深度學習框架

• TensorFlow：由 Google 開發，以靈活性、可擴展性和全面的生態系統聞名。支持各種 AI 任務，如神經網絡訓練、圖像識別和自然語言處理等。提供了 TensorBoard 用于可視化訓練進度，TensorFlow Lite 用于在移動設備和嵌入式設備上部署模型，適用于研究和生產環境。
• PyTorch：由 Meta 的 AI 研究團隊開發，有動態計算圖和易用性的特點，使研究人員和開發人員能輕松構建和測試機器學習模型，在學術界很受歡迎，在工業環境中也被廣泛應用于自動駕駛汽車、醫療保健和游戲等領域，與 Python 無縫集成且支持分布式訓練。
• Keras：高級神經網絡 API，現已與 TensorFlow 緊密集成，為實現復雜神經網絡提供了用戶友好的界面，擅長快速原型設計，其模塊化設計能適應各種后端和設備，適合初學者和專業人士快速探索深度學習。

機器學習庫

• Scikit-learn：是經典機器學習任務的首選庫，涵蓋回歸、分類、聚類和降維等任務。建立在 numpy、scipy 和 matplotlib 等其他 Python 庫之上，為數據分析和建模提供了有凝聚力的環境，文檔全面，算法廣泛，適合基于結構化數據構建模型，有助于初學者掌握機器學習基礎知識。
• Apache Mahout：專為在大型數據集上進行可擴展的機器學習量身定制，側重于協作篩選、聚類和分類，與 Hadoop 和 Spark 等大數據平臺集成，旨在高效處理大規模 AI 應用程序，適合處理海量數據集的企業部署分布式算法。

自然語言處理庫

• Hugging Face Transformers：徹底改變了自然語言處理領域，為文本分類、機器翻譯和對話式 AI 等任務提供預訓練模型，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。跨平臺兼容性好，支持實時處理，在機器人、監控和增強現實等領域應用廣泛，與機器學習框架的集成使其能構建更復雜的基于視覺的 AI 應用程序。

模型互操作性庫

• ONNX（開放神經網絡交換）：為機器學習模型提供通用格式，實現不同 AI 框架之間的互操作性，允許在一個框架中訓練模型，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作，在多個 AI 系統需要協同工作的企業設置中很有價值。

數值計算庫

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