Сочетаете несколько методов обучения с учителем? ⇐ Python

[Anonymous]

Мой набор данных состоит из большого количества изображений и табличных данных (хранящихся в файле .csv). Я стремлюсь использовать все имеющиеся у меня данные (как изображения, так и табличные данные) для создания модели машинного обучения, способной классифицировать/распознавать случай_А из случая_Б.
Возможно ли объединить несколько контролируемых методов обучения методы, например, использование CNN для обработки изображений и случайного леса для анализа табличных данных? Цель состоит в том, чтобы создать комбинированную модель, обученную на обоих типах данных, которая сможет классифицировать случай_А от случая_Б.
Мой вопрос заключается в том, жизнеспособен ли этот подход в машинном обучении.
Это так? Можно ли интегрировать изображения и табличные данные в процессе обучения?
Какие алгоритмы машинного обучения обычно рекомендуются для этих типов данных?
Я считаю, что CNN — хороший выбор для изображений, но я не уверен, что это лучший подход для табличных данных.
Какие пакеты Python лучше всего использовать для этой задачи?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... techniques