深度学习的发展让很多计算机视觉、自然语言处理等相关的模型发展的十分迅猛，也是近几年AI算法发展中最重要的两块内容。Hugging Face也因为开发的transformer太过流行进而已经成为了AI领域的GitHub。但是，当前，对于表格类的数据处理，深度学习依然不是那么令人满意。

Hugging Face一直在努力支持深度学习，但是，这只是深度学习的一部分。传统统计机器学习领域里面最重要的工具Scikit-learn如今终于和深度学习的开源标杆工具Hugging Face联手。

目前，双方的联合主要包括以下几个方面：

• Hugging Face已经成为Scikit-learn官方赞助商来支持Scikit-learn的持续发展（显然，Scikit-learn商业化不如Hugging Face搞得好）
• 为了帮助维持Scikit-learn的发展，Adrin Jalali和Benjamin Bossan加入“Hugging Face”团队。Adrin是scikit-learn和fairlearn的核心开发者，而Benjamin是skorch库的作者，现在是scikit-learn的贡献者。
• “Skops”是正在积极开发的一个新的框架的名称，作为scikit learn和Hugging Face生态系统之间的链接。通过Skops，最终可以：1、将scikit学习模型推到Hugging Face Hub上的能力；2、直接在浏览器中试用模型的可能性；3、自动创建模型card，以改进模型文档和理解；4、在机器学习项目上与他人协作的能力。
• 其它互连互通的改进，也就是互相不再重复开发一些共同需要的内容，例如评估方法之类的。

总之，按照Scikit-learn官方博客的说法，未来Scikit-learn将作为统计机器学习的模块，在处理表格数据等方面作为Hugging Face生态系统中的一员。未来，可能是tansformers大模型与Scikit-learn合二为一，打造一个强大且完善的机器学习库。我们需要紧盯这一发展。