Методы, библиотеки и среды для анализа данных с использованием машинного обучения

Abstract

В статье рассматриваются современные подходы к анализу данных с использованием методов машинного обучения. Основное внимание уделено программным инструментам и библиотекам Python: Anaconda, NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch. Подробно описаны ключевые методы анализа данных: отбор признаков, кроссвалидация и настройка гиперпараметров моделей. Особое внимание уделено методам визуализации результатов, включая линейные графики, тепловые карты и 3D-визуализации.