Python在機(jī)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(duì)手的挑戰(zhàn)，然而Python擁有龐大的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)和框架，尤其是生態(tài)系統(tǒng)比以往任何時(shí)候又強(qiáng)大了不少。從另外維度它和Java，Scala，Go，Rust等編程語(yǔ)言對(duì)比，在工程化方面還是稍欠火候。本文科普和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)Python庫(kù)，而這類(lèi)的使用者往往是機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家。

來(lái)自Google Brain的TensorFlow仍然是最受歡迎和強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)之一。它是開(kāi)源，全面且靈活的工具庫(kù)，包括龐大的社區(qū)資源生態(tài)。

• 可擴(kuò)展性：TensorFlow旨在處理大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。無(wú)論是在本地計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練模型，還是在云環(huán)境中的多個(gè) GPU或TPU之間分配訓(xùn)練，TensorFlow 都可以無(wú)縫擴(kuò)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(jī)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(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)
• 擴(kuò)展性 （TFX）：TensorFlow的生態(tài)系統(tǒng)通過(guò)TFX得到增強(qiáng)，TFX為部署生產(chǎn)ML管道提供了一個(gè)強(qiáng)大的平臺(tái)

PyTorch由Facebook的AI 研究實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)，因其動(dòng)態(tài)計(jì)算圖在研究人員和開(kāi)發(fā)人員中廣受歡迎，與基于靜態(tài)圖的庫(kù)相比，它更易于調(diào)試且使用更直觀。

• 動(dòng)態(tài)計(jì)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(qiáng)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(jiǎn)化復(fù)雜模型訓(xùn)練的 PyTorch Lightning。
• 與Python集成：PyTorch與Python無(wú)縫集成

Scikit-learn是老牌機(jī)器學(xué)習(xí)的打手，它仍然是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的主力，以簡(jiǎn)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(jiǎn)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(lèi)、回歸、聚類(lèi)、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(duì)初學(xué)者而言易于訪(fǎng)問(wèn)，同時(shí)對(duì)于經(jīng)驗(yàn)豐富的從業(yè)者來(lái)說(shuō)足夠強(qiáng)大
• 集成和兼容性：Scikit-learn可以輕松地與其他 Python 庫(kù)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(wú)縫的工作流

XGBoost是一個(gè)開(kāi)源軟件庫(kù)，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(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者的最?lèi)?ài)：

• 效率和速度：XGBoost專(zhuān)為速度和性能而設(shè)計(jì)，利用梯度提升的高效實(shí)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(lèi)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(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽例如Kaggle取得不錯(cuò)的成績(jī)，鞏固了其作為梯度提升首選庫(kù)的地位

LightGBM是Microsoft 開(kāi)發(fā)的另一個(gè)梯度提升框架。它是基于分布式設(shè)計(jì)，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(guò)結(jié)合高級(jí)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(shí)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(gè)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(kù)。隨著大型語(yǔ)言模型 （LLMs） 和transformer的興起，這個(gè)庫(kù)對(duì)于 NLP 任務(wù)是必不可少的：<當(dāng)然它不僅僅是一個(gè)類(lèi)庫(kù)，還是一個(gè)平臺(tái)，各類(lèi)優(yōu)質(zhì)開(kāi)源大模型的匯聚地！>

• 預(yù)訓(xùn)練模型：Hugging Face 提供對(duì)大量預(yù)訓(xùn)練模型庫(kù)的訪(fǎng)問(wèn)，用于各種任務(wù)，例如文本分類(lèi)、翻譯和問(wèn)答，從而減少了對(duì)大量計(jì)算資源的需求
• 易用性：該庫(kù)的用戶(hù)友好型 API 使開(kāi)發(fā)人員能夠快速實(shí)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(hù)可以輕松上手，經(jīng)驗(yàn)豐富的開(kāi)發(fā)人員可以輕松找到支持和資源

2024年，Python中機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)的前景將一如既往地充滿(mǎn)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(qiáng)大的工具。Scikit-learn和XGBoost為傳統(tǒng)的機(jī)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(zhuān)業(yè)庫(kù)使得最先進(jìn)的NLP和深度學(xué)習(xí)變得容易訪(fǎng)問(wèn)。

至于初學(xué)者，小編認(rèn)為可以?xún)蓷l腿走路，一條利用pytorch或者Scikit-learn熟悉傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)基本術(shù)語(yǔ)和原理，另一條直接上手HuggingFace，嘗試在本地運(yùn)行和微調(diào)參數(shù)規(guī)模較小的（自然語(yǔ)言處理）模型。<這也算是對(duì)最近咨詢(xún)較多的問(wèn)題總結(jié)！

本文轉(zhuǎn)載自 ??魯班模錘??，作者： 龐德公