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

• Интеграция с инструментами обработки данных. 1 Например, с NumPy, SciPy и pandas. 1
• Экспериментирование с алгоритмами. 1 Для этого используются инструменты вроде MLflow, которые позволяют выбирать и оценивать модели, настраивать параметры для оптимизации их производительности. 1
• Доступ к библиотекам и инструментам. 1 Например, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch и Keras. 1
• Масштабируемые вычислительные ресурсы. 1 Для обучения больших объёмов данных используются параллельные и распределённые вычислительные решения. 1
• Развёртывание моделей. 1 Модели машинного обучения можно разворачивать в производственных средах и в реальном времени отслеживать их производительность. 1
• Использование блокнотов Jupyter. 3 Это интерактивные документы, которые позволяют смешивать код, текст и другие материалы, например изображения, уравнения и диаграммы. 3 Они удобны для исследования данных, визуализации и задач машинного обучения. 3
• Помощь Anaconda Assistant. 1 Чат-бот на основе искусственного интеллекта помогает писать, анализировать и улучшать код прямо в блокноте. 1