2024 年机器学习必备的 10 个 Python 库

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随着我们迈入 2024 年，机器学习 (ML) 持续快速发展。Python 及其丰富的库生态系统，仍然处于 ML 发展的前沿。在这篇文章中，我们将探讨 2024 年主导 ML 领域的十大 Python 库，自 2020 年以来该领域的变化，以及出现的主要趋势。

2020 年至 2024 年的演变

2020 年：基础年

2020 年，TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等成熟库主导了该领域。Keras 通常与 TensorFlow 分开列出，而 XGBoost 和 LightGBM 等库虽然存在，但尚未被广泛采用。Hugging Face Transformers 刚刚开始崭露头角，而 JAX 则因太新而未能登上大多数顶级榜单。

2021-2022 年：Transformer 和 AutoML 的兴起

这一时期，NLP 中的 Transformer 模型异军突起，推动 Hugging Face Transformers 取得了显著地位。TensorFlow 和 PyTorch 巩固了它们的地位，其中 PyTorch 在研究社区中占据了优势。JAX、FastAI 和 PyCaret 开始出现在更多榜单上，这反映了人们对高性能计算和自动化机器学习的兴趣日益增长。

2023-2024 年：整合与专业化

到 2024 年，主要框架通过丰富的生态系统巩固了其地位。我们看到对可扩展和分布式计算的关注度增加，这体现在 Dask 等库的突出地位上。PyCaret 和 FastAI 等高级自动化机器学习库使机器学习更易于访问，而针对新兴领域的专业库也开始出现。

主要趋势

1. 深度学习主导地位：更加关注深度学习和 Transformer 模型。
2. 可扩展性：可扩展和分布式计算日益重要。
3. 自动化：高级自动化机器学习库的兴起。
4. 优化：更关注超参数优化和 AutoML。
5. 生态系统整合：围绕主要框架及其日益增长的生态系统的整合。
6. 可视化：数据可视化持续重要，并转向交互式工具。

2024 年机器学习的十大 Python 库

核心机器学习和深度学习框架

1. TensorFlow：Google 的开源深度学习和神经网络库。
2. PyTorch：Facebook 的灵活深度学习平台，以其动态计算图而闻名。
3. scikit-learn：一个用于经典机器学习算法和数据挖掘的多功能库。
4. Keras：高级神经网络 API，现已与 TensorFlow 集成。

其他值得注意的库： XGBoost、 LightGBM、 JAX、 FastAI、 PyCaret

数据处理和数值计算

5. NumPy：Python 科学计算的基础包。
6. Pandas：强大的数据处理和分析库。

同样重要： SciPy、 Dask

可视化和绘图

7. Matplotlib：用于创建静态、动画和交互式可视化的综合库。

也广泛使用： Seaborn、 Plotly

自然语言处理和专业工具

8. Hugging Face Transformers：最先进的自然语言处理模型和工具。
9. NLTK：用于符号和统计自然语言处理的综合库和程序套件。
10. spaCy：工业级自然语言处理库。

值得一提： Optuna 用于超参数优化。

了解生态系统

1. 核心机器学习和深度学习框架构成了现代机器学习的支柱，提供了构建和训练从简单算法到复杂神经网络的各种模型的工具。
2. 数据处理和数值计算库对于准备和处理数据以及执行支撑机器学习算法的数学运算至关重要。
3. 可视化和绘图工具对于探索性数据分析、理解模型性能和有效传达结果至关重要。
4. 自然语言处理和专业工具迎合机器学习中的特定领域，例如文本处理，并提供优化模型性能的实用程序。

通过熟练掌握这些类别的库，数据科学家和机器学习工程师可以构建一个全面的工具包，能够解决广泛的机器学习挑战。虽然专注于前 10 个库将涵盖大多数用例，但熟悉其他提及的库可以为您提供专业工具，进一步增强您的机器学习能力。

对于任何技能水平的数据科学家来说，这一精心挑选的库集合旨在扩展您的机器学习工具包，并使您在行业前沿保持熟练。展望未来，我们可以预期这些趋势将继续塑造 Python ML 生态系统，重点是使强大的 ML 技术更易于访问、提高性能和可扩展性，并适应人工智能研究中的新范式。