每个机器学习初学者都应该使用的免费工具

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我们都经历过：开始是任何旅程中最艰难的部分。因此，开始进入机器学习领域也不例外。

这就是为什么今天我想重点介绍一些对每个初学者——或者愿意入门的人——都应该使用的基本工具。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 对于任何愿意开始专业编码的初学者来说都是一种福音。它是一个开源的 Web 界面，允许您创建和共享包含代码、方程、可视化和文本的文档。它广泛用于数据科学、机器学习和科学计算，支持 Python、R 和 Julia 等语言。

您可以使用 Anaconda 发行版直接在计算机上使用它，或者利用 Google Colab、PyTorch Lightning 或 Kaggle Notebooks。

它的主要优点

• 对初学者友好的易用界面。
• 允许将代码与解释性文本、方程和可视化集成。
• 促进交互式学习体验。
• 庞大的社区和丰富的资源使学习更容易。

所以，如果您是机器学习新手。Jupyter Notebook 是必备品，因为它能以友好的方式帮助您学习。

Hugging Face 和 Transformers

Hugging Face 是近年来最重要的（也是使用最广泛的）工具之一。它是自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）的开源中心。

它拥有 Transformers 库，这是最常用的自然语言处理库之一。其主要目标是简化处理 LLM 和生成式 AI 的整个过程。Transformers 中提供的预训练模型种类繁多，既有基础模型，也有针对文本分类、翻译、问答等任务设计的微调模型。

• 它的一些优点是
• 模型适用于 PyTorch 和 TensorFlow 等后端
• 许多可自定义的预训练模型
• 易于使用的 API 和出色的文档
• 拥有活跃社区的协作环境

如果您想开始，只需访问他们的网站并注册即可。

LangChain

LangChain 是一个为 AI 工程师设计的框架，用于将语言模型与各种数据源和其他 LLM 集成。它还促进了上下文感知推理应用程序的开发，提供了创建能够解决复杂问题任务的代理的工具。

主要特点

• 一个用于创建和管理代理、工具和库的接口。
• 支持推理应用程序，包括跟踪和评估。
• 对初学者友好，提供一套全面的工具和模板，以简化智能代理的开发。

您可以查看 LangChain 快速入门指南，其中包含一个有用的入门教程。

Scikit-learn

Scikit-learn 是 Python 中用于机器学习的优秀工具。它提供了简单有效的工具来实施和理解大多数机器学习算法和模型。使用 Scikit-learn，您只需几行代码即可执行分类、回归、聚类和降维等任务。

它的主要功能是

• 易于使用的 API 和文档齐全的功能。
• 支持广泛的 ML 模型。
• 与 NumPy 和 pandas 等其他 Python 库无缝协作。

帮助您快速分析数据并发现模式。

Kaggle

Kaggle 是初学者和经验丰富的专业人士的首选之地。它是一个平台，拥有无穷无尽（字面意义上！）的数据集、可提升您知识的竞赛，以及一个可以向其他数据专业人士和机器学习爱好者学习的协作空间。此外，它还提供了大量的资源，如教程和代码示例。

它的主要特点

• 访问广泛领域的众多数据集。
• 真实世界的挑战，以获得经验（和一些奖励！）。
• 一个活跃的学习者和专家社区。
• 免费的笔记本，可在云端运行代码。

通过利用 Kaggle，您可以进行实验、学习和分享您的工作，使其成为任何机器学习新手不可或缺的工具。

 
通过利用这些工具，您可以让您在机器学习世界的初学之旅更加顺畅、更容易、更愉快。