developer

Кроме этого, Scikit-learn содержит множество полезных утилит для подготовки данных и анализа результатов. Эта библиотека в основном предназначена для классических алгоритмов машинного обучения, поэтому её функционал для нейронных сетей очень ограничен, а для задач глубокого обучения она не может быть использована вовсе.

В дополнение к очень качественной документации, Scikit-learn содержит раздел с туториалами, в котором показано, как работать с библиотекой, а также даются базовые знания по машинному обучению.

Pandas: извлечение и подготовка данных

Анализ и подготовка данных зачастую занимает большую часть времени при решении ML задач. Данные могут быть получены в CSV, JSON, Excel или другом структурированном (или не очень) формате, и вам нужно обработать их для того, чтобы использовать в ML моделях.

Для этих целей используется библиотека Pandas. Это мощный инструмент, который позволяет быстро анализировать, модифицировать и подготавливать данные для дальнейшего использования в других ML и DL библиотеках, таких как Scikit-learn, TensorFlow или PyTorch.

В Pandas можно загружать данные из различных источников: SQL баз, CSV, Excel, JSON файлов и других менее популярных форматов.

Когда данные загружены в память, с ними можно выполнять множество различных операций для анализа, трансформации, заполнения отсутствующих значений и очистки набора данных. Pandas позволяет выполнять множество SQL-подобных операций над наборами данных: объединение, группировка, агрегирование и т. п. Также она предоставляет встроенный набор популярных статистических функций для базового анализа.

Jupyter Notebook также поддерживает Pandas и реализует красивую визуализацию его структур данных.

Сайт Pandas содержит очень подробную документацию. Но начать можно с 10-минутного туториала, который показывает все основные фишки и возможности библиотеки.

Библиотека NumPy: многомерные массивы и линейная алгебра

Основной функционал NumPy заключа