Хочешь уверенно проходить IT-интервью?

Мы понимаем, как сложно подготовиться: стресс, алгоритмы, вопросы, от которых голова идёт кругом. Но с AI тренажёром всё гораздо проще.
💡 Почему Т1 тренажёр — это мастхэв?
- Получишь настоящую обратную связь: где затык, что подтянуть и как стать лучше
- Научишься не только решать задачи, но и объяснять своё решение так, чтобы интервьюер сказал: "Вау!".
- Освоишь все этапы собеседования, от вопросов по алгоритмам до диалога о твоих целях.
Зачем листать миллион туториалов? Просто зайди в Т1 тренажёр, потренируйся и уверенно удиви интервьюеров. Мы не обещаем лёгкой прогулки, но обещаем, что будешь готов!
Реклама. ООО «Смарт Гико», ИНН 7743264341. Erid 2VtzqwP8vqy
1. TensorFlow

Разработанный компанией Google фреймворк глубокого обучения TensorFlow, без сомнения, – популярнейший инструмент для обучения нейросетей. Google активно использует собственный фреймворк для таких крупномасштабных сервисов, как Gmail и Google Translate. TensorFlow применяют такие бренды, как Uber, Airbnb, Xiaomi, Dropbox и другие.
- С помощью TensorFlow можно визуализировать отдельные части нейросети.
- Модули Tensorflow можно делать автономными.
- TensorFlow позволяет проводить обучение нейросетей и на CPU, и на GPU.
- Конвейерный процесс обучения.
- Большая команда постоянно работает над улучшением стабильности и новыми функциями.
2. Scikit-Learn

Популярная библиотека машинного обучения Scikit-Learn написана на Python, C и C++. Самый распространенный выбор для решения классических задач машинного обучения. Используется и в промышленных системах, и в научных исследованиях.
- Широкий выбор алгоритмов обучения с учителем и без учителя.
- Scikit-learn специализируется исключительно на алгоритмах машинного обучения. В задачи библиотеки не входит загрузка, обработка, манипуляция данными и их визуализация.
- Большое сообщество и подробная документация.
3. NumPy

NumPy – одна из самых популярных библиотек Python, применяемых для машинного обучения. TensorFlow и другие библиотеки используют ее «внутри себя» для выполнения операций с многомерными массивами.
Математические алгоритмы, реализованные на интерпретируемых языках (Python), часто работают гораздо медленнее тех же алгоритмов, реализованных на компилируемых языках. Библиотека NumPy предоставляет реализации вычислительных алгоритмов, оптимизированные для работы с многомерными массивами.
4. Keras

Keras – идеальный выбор, если нужно быстро и просто собрать модель глубокого обучения. Представляет собой надстройку над фреймворками TensorFlow и Theano. Библиотека нацелена на оперативную работу с сетями глубинного обучения, при этом спроектирована так, чтобы быть компактной, модульной и расширяемой. Keras предоставляет высокоуровневый, интуитивный набор абстракций, который делает простым формирование нейронных сетей, независимо от используемой в качестве вычислительного бэкенда библиотеки научных вычислений.
- Отлично работает как на CPU, так и на GPU.
- Поддерживает практически все модели нейронных сетей, которые могут быть объединены для построения более сложных моделей.
- Платформа полностью написана на Python, то есть можно использовать стандартные инструменты отладки.
5. PyTorch

PyTorch – один из лучших вариантов для работы с нейросетями, давний конкурент TensorFlow. Разрабатывается преимущественно группой искусственного интеллекта Facebook. Именно PyTorch использовался в качестве фреймворка глубокого обучения в статье Генеративно-состязательная нейросеть: ваша первая GAN-модель.
- Простая поддержка GPU.
- В GPU-режиме PyTorch обеспечивает качественную оптимизацию, есть рантайм-среда с API на C++.
- Поддержка асинхронного выполнения вычислений.
- Прямой доступ к платформам, визуализаторам и средам выполнения на базе ONNX.
6. LightGBM

LightGBM – это фреймворк на основе градиентного бустинга – одного из самых популярных алгоритмов в соревнованиях Kaggle. Градиентный бустинг – это техника машинного обучения для задач классификации и регрессии, которая строит модель предсказания в форме ансамбля предсказывающих моделей, обычно деревьев решений.
- Быстрая скорость обучения и высокая эффективность.
- Низкое потребление памяти.
- Поддержка параллельных вычислений и расчетов на GPU.
- Можно работать с большими объемами данных.
7. Pandas

Pandas – библиотека, предоставляющая высокоуровневые структуры для работы с данными и широкий спектр инструментов для их анализа. Библиотека позволяет выполнять множество сложных команд с небольшим количеством кода: сортировка и группировка данных, работа с недостающими данными, временными рядами и т. д. Все данные представляются в виде таблиц датафреймов.
- Анализ данных с помощью одной строки Pandas
- 10 простых хаков, которые ускорят анализ данных Python
- Что нового в Pandas 1.0?
8. SciPy

SciPy предназначена для выполнения научных и инженерных расчётов, в том числе задач машинного обучения.
- Возможности: поиск минимумов и максимумов функций, вычисление интегралов, поддержка специальных функций, обработка сигналов и изображений, решение дифференциальных уравнений и др.
- SciPy тесно связан с NumPy, так что NumPy-массивы поддерживаются по умолчанию.
- Библиотека SciPy может взаимодействовать с PyTables – иерархической базой данных, разработанной для управления большими объёмами данных в файлах формата HDF5.
9. Eli5

Eli5 – это библиотека Python для визуализации и отладки моделей машинного обучения с помощью унифицированного API. Имеется встроенная поддержка нескольких ML-фреймворков и библиотек: упоминавшихся выше scikit-learn, Keras, LightGBM, а также XGBoost, lightning и CatBoost.
10. NLTK (Natural Language Toolkit)

NLTK – пакет библиотек и программ для символьной и статистической обработки естественного языка. Сопровождается обширной документацией, включая книгу с объяснением концепций, стоящих за задачами обработки естественного языка, которые можно выполнять с помощью данного пакета.
11. Pillow

Pillow – улучшенная версия библиотеки изображений PIL (Python Image Library). Поддерживает разнообразные типы файлов: PDF, WebP, PCX, PNG, JPEG, GIF, PSD, WebP, PCX, GIF, IM, EPS, ICO, BMP и другие. Есть множество инструментов фильтрации, которые можно использовать для задач компьютерного зрения.
Заключение
Мы рассмотрели подборку полезностей, которую активно используют специалисты машинного обучения, знатоки нейросетей и прочих направлений Data Science. Если вам интересна наука о данных, обратите внимание на наши публикации по тегу Data Science.
Другие материалы по библиотекам ML и DS:
- 12 библиотек для работы с данными в Python (не таких популярных, как перечисленные)
- 4 Python библиотеки для интерпретируемого машинного обучения
Какие библиотеки Python для Data Science вы используете в своих проектах?