В мире AI существует множество различных библиотек, каждая из которых решает свою задачу. Однако есть универсальные инструменты, которые активно используются во всех направлениях – от компьютерного зрения до NLP и работы с временными рядами.

В этом занятии мы рассмотрим четыре важные библиотеки, которые помогают в машинном обучении и анализе данных:

• NumPy и SciPy – математическая основа для работы с массивами и научными вычислениями.
• Matplotlib и Seaborn – визуализация данных и построение графиков.
• Scikit-learn – инструменты для классического машинного обучения.
• Optuna – автоматическая настройка гиперпараметров моделей.

Эти инструменты являются базой для работы с AI и встречаются практически в каждом AI-проекте.

NumPy и SciPy – математические основы для AI

NumPy (Numerical Python) – библиотека для работы с многомерными массивами и быстрых математических вычислений. Она является фундаментом для большинства AI-библиотек, таких как TensorFlow и PyTorch.

SciPy (Scientific Python) – расширение NumPy с дополнительными научными вычислениями, такими как линейная алгебра, статистика и работа с сигналами.

Что умеют NumPy и SciPy?

• Создавать и обрабатывать многомерные массивы (основа для работы с изображениями, текстами и числами).
• Проводить сложные вычисления (быстрее, чем стандартные операции в Python).
• Анализировать статистические данные (например, средние значения, медианы, стандартные отклонения).

Где используется?

• Компьютерное зрение – обработка изображений (например, изменение яркости, фильтрация).
• Анализ данных – вычисление средних значений, нормализация данных.
• Наука и инженерия – моделирование физических процессов.

Пример проекта:
Допустим, у вас есть массив пикселей изображения, и вам нужно изменить контраст. NumPy позволяет быстро провести все вычисления, не загружая компьютер.

Matplotlib и Seaborn – визуализация данных

Matplotlib – мощная библиотека для рисования графиков, используемая во многих AI-проектах.
Seaborn – библиотека на основе Matplotlib, которая позволяет создавать более красивые и понятные визуализации.

Что умеют Matplotlib и Seaborn?

• Строить графики – линии, гистограммы, круговые диаграммы.
• Создавать визуализации для анализа данных.
• Исследовать взаимосвязи в данных.

Где используется?

• Финансовый анализ – построение графиков изменения курсов акций.
• Машинное обучение – визуализация работы моделей.
• Наука – анализ биологических и физических данных.

Пример проекта:
Допустим, у вас есть база данных с продажами интернет-магазина. С помощью Seaborn можно быстро построить графики зависимости продаж от времени и выявить тренды.

Scikit-learn – классическое машинное обучение

Scikit-learn – главная библиотека для классического машинного обучения. Если вам нужно обучить модель без нейросетей, эта библиотека идеальна.

Что умеет Scikit-learn?

• Обучать модели – линейная регрессия, деревья решений, случайные леса.
• Оценивать качество моделей – метрики, кросс-валидация.
• Работать с данными – обработка, масштабирование, очистка данных.

Где используется?

• Финансы – прогнозирование кредитных рисков.
• Медицина – определение заболеваний на основе симптомов.
• Рекомендательные системы – подбор фильмов, товаров.

Пример проекта:
Допустим, вы хотите создать модель предсказания цен на недвижимость. С помощью Scikit-learn можно загрузить данные, обучить линейную регрессию и сделать предсказания.

Optuna – автоматическая настройка моделей

Настройка гиперпараметров (learning rate, число нейронов) – одна из самых сложных задач в AI. Optuna позволяет автоматически находить лучшие параметры.

Что умеет Optuna?

• Автоматически подбирать гиперпараметры для AI-моделей.
• Экономить время – не нужно вручную тестировать сотни комбинаций параметров.
• Оптимизировать любую AI-задачу.

Где используется?

• Глубокое обучение – настройка нейросетей.
• Классическое машинное обучение – оптимизация случайных лесов, SVM и т. д.
• Наука и исследования – подбор параметров для математических моделей.

Пример проекта:
Допустим, вы разрабатываете модель прогнозирования спроса на товары. Optuna автоматически найдёт оптимальные параметры модели, увеличивая точность предсказаний.

Сегодня мы рассмотрели четыре важные библиотеки, которые применяются в любом AI-проекте:
NumPy и SciPy – основа математических вычислений.
Matplotlib и Seaborn – визуализация данных.
Scikit-learn – инструменты для машинного обучения.
Optuna – автоматическая настройка моделей.
Эти библиотеки являются фундаментом AI-разработки и помогут вам лучше понять, как работают нейросети и машинное обучение.

Сегодня мы рассмотрели ключевые библиотеки для всех основных направлений AI, теперь у вас есть представление об их функциях и применении в реальной работе над проектами.