Python在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的地位十分關(guān)鍵，雖然后面有Julia，Mojo等其他對手的挑戰(zhàn)，然而Python擁有龐大的機器學(xué)習(xí)庫和框架，尤其是生態(tài)系統(tǒng)比以往任何時候又強大了不少。從另外維度它和Java，Scala，Go，Rust等編程語言對比，在工程化方面還是稍欠火候。本文科普和機器學(xué)習(xí)相關(guān)Python庫，而這類的使用者往往是機器學(xué)習(xí)從業(yè)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家。

來自Google Brain的TensorFlow仍然是最受歡迎和強大的機器學(xué)習(xí)庫之一。它是開源，全面且靈活的工具庫，包括龐大的社區(qū)資源生態(tài)。

• 可擴展性：TensorFlow旨在處理大規(guī)模機器學(xué)習(xí)任務(wù)。無論是在本地計算機上訓(xùn)練模型，還是在云環(huán)境中的多個 GPU或TPU之間分配訓(xùn)練，TensorFlow 都可以無縫擴展
• 多功能性：從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型到傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法，TensorFlow都能處理。它支持各種 ML應(yīng)用程序，包括自然語言處理、計算機視覺和強化學(xué)習(xí)
• 擴展性 （TFX）：TensorFlow的生態(tài)系統(tǒng)通過TFX得到增強，TFX為部署生產(chǎn)ML管道提供了一個強大的平臺

PyTorch由Facebook的AI 研究實驗室開發(fā)，因其動態(tài)計算圖在研究人員和開發(fā)人員中廣受歡迎，與基于靜態(tài)圖的庫相比，它更易于調(diào)試且使用更直觀。

• 動態(tài)計算圖：PyTorch的eager執(zhí)行模式允許更直觀地構(gòu)建和調(diào)試模型
• 社區(qū)和生態(tài)：PyTorch擁有強大的社區(qū)，擁有廣泛的教程、論壇和活躍的工具生態(tài)系統(tǒng)，例如用于圖像處理的TorchVision和用于簡化復(fù)雜模型訓(xùn)練的 PyTorch Lightning。
• 與Python集成：PyTorch與Python無縫集成

Scikit-learn是老牌機器學(xué)習(xí)的打手，它仍然是傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)任務(wù)的主力，以簡單性和效率而聞名，它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上，為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析提供了簡單高效的工具。

Scikit-learn的主要功能包括：

• 廣泛的算法：Scikit-learn提供了一系列用于分類、回歸、聚類、降維、模型選擇和預(yù)處理的算法
• 友好的API：統(tǒng)一且友好的API對初學(xué)者而言易于訪問，同時對于經(jīng)驗豐富的從業(yè)者來說足夠強大
• 集成和兼容性：Scikit-learn可以輕松地與其他 Python 庫集成，例如用于數(shù)據(jù)處理Pandas和用于可視化的Matplotlib，從而創(chuàng)建無縫的工作流

XGBoost是一個開源軟件庫，為C++、Java、Python、R和Julia提供梯度提升框架。XGBoost以其性能和準(zhǔn)確性聞名，是機器學(xué)習(xí)愛好者的最愛：

• 效率和速度：XGBoost專為速度和性能而設(shè)計，利用梯度提升的高效實現(xiàn)，可以輕松處理大型數(shù)據(jù)集和復(fù)雜模型
• 靈活性：它支持各種目標(biāo)函數(shù)，包括回歸、分類和排名，并且還能夠優(yōu)雅地處理缺失值
• 廣泛采用：XGBoost在一些機器學(xué)習(xí)競賽例如Kaggle取得不錯的成績，鞏固了其作為梯度提升首選庫的地位

LightGBM是Microsoft 開發(fā)的另一個梯度提升框架。它是基于分布式設(shè)計，具有以下功能：

• 性能：LightGBM 以其高速訓(xùn)練和低內(nèi)存使用而聞名，這使其適用于大型數(shù)據(jù)集
• 準(zhǔn)確性：通過結(jié)合高級功能，例如按照基于直方圖的學(xué)習(xí)，它通常比其他提升算法實現(xiàn)更高的準(zhǔn)確性
• 靈活性：LightGBM支持各種損失函數(shù)，使其能夠跨多個領(lǐng)域應(yīng)用

Hugging Face Transformers是后起之秀，小編新寵。它已成為處理最先進(jìn) NLP模型庫。隨著大型語言模型 （LLMs） 和transformer的興起，這個庫對于 NLP 任務(wù)是必不可少的：<當(dāng)然它不僅僅是一個類庫，還是一個平臺，各類優(yōu)質(zhì)開源大模型的匯聚地！>

• 預(yù)訓(xùn)練模型：Hugging Face 提供對大量預(yù)訓(xùn)練模型庫的訪問，用于各種任務(wù)，例如文本分類、翻譯和問答，從而減少了對大量計算資源的需求
• 易用性：該庫的用戶友好型 API 使開發(fā)人員能夠快速實現(xiàn)和微調(diào)轉(zhuǎn)換器模型
• 社區(qū)和支持：Hugging Face 擁有蓬勃發(fā)展的社區(qū)和出色的文檔，使新用戶可以輕松上手，經(jīng)驗豐富的開發(fā)人員可以輕松找到支持和資源

2024年，Python中機器學(xué)習(xí)庫的前景將一如既往地充滿活力和創(chuàng)新。TensorFlow與PyTorch仍然是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，為研究人員和從業(yè)者提供了強大的工具。Scikit-learn和XGBoost為傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)任務(wù)提供了必要的能力，而Hugging Face Transformers和Fastai這樣的專業(yè)庫使得最先進(jìn)的NLP和深度學(xué)習(xí)變得容易訪問。

至于初學(xué)者，小編認(rèn)為可以兩條腿走路，一條利用pytorch或者Scikit-learn熟悉傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)基本術(shù)語和原理，另一條直接上手HuggingFace，嘗試在本地運行和微調(diào)參數(shù)規(guī)模較小的（自然語言處理）模型。<這也算是對最近咨詢較多的問題總結(jié)！

本文轉(zhuǎn)載自 ??魯班模錘??，作者： 龐德公