фильтрации данных. habr.com
• Scikit-Learn. habr.com sky.pro Библиотека для машинного обучения, которая включает в себя инструменты для предобработки данных, такие как нормализация и стандартизация. sky.pro
• Feature-engine. habr.com Библиотека с удобными функциями для автоматизации задач: создание новых признаков, кодирование категорий и работа с выбросами. habr.com
• Polars. habr.com Библиотека для высокоэффективной работы с данными и их анализа на Python, альтернатива Pandas для работы с очень большими объёмами данных. habr.com
• Matplotlib и Seaborn. habr.com Библиотеки для визуализации данных, используемые для анализа, в том числе обнаружения выбросов и шумов. habr.com
• Numpy. habr.com Библиотека для быстрой и эффективной работы с числовыми массивами, включая сложные математические преобразования. habr.com
• OpenRefine. www.astera.com Автономный инструмент, который очищает и преобразует данные. www.astera.com
• Astera Подготовка данных. www.astera.com Оптимизирует предварительную обработку данных с помощью интерфейса на основе чата и поддержки инструкций на естественном языке. www.astera.com