scikit-learn: Бұл кітапхана машиналық оқытуға және статистикалық деректерді талдауға арналған құралдардың кең ауқымын ұсынады. Ол классификация, регрессия, кластерлеу, сондай-ақ модельді бағалау және таңдау әдістерін қамтиды.
XGBoost: XGBoost - жоғары тиімді машиналық оқыту үлгілерін жасауға мүмкіндік беретін градиентті күшейтетін кітапхана. Ол көбінесе жіктеу және регрессия мәселелері үшін қолданылады.
LightGBM: Градиентті арттыруға арналған тағы бір кітапхана, ол өзінің жылдамдығымен және тиімділігімен танымал. LightGBM Kaggle платформасындағы деректерді талдау жарыстарында танымал.
CatBoost: CatBoost - категориялық мүмкіндіктермен жұмыс істеу үшін арнайы жасалған градиентті күшейтетін кітапхана. Ол алдын ала өңдеуді қажет етпей, категориялық деректерді автоматты түрде өңдейді.
Терең оқу кітапханалары:
TensorFlow: TensorFlow Google әзірлеген және ең танымал терең оқыту шеңберлерінің бірі болып табылады. Ол нейрондық желілерді құру және оқыту үшін кең ауқымды құралдарды ұсынады.
PyTorch: PyTorch - бұл Facebook әзірлеген ашық бастапқы коды. Оның қарапайым және икемді интерфейсі бар, бұл оны терең зерттеушілер мен әзірлеушілер арасында танымал етеді.
Keras: Keras - бұл TensorFlow, Theano және басқа кітапханаларды аппараттық база ретінде пайдалана алатын жоғары деңгейлі терең оқыту API. Ол нейрондық желілерді құрудың және үйретудің оңай жолын ұсынады.
Caffe: Caffe - компьютерлік көру тапсырмаларына мамандандырылған терең оқыту жүйесі. Ол алғашында академиялық зерттеулер үшін әзірленді және компьютерлік көру қауымдастығында тез танымал болды..
MXNet: MXNet – икемділік пен тиімділікті қолдайтын ашық бастапқы терең оқыту жүйесі. Ол сонымен қатар Python, R және басқа бағдарламалау тілдеріне интерфейсті ұсынады.
Бұл кітапханалар әзірлеушілер мен зерттеушілерді жасанды интеллект саласындағы маңызды құрамдас бөліктерге айналдыра отырып, машиналық оқыту мен терең оқыту үлгілерін жасау және оқыту үшін әртүрлі құралдар мен ресурстарды ұсынады. Белгілі бір кітапхананы таңдау әзірлеушінің тапсырмасы мен қалауына байланысты.
