Лабораторная работа: Исследование фреймворков машинного обучения

Цель работы - провести экспериментальное сравнение различных фреймворков, используемых в машинном обучении. Результатом должен стать наглядный демонстрационный проект, который позволит оценить их ключевые особенности, производительность и удобство использования.

Основные задачи

• Провести сравнительный анализ нескольких популярных фреймворков для ML.
• Разработать демонстрационное решение (например, модель для классификации или регрессии), реализованное на выбранных фреймворках.
• Оценить и сравнить фреймворки по заданным критериям: простота кода, скорость обучения, документация, сообщество.
• Оформить результаты исследования в виде отчета с выводами.

Требования к реализации

• Решение должно быть рабочим и наглядным.
• Код должен быть чистым, хорошо структурированным и сопровождаться комментариями.
• Анализ должен быть объективным и содержать аргументированные выводы.