Как Anaconda помогает в машинном обучении и науке о данных?

Anaconda помогает в машинном обучении и науке о данных следующим образом:

• Интеграция с инструментами обработки данных. www.anaconda.com Например, с NumPy, SciPy и pandas. www.anaconda.com
• Экспериментирование с алгоритмами. www.anaconda.com Для этого используются инструменты вроде MLflow, которые позволяют выбирать и оценивать модели, настраивать параметры для оптимизации их производительности. www.anaconda.com
• Доступ к библиотекам и инструментам. www.anaconda.com Например, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch и Keras. www.anaconda.com
• Масштабируемые вычислительные ресурсы. www.anaconda.com Для обучения больших объёмов данных используются параллельные и распределённые вычислительные решения. www.anaconda.com
• Развёртывание моделей. www.anaconda.com Модели машинного обучения можно разворачивать в производственных средах и в реальном времени отслеживать их производительность. www.anaconda.com
• Использование блокнотов Jupyter. www.relataly.com Это интерактивные документы, которые позволяют смешивать код, текст и другие материалы, например изображения, уравнения и диаграммы. www.relataly.com Они удобны для исследования данных, визуализации и задач машинного обучения. www.relataly.com
• Помощь Anaconda Assistant. www.anaconda.com Чат-бот на основе искусственного интеллекта помогает писать, анализировать и улучшать код прямо в блокноте. www.anaconda.com