Какими пользовался библиотеками для машинного обучения

Основные библиотеки, которые использую в работе:

1. Scikit-learn - для классических ML алгоритмов (классификация, регрессия, кластеризация)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()

2. TensorFlow/PyTorch - для нейросетей и deep learning

import torch.nn as nn
class Net(nn.Module): ...

3. XGBoost/LightGBM - для задач с табличными данными

import lightgbm as lgb
train_data = lgb.Dataset(X, y)

4. Pandas/Numpy - для обработки данных
5. Matplotlib/Seaborn - для визуализации

Для NLP дополнительно использую HuggingFace Transformers, NLTK, SpaCy. Для CV - OpenCV, Albumentations.