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OCaml 在机器学习领域的应用：Raven 项目

Raven 是一个全面的库、框架和工具生态系统，旨在将机器学习和数据科学能力引入 OCaml。

愿景

Raven 的目标是使 OCaml 中训练模型、运行数据科学任务和构建 pipeline 的效率和直观性与 Python 相当，同时利用 OCaml 固有的类型安全性和性能优势。我们优先考虑开发人员的体验和无缝集成。

状态

Raven 目前处于 pre-alpha 阶段，我们正在寻求用户反馈：

• Ndarray 和 Hugin：对于第一个 alpha 版本来说，功能范围已经完成，但反馈可能会影响改进。
• Rune：处于概念验证阶段。
• Quill：处于早期的原型设计阶段。

生态系统

Raven 是一系列子项目的集合，每个子项目都针对机器学习和数据科学工作流程的特定方面：

• Ndarray：Raven 的核心，提供高性能数值计算，支持多设备（CPU、GPU），类似于 NumPy，但具有 OCaml 的类型安全性。

  • Ndarray-CV：构建在 Ndarray 之上的一组计算机视觉实用程序。
  • Ndarray-IO：一个用于以各种格式读取和写入 Ndarray 数据的库。
  • Ndarray-Datasets：可以轻松地将流行的机器学习和数据科学数据集作为 Ndarray 访问。

• Quill：一个交互式 notebook 应用，用于数据探索、原型设计和知识共享。

• Hugin：一个可视化库，可生成出版质量的图表。

• Rune：一个用于自动微分和 JIT 编译的库，灵感来自 JAX。

• （更多即将推出！）：Raven 是一个不断发展的生态系统，我们有令人兴奋的计划，增加更多的库和工具，使 OCaml 成为机器学习和数据科学的首选。

Python vs Raven：对比

下表将 Python 流行的用于数据科学的库与其 Raven 对应库进行了比较。有关详细的代码示例，请参阅链接的文档文件。

| 任务 | Python 生态系统 | Raven 生态系统 | 比较指南 | 例子 | | ---------------- | ------------------- | ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------- | | 数值计算 | NumPy | Ndarray | Comparison Guide | Examples | | 可视化 | Matplotlib, Seaborn | Hugin | Comparison Guide | Examples | | Notebook | Jupyter | Quill | N/A | N/A | | 自动微分 | JAX | Rune | In progress | In progress | | DataFrame 操作 | Pandas | Not yet | N/A | N/A | | 深度学习 | Pytorch, Tensorflow | Not yet | N/A | N/A |

贡献

我们欢迎所有人的贡献，无论您是 OCaml 专家、数据科学家，还是只是对该项目感到好奇：

• 报告 bugs 或功能请求的问题
• 提交 pull requests 以改进代码、文档或示例

有关详细指南，请参阅我们的 CONTRIBUTING.md。

许可证

Raven 在 ISC License 下可用，可免费用于个人和商业用途。