Какие фреймворки используешь для машинного обучения
Python
Senior
Без компании
Какие фреймворки используешь для машинного обучения
Ответы
Для машинного обучения чаще всего использую:
**TensorFlow/Keras** - мощный фреймворк от Google, отлично подходит для глубокого обучения. Пример:
```
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```
**PyTorch** - более гибкий, с динамическими графами вычислений. Популярен в исследованиях:
```
import torch
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(784, 128),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(128, 10)
)
```
**Scikit-learn** - для классического ML (классификация, регрессия, кластеризация):
```
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
```
Для небольших задач иногда использую **XGBoost/LightGBM** - градиентный бустинг с высокой эффективностью.