== CNTK

• # The Microsoft Cognitive Toolkit
• «A free, easy-to-use, open-source, commercial-grade toolkit that trains deep learning algorithms to learn like the human brain.»
• pip install cntk
• «CNTK is no longer actively developed»

== deap

• для использования генетических алгоритмов
• есть хорошая книжка про генетические алгоритмы с использованием этого модуля, название не помню, но хорошая

== jupyter

• среда для выполнения кода на питоне и просмотра результатов в браузере
• можно перезапускать с изменениями только выбранные куски кода
• можно выводить графики matplotlib

== keras

• для нейронных сетей
• может работать поверх theano, tensorflow или CNTK

== matplotlib

• рисование графиков

== numpy

• многомерные массивы, матрицы
• удобная загрузка данных из бинарных файлов
• библиотека используется во многих других (pandas, …)

== nvidia-…

• nvidia-cublas-cu12
• nvidia-cuda-cupti-cu12
• nvidia-cuda-nvcc-cu12
• nvidia-cuda-nvrtc-cu12
• nvidia-cuda-runtime-cu12
• nvidia-cuda-sanitizer-api-cu12
• nvidia-cufft-cu12
• nvidia-curand-cu12
• nvidia-cusolver-cu12
• nvidia-cusparse-cu12
• nvidia-npp-cu12
• nvidia-nvjitlink-cu12
• nvidia-nvjpeg-cu12
• nvidia-nvml-dev-cu12
• nvidia-nvtx-cu12
• nvidia-pyindex

== opencv-python

• pip install opencv-python
• машинное зрение, распознавание объектов на изображениях и т.п.

== orange3

• графический интерфейс для создания пайплайнов анализа данных
• код можно вообще не писать
• загрузка csv-файлов
• куча всяких удобных интерактивных графиков
• можно легко создавать предсказательные модели на деревьях, бустинге, простых нейросетях и прочих готовых алгоритмах

== pandas

• для извлечения и подготовки данных
• похоже на электронные таблицы, можно задавать и использовать имена колонок и индексы для строк
• на базе numpy
• загрузка данных из excel, csv, json, sql
• группировка и фильтрация данных
• применение функций ко всем значениям в выбранных колонках — в разы быстрее чем использовать циклы на чистом питоне
• надо внимательно следить при работе с данными, когда они нормально скопированы, а когда ссылаются на источник, чтоб изменяя значения в одном месте, не испортить их в другом

== pillow

• работа с изображениями
• можно попиксельно

== plotly

• интерактивные графики в браузере
• pip install plotly

== pyodbc

• для выполнения запросов к разным базам данных (MSSQL, PG и т.п.)
• для разных баз данных изредка работает с разными ошибками (изредка случалось, результаты из модуля не совпадали с результатами через нативные клиенты), но в большинстве случаев всё хорошо

== pytorch

• библиотека для машинного обучения
• нейронные сети
• тензорные вычисления
• может работать с GPU
• говорят, что замена для numpy
• вроде поддерживает динамические графики

== scikit-learn

• библиотека всяких алгоритмов машинного обучения — кластеризации, регрессии, классификации, …
• на основе numpy и scipy

== scipy

• для статистики, линейной алгебры, числовых процедур и оптимизации
• на основе numpy

== seaborn

• библиотека построения графиков и визуализации данных
• основана на matplotlib

== spyder

• интерактивный редактор кода с автодополнением
• можно выполнять код прямо внутри редактора
• можно сразу выводить графики matplotlib

== sympy

• для символьных вычислений — не только получения значений, а сокращения формул и т.п.
• для уравнений в решении умеет возвращать несколько корней, как положено
• хорошая статья с примерами на хабре https://habr.com/ru/post/680258/

== tensorflow

• для нейронных сетей

== theano

• для нейронных сетей
• может использовать GPU

Ещё не написал про модули от nvidia для работы с GPU

Если кто ещё знает полезные модули по теме — пишите в коментариях, тоже соберём в кучу