【Python机器学习专栏】Python环境下的机器学习库概览
【4月更文挑战第30天】本文介绍了Python在机器学习中的重要性及几个主流库：NumPy用于数值计算，支持高效的数组操作；Pandas提供数据帧和序列，便利数据处理与分析；Matplotlib是数据可视化的有力工具；Scikit-learn包含多种机器学习算法，易于使用；TensorFlow和Keras是深度学习框架，Keras适合初学者；PyTorch则以其动态计算图和调试工具受到青睐。这些库助力机器学习研究与实践。
PyTorch与NLP：自然语言处理的深度学习实战
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）作为其中的重要分支，日益受到人们的关注。PyTorch作为一款强大的深度学习框架，为NLP研究者提供了强大的工具。本文将介绍如何使用PyTorch进行自然语言处理的深度学习实践，包括基础概念、模型搭建、数据处理和实际应用等方面。
【专栏】Linux 中的机器学习：Whisper——自动语音识别系统
【4月更文挑战第28天】本文探讨了在Linux环境下，先进自动语音识别系统Whisper的运用与实现高效ASR。Whisper基于PyTorch，支持多语言识别，具有高准确性和实时性。文中介绍了安装配置Whisper的步骤，包括安装依赖、下载代码、配置环境变量及编译安装。通过数据准备、模型训练和识别，可实现语音识别功能。Whisper适用于语音助手、翻译等领域，随着技术发展，其应用前景广阔。