### Maschinelles Lernen

1. **Scikit-Learn**
   - Eine der bekanntesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python.
   - Bietet einfache und effiziente Tools für Datenanalyse und Modellierung.
   - Gut geeignet für Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Aufgaben.

2. **TensorFlow**
   - Ein Open-Source-Framework von Google, das für maschinelles Lernen und tiefes Lernen verwendet wird.
   - Unterstützt verteiltes Rechnen und kann auf verschiedenen Plattformen ausgeführt werden.
   - TensorFlow bietet auch Keras als High-Level-API für einfacheren Modellaufbau.

3. **PyTorch**
   - Ein weiteres beliebtes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, entwickelt von Facebook.
   - Bietet dynamische Berechnungsgrafen, was es flexibler und intuitiver macht.
   - Wird häufig in der Forschung und für die Entwicklung von Prototypen verwendet.

4. **XGBoost**
   - Eine leistungsstarke und optimierte verteilte Gradient-Boosting-Bibliothek.
   - Besonders effektiv für Aufgaben wie Klassifikation und Regression.

### Deep Learning

1. **Keras**
   - Eine benutzerfreundliche High-Level-API zum Aufbau und Trainieren von neuronalen Netzwerken.
   - Kann als Frontend für TensorFlow, Theano und Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) verwendet werden.

2. **Theano**
   - Eine Low-Level-Bibliothek für die Definition, Optimierung und Ausführung mathematischer Ausdrücke, insbesondere solcher mit mehrdimensionalen Arrays.
   - War eine der ersten Deep-Learning-Bibliotheken und wird hauptsächlich in akademischen Kreisen verwendet.

3. **MXNet**
   - Ein flexibles und effizientes Deep-Learning-Framework, das sowohl symbolische als auch imperative Programmierung unterstützt.
   - Wird von Amazon Web Services (AWS) unterstützt und kann leicht auf GPUs skaliert werden.

### Natural Language Processing (NLP)

1. **NLTK (Natural Language Toolkit)**
   - Eine umfassende Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache.
   - Enthält Werkzeuge für Tokenisierung, Stemming, Tagging, Parsing und semantische Argumentanalyse.

2. **SpaCy**
   - Eine Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die sich auf Leistung und Effizienz konzentriert.
   - Bietet schnelle und genaue Tools für Tokenisierung, POS-Tagging, Named Entity Recognition und mehr.

3. **Transformers (von Hugging Face)**
   - Eine Bibliothek für die Nutzung von vortrainierten Transformer-Modellen wie BERT, GPT-2, T5 und anderen.
   - Wird häufig für Aufgaben wie Textklassifikation, Fragebeantwortung und Textgenerierung verwendet.

### Weitere nützliche Bibliotheken

1. **Pandas**
   - Eine leistungsstarke Bibliothek für Datenmanipulation und -analyse.
   - Bietet Datenstrukturen wie DataFrames, die für die Vorverarbeitung von ML-Daten sehr nützlich sind.

2. **NumPy**
   - Eine grundlegende Bibliothek für numerische Berechnungen in Python.
   - Bietet Unterstützung für Arrays und Matrizen sowie eine Vielzahl von mathematischen Funktionen.

3. **Matplotlib und Seaborn**
   - Bibliotheken für die Visualisierung von Daten.
   - Matplotlib bietet grundlegende Plotting-Funktionen, während Seaborn darauf aufbaut und komplexere Visualisierungen ermöglicht.


Last modified: Tuesday, 4 June 2024, 8:20 AM