Содержание
1. Requests
2. Matplotlib
3. Natural Language Toolkit
4. Scikit-Learn
5. NumPy
6. PyTorch
7. Keras
8. Pandas
9. Pygame
10. TensorFlow
Requests
Используется для упрощения HTTP запросов на Python., и позволяет добавлять к ним данные с формы. Так же отпадает нужда в добавлении URL и метода POST.
Matplotlib
Данная библиотека добавляет много инструментов для визуализации. С её помощью можно создавать диаграммы, гистограммы и т.д. Он достаточно гибок и легко работает с различными графическими движками и ОС.
Natural Language Toolkit
Это библиотека для обработки анализа текста. Она достаточно проста в использовании и доступна для всех. Содержит в себе графические инструменты, небольшие обучалки, поддерживает классификацию парсинг и т.д., работает на различных платформах и совместима с несколькими языками.
Scikit-Learn
Предназначена для анализа данных, а также для обработки изображений и имитации ИИ. Включает в себя множество различных функций по классификации и структуризации данных. Быстро обновляется и улучшается. Содержит в основе некоторые другие библиотеки.
NumPy
Библиотека предназначенная для математических и научных вычислений. Обрабатывает данные и числа. Создает массив, в который пользователь может загружать свои данные и преобразовывать их, что дает массиву хранить различные данные.
PyTorch
Содержит в себе большое количество функций для анализа данных и предварительной обработки. Библиотека также позволяет создавать массивы, которые могут обеспечить больший контроль над наборами данных. Она может создавать вычислительные диаграммы, упрощает процесс моделирования. Может использовать готовые модели и модули, и комбинировать их.
Keras
Используется для работы с нейросетями. Хорошо подходит для экспериментов, моделирования и визуализации. Может работать поверх других библиотек, таких как TensoFlor и т.д. Создает модели глубокого обучения
Pandas
Предназначена для работы с данными и предоставляет инструменты для работы с ними.
Данная библиотека постоянно добавляет различные новые функции для анализа данных, а также позволяет пользователям выполнять сложные операции. Достаточно гибкая и хорошо работает с другими библиотеками. Обладает хорошей производительностью.
Pygame
Создана для работы с 2D-играми. Широко применяется начинающими разработчиками. Позволяет портировать приложения на Android. Достаточно удобен для использования. Поддерживает множество платформ и ОС, не требует графический интерфейс.
TensorFlow
Данная библиотека используется для Google для обучения нейросетей. Еще одна область её применения – это глубокое обучение. Используется для работы с вычислений с тензорами. Расширяется и дает отличные возможности для тех, кто решил начать машинное изучение.
