Какими нейросетями и AI-инструментами вы пользуетесь и для каких задач?

В практике работы с нейросетями на Python часто используются следующие библиотеки и инструменты:

• TensorFlow — мощный фреймворк от Google для создания и обучения нейросетей, поддерживает как высокоуровневый API Keras, так и низкоуровневое программирование.
• PyTorch — популярная библиотека от Facebook, известна своей динамической вычислительной графикой, удобна для исследований и прототипирования.
• Keras — высокоуровневый API для нейросетей, который может работать поверх TensorFlow, упрощает создание моделей.
• scikit-learn — хотя это не специализированная библиотека для нейросетей, она содержит простые модели и инструменты для предобработки данных.
• OpenCV — для обработки изображений, часто используется вместе с нейросетями в задачах компьютерного зрения.

Пример создания простой нейросети на Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])