数据科学插件

提供监督学习与无监督学习的全面支持。 监督学习/无监督学习、模型选择、评估和scikit-learn。适用于构建分类、回归或聚类模型。

强大的文本处理与情感分析工具。 文本处理、情感分析、大型语言模型和自然语言处理框架。适用于文本分类、命名实体识别或语言模型。

提供Python基础和数据科学库的编程工具。 Python基础、数据结构、面向对象编程和数据科学库（如Pandas、NumPy）。适用于编写Python代码、数据处理或算法实现。

强大的图像处理与目标检测工具。 图像处理、目标检测、分割和视觉模型。适用于图像分类、目标检测或视觉分析任务。

高效部署机器学习模型，支持多种技术栈。 Docker、Kubernetes、CI/CD、模型监控和云平台。适用于将机器学习模型部署到生产环境、设置管道或基础设施。

高效构建ETL管道与大数据处理 用于构建ETL管道、Apache Spark、数据仓库和大数据处理。适用于构建数据管道、处理大规模数据集或数据基础设施。

提供全面的统计分析工具，助力数据决策。 概率、分布、假设检验和统计推断。用于A/B测试、实验设计或统计验证。

强大的数据可视化生成器，支持多种分析工具。 探索性数据分析、仪表板、Matplotlib、Seaborn、Plotly和商业智能工具。用于创建可视化、探索性分析或仪表板。

提升深度学习技能，支持多种神经网络架构。 使用TensorFlow和PyTorch的神经网络、卷积神经网络、递归神经网络和变换器。用于图像分类、自然语言处理、序列建模或复杂模式识别。

提升模型性能与效率的多功能工具。 量化、剪枝、自动机器学习、超参数调优和性能优化。用于提高模型性能、减少大小或自动化机器学习。