Занятие 5
Общие AI-библиотеки и полезные инструменты
Подписывайтесь на наш Телеграм канал, чтобы не пропустить следующие бесплатные курсы по AI
Новости из мира AI
Разбор новых технологий
Мини-уроки
Кейсы внедрения AI в бизнес и др.
1
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.
Подписывайтесь на наш Телеграм канал, чтобы не пропустить следующие бесплатные курсы по AI
Новости из мира AI
Разбор новых технологий
Мини-уроки
Кейсы внедрения AI в бизнес и др.
1
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
1
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
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.
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
1
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.
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
1