Некоторые преимущества использования Jupyter Notebook в машинном обучении:

• Интерактивное исследование данных. 1 Возможность пошагово выполнять фрагменты кода и отображать результаты в реальном времени позволяет быстро изучать и анализировать данные. 1
• Документация и совместная работа. 12 Сочетание кода, визуализаций и пояснительного текста упрощает общение и совместную работу с членами команды или широким сообществом специалистов по обработке данных. 1
• Воспроизводимость результатов. 1 Каждая ячейка кода может выполняться независимо, что гарантирует возможность в любое время воспроизвести результаты. 1
• Визуализация и построение графиков. 12 Jupyter Notebook поддерживает интеграцию популярных библиотек визуализации данных, таких как Matplotlib и Seaborn. 1 Это позволяет создавать интерактивные и наглядные диаграммы, графики и графики для эффективного донесения идей и принятия решений на основе данных. 1
• Экспериментирование и создание прототипов. 1 Возможность выполнять код небольшими фрагментами позволяет тестировать гипотезы, настраивать параметры и быстро итеративно уточнять модели, экономя время в процессе разработки. 1
• Поддержка разных языков программирования. 1 Jupyter Notebook поддерживает множество языков программирования, включая Python, R и Julia. 1 Это гибкость позволяет использовать предпочитаемый язык и связанные с ним библиотеки для задач анализа данных, моделирования и машинного обучения в рамках одного ноутбука. 1