文｜庞德公
编辑｜郭嘉
Python在机器学习领域的地位十分关键，虽然后面有Julia，Mojo等其他对手的挑战，然而Python拥有庞大的机器学习库和框架，尤其是生态系统比以往任何时候又强大了不少。从另外维度它和Java，Scala，Go，Rust等编程语言对比，在工程化方面还是稍欠火候。本文科普和机器学习相关Python库，而这类的使用者往往是机器学习从业者和数据科学家。
可扩展性：TensorFlow旨在处理大规模机器学习任务。无论是在本地计算机上训练模型，还是在云环境中的多个 GPU或TPU之间分配训练，TensorFlow 都可以无缝扩展 多功能性：从神经网络和深度学习模型到传统的机器学习算法，TensorFlow都能处理。它支持各种 ML应用程序，包括自然语言处理、计算机视觉和强化学习 扩展性 （TFX）：TensorFlow的生态系统通过TFX得到增强，TFX为部署生产ML管道提供了一个强大的平台
动态计算图：PyTorch的eager执行模式允许更直观地构建和调试模型 社区和生态：PyTorch拥有强大的社区，拥有广泛的教程、论坛和活跃的工具生态系统，例如用于图像处理的TorchVision和用于简化复杂模型训练的 PyTorch Lightning。 与Python集成：PyTorch与Python无缝集成
广泛的算法：Scikit-learn提供了一系列用于分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理的算法 友好的API：统一且友好的API对初学者而言易于访问，同时对于经验丰富的从业者来说足够强大 集成和兼容性：Scikit-learn可以轻松地与其他 Python 库集成，例如用于数据处理Pandas和用于可视化的Matplotlib，从而创建无缝的工作流
效率和速度：XGBoost专为速度和性能而设计，利用梯度提升的高效实现，可以轻松处理大型数据集和复杂模型 灵活性：它支持各种目标函数，包括回归、分类和排名，并且还能够优雅地处理缺失值 广泛采用：XGBoost在一些机器学习竞赛例如Kaggle取得不错的成绩，巩固了其作为梯度提升首选库的地位
性能：LightGBM 以其高速训练和低内存使用而闻名，这使其适用于大型数据集 准确性：通过结合高级功能，例如按照基于直方图的学习，它通常比其他提升算法实现更高的准确性 灵活性：LightGBM支持各种损失函数，使其能够跨多个领域应用
预训练模型：Hugging Face 提供对大量预训练模型库的访问，用于各种任务，例如文本分类、翻译和问答，从而减少了对大量计算资源的需求 易用性：该库的用户友好型 API 使开发人员能够快速实现和微调转换器模型 社区和支持：Hugging Face 拥有蓬勃发展的社区和出色的文档，使新用户可以轻松上手，经验丰富的开发人员可以轻松找到支持和资源
2024年，Python中机器学习库的前景将一如既往地充满活力和创新。TensorFlow与PyTorch仍然是深度学习领域的领导者，为研究人员和从业者提供了强大的工具。Scikit-learn和XGBoost为传统的机器学习任务提供了必要的能力，而Hugging Face Transformers和Fastai这样的专业库使得最先进的NLP和深度学习变得容易访问。
至于初学者，小编认为可以两条腿走路，一条利用pytorch或者Scikit-learn熟悉传统的机器学习基本术语和原理，另一条直接上手HuggingFace，尝试在本地运行和微调参数规模较小的（自然语言处理）模型。<这也算是对最近咨询较多的问题总结！>
