深度學習框架

• TensorFlow：由 Google 開發(fā)，以靈活性、可擴展性和全面的生態(tài)系統(tǒng)聞名。支持各種 AI 任務(wù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、圖像識別和自然語言處理等。提供了 TensorBoard 用于可視化訓(xùn)練進度，TensorFlow Lite 用于在移動設(shè)備和嵌入式設(shè)備上部署模型，適用于研究和生產(chǎn)環(huán)境。
• PyTorch：由 Meta 的 AI 研究團隊開發(fā)，有動態(tài)計算圖和易用性的特點，使研究人員和開發(fā)人員能輕松構(gòu)建和測試機器學習模型，在學術(shù)界很受歡迎，在工業(yè)環(huán)境中也被廣泛應(yīng)用于自動駕駛汽車、醫(yī)療保健和游戲等領(lǐng)域，與 Python 無縫集成且支持分布式訓(xùn)練。
• Keras：高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API，現(xiàn)已與 TensorFlow 緊密集成，為實現(xiàn)復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了用戶友好的界面，擅長快速原型設(shè)計，其模塊化設(shè)計能適應(yīng)各種后端和設(shè)備，適合初學者和專業(yè)人士快速探索深度學習。

機器學習庫

• Scikit-learn：是經(jīng)典機器學習任務(wù)的首選庫，涵蓋回歸、分類、聚類和降維等任務(wù)。建立在 numpy、scipy 和 matplotlib 等其他 Python 庫之上，為數(shù)據(jù)分析和建模提供了有凝聚力的環(huán)境，文檔全面，算法廣泛，適合基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，有助于初學者掌握機器學習基礎(chǔ)知識。
• Apache Mahout：專為在大型數(shù)據(jù)集上進行可擴展的機器學習量身定制，側(cè)重于協(xié)作篩選、聚類和分類，與 Hadoop 和 Spark 等大數(shù)據(jù)平臺集成，旨在高效處理大規(guī)模 AI 應(yīng)用程序，適合處理海量數(shù)據(jù)集的企業(yè)部署分布式算法。

自然語言處理庫

• Hugging Face Transformers：徹底改變了自然語言處理領(lǐng)域，為文本分類、機器翻譯和對話式 AI 等任務(wù)提供預(yù)訓(xùn)練模型，支持 Pytorch 和 TensorFlow 等流行框架，具有高度通用性，用戶友好的 API 讓開發(fā)人員無需大量計算資源就能部署先進的 NLP 模型，還擴展到音頻和視覺領(lǐng)域。

計算機視覺庫

• OpenCV：強大的開源庫，用于圖像和視頻處理，包括對象檢測、人臉識別和運動跟蹤等任務(wù)�？缙脚_兼容性好，支持實時處理，在機器人、監(jiān)控和增強現(xiàn)實等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，與機器學習框架的集成使其能構(gòu)建更復(fù)雜的基于視覺的 AI 應(yīng)用程序。

模型互操作性庫

• ONNX（開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換）：為機器學習模型提供通用格式，實現(xiàn)不同 AI 框架之間的互操作性，允許在一個框架中訓(xùn)練模型，并在另一個框架中部署，簡化了部署過程，增強了團隊之間的協(xié)作，在多個 AI 系統(tǒng)需要協(xié)同工作的企業(yè)設(shè)置中很有價值。

數(shù)值計算庫

• JAX：專為高性能機器學習研究設(shè)計，將 numpy 的簡單性與自動微分和 GPU/TPU 加速等高級功能相結(jié)合，能有效處理復(fù)雜的數(shù)學計算，適合研究人員和開發(fā)人員從事實驗項目時優(yōu)化性能。隨著 AI 的不斷發(fā)展，對于旨在在這個變革性時代引領(lǐng)潮流的開發(fā)人員來說，使用這些庫保持更新至關(guān)重要。