Gli strumenti e le librerie più popolari per il Machine Learning

Negli ultimi dieci anni, il Machine Learning (Apprendimento Automatico) è passato da essere un argomento riservato ai laboratori di ricerca a una delle tecnologie più influenti dell’era digitale. Applicazioni come il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, le raccomandazioni personalizzate (come quelle di Netflix o Amazon), e persino le auto a guida autonoma, sono tutte alimentate da potenti modelli di machine learning.

Ma nessun ricercatore o sviluppatore potrebbe costruire questi sistemi da zero senza l’ausilio di strumenti e librerie software specializzate. In questo articolo esploreremo in dettaglio i principali strumenti e le librerie più popolari e utilizzate per il machine learning nel 2025. Analizzeremo sia quelle più adatte ai principianti, sia quelle usate in ambiti professionali e industriali.

Indice

TensorFlow

TensorFlow rappresenta una pietra miliare nel panorama dell’apprendimento automatico moderno. Sviluppata da Google Brain, questa libreria open-source è stata concepita per supportare sia la ricerca accademica che la produzione su larga scala, il che la rende estremamente flessibile e potente. La sua architettura è stata inizialmente basata su grafi computazionali statici, dove le operazioni e i flussi di dati vengono definiti prima dell’esecuzione.

Tuttavia, con l’introduzione della modalità eager execution, è diventata molto più intuitiva e simile ad altre librerie dinamiche come PyTorch, senza rinunciare alla possibilità di esportare grafi ottimizzati per ambienti produttivi.

TensorFlow eccelle nel deep learning e viene utilizzato in applicazioni che spaziano dalla visione artificiale al riconoscimento vocale, dalla generazione di testo ai sistemi di raccomandazione.

Il suo ecosistema è vastissimo: include strumenti come TensorBoard per la visualizzazione degli esperimenti, TensorFlow Lite per l’ottimizzazione dei modelli su dispositivi mobili e TensorFlow Serving per la distribuzione scalabile in ambienti di produzione. Inoltre, grazie al supporto per CPU, GPU e persino TPU, è in grado di adattarsi a vari livelli di esigenza computazionale. La presenza di una documentazione esaustiva e il costante supporto da parte della comunità e di Google stessa ne fanno uno strumento imprescindibile per chi lavora nel settore.

PyTorch

PyTorch ha rivoluzionato il modo in cui sviluppatori e ricercatori interagiscono con i modelli di deep learning. Nato nei laboratori di Facebook AI Research, è rapidamente diventato la scelta preferita nel mondo accademico per via della sua estrema flessibilità e della sua interfaccia naturale, che riflette perfettamente lo stile del linguaggio Python.

La sua caratteristica distintiva è l’esecuzione dinamica del grafo computazionale, che permette di costruire e modificare modelli in tempo reale, cella dopo cella, rendendolo ideale per debugging, prototipazione e sperimentazione.

A differenza di TensorFlow, che inizialmente imponeva una definizione rigida della rete, PyTorch consente un controllo più granulare su ogni passaggio del processo di addestramento, rendendolo estremamente apprezzato dai ricercatori.

Tuttavia, nel corso degli anni, ha fatto passi da gigante anche in ambito industriale: strumenti come TorchScript permettono di trasformare modelli dinamici in grafi statici, rendendoli più efficienti e adatti alla produzione. Inoltre, l’integrazione con ONNX consente la portabilità tra diversi framework.

L’ecosistema di PyTorch si è ampliato enormemente: oggi troviamo librerie come torchvision per la visione artificiale, torchaudio per l’elaborazione del suono, e torchtext per il trattamento del linguaggio naturale, tutte progettate per offrire un flusso di lavoro coerente e modulare.

Il supporto della comunità è fortissimo, e la maggior parte delle pubblicazioni recenti in ambito deep learning fornisce codice di esempio direttamente in PyTorch.

Scikit-learn

Quando si parla di apprendimento automatico tradizionale, Scikit-learn è il punto di riferimento indiscusso. È una libreria Python costruita sopra fondamenti matematici solidi come NumPy e SciPy, ed è pensata per offrire un’interfaccia coerente, pulita e accessibile anche a chi è agli inizi nel campo del machine learning.

Nonostante la sua apparente semplicità, è incredibilmente potente e viene ancora oggi utilizzata in numerosi progetti professionali, specialmente quando si ha a che fare con dati strutturati.

Scikit-learn include un’ampia gamma di algoritmi supervisionati e non supervisionati, come regressione lineare, support vector machine, alberi decisionali, K-means e molto altro.

Uno dei suoi punti di forza è la possibilità di costruire pipeline modulari che uniscono preprocessing, selezione delle caratteristiche, addestramento del modello e validazione incrociata in un flusso unico e riproducibile. Inoltre, le sue metriche di valutazione integrate permettono di analizzare in profondità le performance di ogni modello.

Questo strumento risplende in contesti dove interpretabilità, velocità e semplicità sono più importanti della complessità computazionale, rendendolo ideale per applicazioni in settori come la finanza, il marketing o la sanità, dove spesso è necessario spiegare in modo trasparente il comportamento del modello.

Keras

Keras è stata progettata fin dal principio con un obiettivo ben preciso: rendere il deep learning accessibile a tutti. Fondata da François Chollet, la libreria è cresciuta come API di alto livello sopra backend come Theano e TensorFlow, ma oggi è completamente integrata in TensorFlow, diventando la sua API ufficiale per la costruzione di modelli.

Ciò che la distingue è l’approccio orientato all’utente: la sintassi è intuitiva, ben documentata e concepita per essere facilmente leggibile anche da chi non ha esperienza pregressa nel campo.

Con Keras è possibile costruire modelli neurali in modo estremamente rapido, sia utilizzando la struttura sequenziale per modelli lineari e semplici, sia con l’API funzionale che permette la costruzione di modelli più sofisticati con rami, salti e architetture personalizzate. Questo equilibrio tra semplicità e flessibilità l’ha resa la libreria preferita da molti educatori, sviluppatori e ricercatori nei primi stadi di esplorazione del deep learning.

Un altro grande vantaggio è la sua compatibilità con l’intero ecosistema TensorFlow, che permette di sfruttare strumenti avanzati per il salvataggio dei modelli, il monitoraggio degli esperimenti, il deployment su scala e persino l’ottimizzazione automatica degli iperparametri. Keras rappresenta quindi un perfetto punto di partenza per chi vuole imparare il deep learning, ma anche uno strumento affidabile per chi ha bisogno di prototipare rapidamente modelli funzionanti.

XGBoost e LightGBM

Nel contesto dei modelli predittivi applicati a dati strutturati o tabulari, XGBoost e LightGBM si sono affermati come le soluzioni più efficaci, precise e veloci.

Entrambe queste librerie si basano su tecniche di boosting, ovvero metodologie in cui più modelli deboli (come gli alberi decisionali) vengono combinati iterativamente per formare un modello finale più forte e accurato.

A differenza delle reti neurali, che spesso richiedono grandi quantità di dati e risorse computazionali elevate, questi algoritmi offrono prestazioni eccellenti anche su dataset di dimensioni medio-piccole.

XGBoost è stato uno dei primi strumenti a portare il gradient boosting a un livello pratico e industriale. Ha conquistato l’attenzione della comunità grazie alle sue performance stellari nelle competizioni di machine learning, in particolare su piattaforme come Kaggle.

È ottimizzato per la velocità e la precisione, ed è dotato di meccanismi sofisticati per la gestione dei dati mancanti, la regolarizzazione e il controllo dell’overfitting.

LightGBM, d’altra parte, è una creazione di Microsoft che ha spinto oltre l’efficienza del boosting. Utilizza tecniche innovative come l’approssimazione degli istogrammi e la crescita basata su foglie invece che su livelli (leaf-wise), permettendo una maggiore accuratezza e tempi di addestramento significativamente ridotti su dataset molto grandi. È anche progettato per scalare facilmente su sistemi distribuiti e supporta nativamente il training parallelo.

Entrambe le librerie si integrano perfettamente con pipeline di machine learning più ampie, grazie alla compatibilità con Pandas, NumPy, e perfino Scikit-learn. Per molti data scientist che lavorano con dati reali in settori come la finanza, il retail o le telecomunicazioni, XGBoost e LightGBM rappresentano spesso la prima scelta, soprattutto quando si richiede un’elevata accuratezza predittiva senza dover ricorrere al deep learning.

Pandas e NumPy

Sebbene non siano specificamente librerie progettate per l’apprendimento automatico, Pandas e NumPy sono i mattoni fondamentali su cui si costruisce gran parte del lavoro preliminare nei progetti di data science e machine learning.

Spesso si sottovaluta l’importanza della fase di preparazione dei dati, ma nella pratica quotidiana, questa fase può rappresentare fino all’80% del tempo totale di un progetto. È qui che Pandas e NumPy entrano in gioco in modo determinante.

NumPy è stato uno dei primi pacchetti scientifici fondamentali per Python, offrendo array multidimensionali efficienti e una vasta gamma di operazioni matematiche vettoriali e matriciali.

Il vantaggio principale è la sua velocità: a differenza delle normali liste di Python, le strutture di NumPy sono ottimizzate per operazioni batch su larga scala, il che le rende ideali per l’elaborazione numerica massiva. Le operazioni di algebra lineare, trasformazioni di matrici, calcolo di statistiche e manipolazione di dati numerici diventano estremamente rapide e intuitive.

Pandas, invece, si concentra sulla gestione e manipolazione di dati strutturati. Il suo oggetto centrale, il DataFrame, è ormai onnipresente nel lavoro quotidiano di ogni data scientist. Fornisce strumenti potenti per leggere e scrivere dati da vari formati (CSV, Excel, SQL, JSON), filtrare righe e colonne, gestire valori mancanti, effettuare raggruppamenti, unioni, aggregazioni e trasformazioni temporali. La sua sintassi chiara e simile a quella di R lo rende particolarmente accessibile, ma anche straordinariamente potente.

Utilizzare Pandas e NumPy in sinergia permette di creare un ambiente flessibile e performante per la preparazione dei dati. Sono la base su cui si costruiscono pipeline robuste per l’addestramento dei modelli, e senza una buona comprensione di questi strumenti, è praticamente impossibile lavorare in modo efficace nel campo del machine learning.

Matplotlib e Seaborn

Nel mondo dell’apprendimento automatico, la visualizzazione dei dati gioca un ruolo cruciale, non solo nella fase di analisi esplorativa iniziale, ma anche nell’interpretazione dei risultati finali e nella comunicazione con stakeholder non tecnici. Matplotlib e Seaborn sono le due librerie principali in Python per questo scopo, e lavorano spesso in tandem per fornire rappresentazioni grafiche potenti e personalizzabili.

Matplotlib è una libreria di visualizzazione estremamente versatile che consente di creare ogni tipo di grafico, dal semplice istogramma alle heatmap più complesse. È considerata la base della visualizzazione in Python, e molte altre librerie (incluso Seaborn) si appoggiano su di essa.

Uno dei suoi punti di forza è la capacità di personalizzare ogni dettaglio del grafico, dai colori alle etichette, dai titoli ai margini, il che la rende ideale per produzioni editoriali o per la generazione automatizzata di report.

Seaborn, invece, è costruita sopra Matplotlib ma offre un’interfaccia di più alto livello e una sintassi più dichiarativa, pensata per creare visualizzazioni statistiche complesse con poche righe di codice. Ad esempio, un boxplot o un grafico a violino, che mostrano la distribuzione dei dati in modo dettagliato, possono essere generati molto facilmente. Inoltre, Seaborn include il supporto nativo per i DataFrame di Pandas, rendendo fluido il passaggio tra dati e visualizzazioni.

Insieme, Matplotlib e Seaborn diventano strumenti fondamentali per comprendere la struttura e le relazioni dei dati prima dell’addestramento di un modello, ma anche per spiegare come e perché il modello produce determinati risultati. La visualizzazione, in questo contesto, non è solo un abbellimento: è uno strumento di comprensione profonda.

Hugging Face Transformers

Quando si parla di Natural Language Processing (NLP), è impossibile ignorare l’impatto che Hugging Face ha avuto sulla comunità scientifica e industriale. Con la loro libreria Transformers, Hugging Face ha democratizzato l’accesso ai modelli linguistici di ultima generazione, mettendo a disposizione degli sviluppatori una vasta collezione di modelli pre-addestrati che un tempo richiedevano enormi risorse computazionali e competenze tecniche avanzate.

Questa libreria permette di utilizzare modelli come BERT, GPT, RoBERTa, T5, DistilBERT e molti altri, con pochissime righe di codice. Il vantaggio principale è che questi modelli possono essere facilmente riaddestrati su compiti specifici (fine-tuning), permettendo di ottenere performance di altissimo livello anche su dataset relativamente piccoli.

Le API sono estremamente semplici: bastano pochi comandi per eseguire attività come classificazione del testo, analisi del sentiment, risposta a domande, riassunto automatico, traduzione, e persino generazione di contenuti.

Inoltre, Hugging Face ha creato una vera e propria piattaforma collaborativa. Il Model Hub ospita migliaia di modelli open-source caricati da ricercatori, aziende e sviluppatori di tutto il mondo. L’integrazione con librerie come PyTorch e TensorFlow è nativa, così come la compatibilità con ONNX per l’esportazione in produzione.

La rivoluzione di Hugging Face va però oltre il codice. Ha contribuito a creare una comunità aperta e inclusiva, favorendo la trasparenza nei modelli linguistici e incoraggiando la documentazione dettagliata dei dataset e delle architetture. Per chi lavora con il linguaggio naturale, oggi Hugging Face rappresenta una porta d’accesso fondamentale alla frontiera dell’AI.

MLflow

Con l’aumentare della complessità nei progetti di machine learning, è diventato evidente che addestrare un modello accurato non è l’unica sfida da affrontare. Il ciclo di vita di un modello, che include la gestione degli esperimenti, la riproducibilità, il tracciamento delle metriche, il deployment e il versionamento, richiede strumenti appositi. MLflow è una delle soluzioni più complete e adottate per affrontare questi aspetti.

Sviluppata originariamente da Databricks, MLflow è una piattaforma open-source che consente di registrare in modo sistematico ogni esperimento eseguito durante il processo di sviluppo di un modello. Parametri, metriche, versioni del codice e artefatti (come i file del modello) vengono automaticamente tracciati e salvati, rendendo molto più semplice confrontare diversi approcci e tornare indietro in caso di regressioni.

Uno degli aspetti più apprezzati è la sua interfaccia web, che permette di visualizzare in tempo reale i risultati degli esperimenti, facilitando l’analisi comparativa tra modelli. Inoltre, MLflow offre un Model Registry integrato, che funge da catalogo centralizzato dei modelli, utile per la collaborazione tra team e per il controllo delle versioni in ambienti produttivi.

L’integrazione è fluida con i framework di machine learning più comuni come TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost e LightGBM, e supporta il packaging dei modelli come file riutilizzabili o container Docker. In un’epoca in cui la governance dell’intelligenza artificiale è sempre più importante, MLflow offre anche strumenti per documentare il ciclo di vita dei modelli in modo tracciabile e conforme alle migliori pratiche industriali.

Jupyter Notebooks

Nel panorama degli strumenti per lo sviluppo di progetti di data science e machine learning, Jupyter Notebook occupa un ruolo di primo piano. Non si tratta di una libreria o un framework in senso stretto, ma di un ambiente interattivo che ha trasformato il modo in cui gli sviluppatori lavorano, apprendono e comunicano le loro scoperte.

Jupyter permette di scrivere codice in celle eseguibili, con la possibilità di alternare testo descrittivo in Markdown, equazioni matematiche in LaTeX, e grafici interattivi. Questo approccio facilita non solo la sperimentazione tecnica, ma anche la documentazione integrata e l’esplorazione progressiva dei dati e degli algoritmi. È diventato lo strumento preferito per l’analisi esplorativa dei dati, il testing di modelli, il data wrangling e persino la produzione di report scientifici.

Uno dei suoi vantaggi principali è l’interattività: è possibile modificare e rieseguire porzioni di codice in tempo reale, osservando immediatamente l’effetto delle variazioni. Questa caratteristica è particolarmente utile nei contesti educativi, dove permette agli studenti di apprendere in modo più intuitivo e dinamico. Tuttavia, Jupyter è utilizzato anche in ambito aziendale, dove viene spesso integrato con strumenti come MLflow, Apache Spark o Kubernetes per analisi su larga scala.

In sintesi, Jupyter rappresenta una fusione perfetta tra codice, narrazione e visualizzazione, e continua a essere uno strumento essenziale per chiunque operi nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’analisi dei dati.

Conclusione

Il mondo del machine learning è vasto, in continua evoluzione e ricco di strumenti potenti che possono semplificare e potenziare il lavoro di ogni data scientist o ingegnere del ML. La scelta dello strumento giusto dipende dal tipo di problema, dal dataset disponibile, dalle competenze del team e dagli obiettivi del progetto.

Che tu sia uno studente che sta muovendo i primi passi, un ricercatore accademico, o un professionista che lavora su soluzioni AI per aziende, la familiarità con queste librerie ti darà un vantaggio significativo. Inizia da quelle più intuitive, come Scikit-learn o Keras, e man mano espandi le tue competenze verso strumenti più avanzati come TensorFlow, PyTorch e MLflow.

L’importante è non smettere mai di imparare: il machine learning non è una meta, ma un viaggio.