Frameworks

Links zu den offiziellen Dokumentationen der wichtigsten ML-Frameworks und Tools.

Data Processing & Analysis

  • Pandas - Datenmanipulation und -analyse in Python
  • NumPy - Numerische Berechnungen und Array-Operationen
  • ydata-profiling - Automatisierte explorative Datenanalyse für Pandas DataFrames

Core ML Frameworks

  • scikit-learn - Machine Learning in Python: Klassifikation, Regression, Clustering
  • Keras - Deep Learning Framework für neuronale Netzwerke
  • mlxtend - Machine Learning Extensions: Pattern Mining, Model Evaluation, Plotting

Visualization & Model Diagnostics

  • Plotly - Interaktive Datenvisualisierung
  • Yellowbrick - Visual Analysis and Diagnostic Tools für Machine Learning
  • dtreeviz - Decision Tree Visualisierung und Interpretation

Explainable AI (XAI)

  • SHAP - SHapley Additive exPlanations - Modellinterpretation mit Shapley Values
  • LIME - Local Interpretable Model-agnostic Explanations
  • ELI5 - Explain Like I’m 5 - Model Interpretation Library
  • InterpretML - Interpretable Machine Learning (Microsoft Research)

AutoML & Specialized Tools

  • PyCaret - Low-Code Machine Learning Library für AutoML
  • Gradio - Schnelle UI-Erstellung für ML-Modelle
  • MediaPipe - Cross-platform ML Solutions (Vision, Audio, Text)

Learning Resources