A NumPy a numerikus számítások alapvető nyílt forráskódú Python-könyvtára. Többdimenziós tömböket és gyors függvényeket biztosít a lineáris algebrához, a statisztikához és a véletlenszámokhoz, a magja pedig lefordított kódban fut. Számos adatelemzési és gépi tanulási eszköz – például a pandas, a scikit-learn és számos vizualizációs könyvtár – a NumPyra épül. Aki Pythonban dolgozik adatokkal, szinte mindig használja, közvetlenül vagy közvetve.
Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.
Demó indításaA pandas egy nyílt forráskódú Python-könyvtár táblázatos adatok elemzésére és kezelésére, amelyet 2008-tól Wes McKinney fejlesztett. Központi objektuma, a DataFrame, egy elnevezett oszlopokkal rendelkező táblázathoz hasonlít. Segítségével CSV-fájlokból, Excelből vagy adatbázisokból tölthetők be adatok, majd megtisztíthatók, szűrhetők, csoportosíthatók és egyesíthetők. A pandas a NumPyra épül, és az adatelemzés, a riportolás és a tanítóadatok előkészítésének szokásos eszköze.
A Scikit-learn egy nyílt forráskódú Python-könyvtár a klasszikus gépi tanuláshoz. Egységes eszközöket kínál osztályozáshoz, regresszióhoz, klaszterezéshez, dimenziócsökkentéshez, adat-előfeldolgozáshoz és modellértékeléshez, például keresztvalidációhoz. A NumPyra és a SciPyra épül, és egyszerű, egységes felületének köszönhetően széles körben használják az oktatásban, a kutatásban és a gyakorlatban. Mély neurális hálózatokhoz általában inkább a PyTorch vagy a TensorFlow keretrendszert választják.
A Jupyter Notebook a Project Jupyter nyílt forráskódú, böngészőalapú alkalmazása, amely futtatható kódot, eredményeket, diagramokat és magyarázó szöveget egyesít egyetlen dokumentumban. A jegyzetfüzeteket széles körben használják adatelemzésben, gépi tanulásban, kutatásban és oktatásban, mert minden lépés nyomon követhetően dokumentálható és megosztható. A leggyakoribb nyelv a Python. Példa: egy elemző betölti az értékesítési adatokat, megtisztítja őket, és az eredményeket közvetlenül alatta diagramon mutatja meg.
A TensorFlow a Google által fejlesztett és 2015-ben kiadott nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszer. Neurális hálózatok építésére, tanítására és üzembe helyezésére használják alkalmazásokban, szervereken vagy mobileszközökön. A Keras könnyen használható magas szintű felületet biztosít; tipikus felhasználási területei a képosztályozás, az előrejelzés és az ajánlórendszerek.
