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。

来自Google Brain的TensorFlow仍然是最受欢迎和强大的机器学习库之一。它是开源，全面且灵活的工具库，包括庞大的社区资源生态。

PyTorch由Facebook的AI 研究实验室开发，因其动态计算图在研究人员和开发人员中广受欢迎，与基于静态图的库相比，它更易于调试且使用更直观。

Scikit-learn是老牌机器学习的打手，它仍然是传统机器学习任务的主力，以简单性和效率而闻名，它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上，为数据挖掘和数据分析提供了简单高效的工具。

Scikit-learn的主要功能包括：

XGBoost是一个开源软件库，为C++、Java、Python、R和Julia提供梯度提升框架。XGBoost以其性能和准确性闻名，是机器学习爱好者的最爱：

LightGBM是Microsoft 开发的另一个梯度提升框架。它是基于分布式设计，具有以下功能：

Hugging Face Transformers是后起之秀，小编新宠。它已成为处理最先进 NLP模型库。随着大型语言模型 （LLMs） 和transformer的兴起，这个库对于 NLP 任务是必不可少的：<当然它不仅仅是一个类库，还是一个平台，各类优质开源大模型的汇聚地！>

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！

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