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Machine learning (ML) is a subfield of artificial intelligence (AI) that focuses on developing algorithms that enable computers to learn from and make predictions based on data. Python is widely used in machine learning due to its readability, platform independence, and extensive libraries such as NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, and Keras.
Key Libraries for Machine Learning in Python
NumPy: Provides support for large, multi-dimensional arrays and matrices, along with a collection of mathematical functions to operate on these arrays.
Pandas: Offers data structures and operations for manipulating numerical tables and time series.
Scikit-learn: A library that provides simple and efficient tools for predictive data analysis, built on NumPy, SciPy, and matplotlib.
TensorFlow: An open-source library for numerical computation and machine learning, developed by Google.
Keras: A high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow.
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