深度學(xué)習(xí)框架

• TensorFlow：由 Google 開發(fā)，以靈活性、可擴(kuò)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(shí)別和自然語(yǔ)言處理等。提供了 TensorBoard 用于可視化訓(xùn)練進(jìn)度，TensorFlow Lite 用于在移動(dòng)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(tuán)隊(duì)開發(fā)，有動(dòng)態(tài)計(jì)算圖和易用性的特點(diǎn)，使研究人員和開發(fā)人員能輕松構(gòu)建和測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型，在學(xué)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(dòng)駕駛汽車、醫(yī)療保健和游戲等領(lǐng)域，與 Python 無(wú)縫集成且支持分布式訓(xùn)練。
• Keras：高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API，現(xiàn)已與 TensorFlow 緊密集成，為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了用戶友好的界面，擅長(zhǎng)快速原型設(shè)計(jì)，其模塊化設(shè)計(jì)能適應(yīng)各種后端和設(shè)備，適合初學(xué)者和專業(yè)人士快速探索深度學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)

• Scikit-learn：是經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的首選庫(kù)，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(kù)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(xué)者掌握機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)。
• Apache Mahout：專為在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)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(tái)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(yǔ)言處理庫(kù)

• Hugging Face Transformers：徹底改變了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，為文本分類、機(jī)器翻譯和對(duì)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(wú)需大量計(jì)算資源就能部署先進(jìn)的 NLP 模型，還擴(kuò)展到音頻和視覺領(lǐng)域。

計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)

• OpenCV：強(qiáng)大的開源庫(kù)，用于圖像和視頻處理，包括對(duì)象檢測(cè)、人臉識(shí)別和運(yùn)動(dòng)跟蹤等任務(wù)�？缙脚_(tái)兼容性好，支持實(shí)時(shí)處理，在機(jī)器人、監(jiān)控和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，與機(jī)器學(xué)習(xí)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(kù)

• ONNX（開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換）：為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供通用格式，實(shí)現(xiàn)不同 AI 框架之間的互操作性，允許在一個(gè)框架中訓(xùn)練模型，并在另一個(gè)框架中部署，簡(jiǎn)化了部署過(guò)程，增強(qiáng)了團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作，在多個(gè) AI 系統(tǒng)需要協(xié)同工作的企業(yè)設(shè)置中很有價(jià)值。

數(shù)值計(jì)算庫(kù)

• JAX：專為高性能機(jī)器學(xué)習(xí)研究設(shè)計(jì)，將 numpy 的簡(jiǎn)單性與自動(dòng)微分和 GPU/TPU 加速等高級(jí)功能相結(jié)合，能有效處理復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算，適合研究人員和開發(fā)人員從事實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目時(shí)優(yōu)化性能。隨著 AI 的不斷發(fā)展，對(duì)于旨在在這個(gè)變革性時(shí)代引領(lǐng)潮流的開發(fā)人員來(lái)說(shuō)，使用這些庫(kù)保持更新至關(guān)重要。