Las 10 mejores bibliotecas de Python para aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Python es uno de los lenguajes más utilizados, tiene sus aplicaciones en ciencia de datos, secuencias de comandos y creación de API RESTful de back-end con marcos como Django y Flask. Si bien tiene su dominio en el desarrollo web, la mayoría de las empresas prefieren usar Python para su ciencia de datos y tareas relacionadas con la inteligencia artificial.

La gran cantidad de bibliotecas de código abierto de Python es una de sus características más útiles pero menos apreciadas. Se pueden usar para cualquier cosa, desde ciencia de datos y visualización hasta modificación de imágenes y datos. Sin embargo, en los últimos años, algunas bibliotecas de Python han establecido una presencia irrefutable en los dominios de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL).

Python es extremadamente adaptable y flexible, lo que permite su uso con otros lenguajes según sea necesario, además de sus bibliotecas de códigos especializados y de entrada de bajo nivel. También funciona en prácticamente todos los sistemas operativos y plataformas disponibles.

Incluye paquetes que reducen drásticamente la cantidad de trabajo necesario para crear redes neuronales complejas y técnicas de aprendizaje automático. Además, Python también se puede usar como un lenguaje de programación orientado a objetos, que se requiere para la utilización y clasificación efectiva de datos, un componente crítico de cualquier proceso de aprendizaje automático.

¿Por qué los desarrolladores y científicos de datos prefieren Python?

Python proporciona código que es conciso y legible. Si bien la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se basan en algoritmos complicados y flujos de trabajo variados, la facilidad de Python permite a los desarrolladores crear sistemas confiables. Los desarrolladores pueden dedicar toda su atención a abordar un problema de ML en lugar de preocuparse por las sutilezas técnicas del lenguaje.

Python también es interesante para muchos desarrolladores, ya que es fácil de aprender. El código Python es inteligible para los humanos, lo que facilita el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.

Las diez mejores bibliotecas de Python para Machine Learning y Deep Learning

1. TensorFlow

Una biblioteca de Python que sobresale en la programación diferenciable es TensorFlow. TensorFlow es gratuito y de código abierto. El desarrollo de aprendizaje automático, modelos de aprendizaje profundo y redes neuronales se simplifica tanto para principiantes como para expertos gracias a la inimaginable plétora de herramientas y materiales de la biblioteca. El diseño flexible y la base de TensorFlow le permiten funcionar en varios sistemas informáticos, incluidos CPU y GPU.

TensorFlow le permite entrenar y probar de inmediato sus modelos ML con sus herramientas integradas y puede usarse para aplicar algoritmos de aprendizaje en aprendizaje profundo y redes neuronales. TensorFlow no es solo para computadoras de escritorio. También puede usarlo en servidores y dispositivos móviles para construir y entrenar modelos inteligentes.

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2. Kerás

Keras es un marco de código abierto de Python para crear y analizar redes neuronales en modelos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Puede ejecutarse sobre TensorFlow y Theano, lo que le permite comenzar a entrenar redes neuronales con solo unas pocas líneas de código, que, en comparación con sus marcos principales, es minúsculo. La biblioteca Keras es versátil y escalable, adecuada tanto para principiantes como para programadores experimentados. También proporciona un modelo completamente funcional para construir redes neuronales mediante la integración de objetivos, optimizadores, capas y funciones de activación.

El marco Keras es adaptable y portátil, lo que le permite ejecutarse en varios contextos y tanto en CPU como en GPU. Permite la creación de prototipos, la investigación, el modelado de datos y la visualización de forma rápida y eficiente.

3. Número

NumPy es una destacada biblioteca de Python numérica de código abierto. Puede realizar una amplia gama de cálculos matemáticos en matrices y arreglos. Es una de las bibliotecas científicas de Python más famosas y los científicos de datos la usan con frecuencia para el análisis de datos. Su capacidad para analizar matrices multidimensionales y manejar álgebra lineal y transformaciones de Fourier lo hace excelente para aplicaciones de aprendizaje automático.

Las matrices NumPy exigen mucho menos espacio de almacenamiento que las listas de Python convencionales. También son considerablemente más rápidos y fáciles de operar que los últimos. NumPy le permite alterar los datos en las matrices transponiéndolos y remodelándolos. Las características de Numpy, cuando se combinan con otras bibliotecas de Python, le permiten aumentar fácilmente el rendimiento de su modelo de aprendizaje automático.

4. pandas

Pandas es una de las bibliotecas de Python más utilizadas para el aprendizaje automático . Es básicamente un marco de Python para la investigación y el análisis de datos que permite a los desarrolladores crear representaciones de datos de alto nivel atractivas e impecables. Pandas, basado en NumPy, está a cargo de preparar conjuntos de datos y puntos para el aprendizaje automático. Pandas emplea dos tipos de estructuras de datos: 1-D (series) y 2-D (DataFrame), lo que permite que Pandas se utilice en varios campos, desde la ciencia y las estadísticas hasta las finanzas y la ingeniería.

La biblioteca de Pandas es adaptable y puede funcionar con otras bibliotecas científicas como SciPy, Scikit-learn, etc., y bibliotecas numéricas como NumPy. Debido a su naturaleza altamente descriptiva, rápida y compatible, Pandas es muy fácil de usar. Pandas permite que un usuario o un científico de datos cambie la funcionalidad de los datos combinándolos, fusionándolos y reindexándolos con unas pocas pulsaciones de teclas.

5. SciPy

SciPy es una biblioteca de Python muy conocida entre los aficionados a la inteligencia artificial, ya que incluye módulos preconstruidos para álgebra lineal, optimizaciones, integración matemática y estadísticas.

SciPy depende en gran medida de NumPy para las subrutinas de manipulación de matrices e incorpora todas las características de NumPy. SciPy es adecuado para el procesamiento de imágenes e incluye operaciones matemáticas de casi alto nivel con funciones básicas de procesamiento. Es fácil de usar y rápido de implementar. También tiene comandos de alto nivel para visualizar y manipular datos.

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6. Scikit-Learn

Scikit-learn es una biblioteca gratuita de Python AI que generalmente se considera una extensión directa de SciPy. Está basado en NumPy y SciPy. Fue creado principalmente para el modelado de datos y la construcción de algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​y no supervisados.

Scikit-learn es tanto para principiantes como fácil de usar debido a su interfaz simple, directa y consistente. Aunque el uso de scikit-learn está limitado, ya que se especializa únicamente en el modelado de datos, hace un buen trabajo al permitir que los usuarios alteren e intercambien datos de la forma que elijan.

7. Teano

Theano es un paquete popular de Python para optimizar operaciones matemáticas utilizando matrices multidimensionales. Se logra optimizando el uso de GPU y CPU. Theano es una biblioteca tremendamente robusta que se ha utilizado durante mucho tiempo en la investigación científica donde hay una escala masiva de cálculos, pero es lo suficientemente básica como para que cualquiera pueda usarla para sus proyectos.

8. PyTorch

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático Python de código abierto basada en el marco del lenguaje de programación Torch C. PyTorch se puede integrar con otras bibliotecas de Python como NumPy. Puede generar gráficos computacionales que pueden ser alterados en cualquier momento mientras se ejecuta la aplicación Python. Se utiliza principalmente en los dominios de NLP (procesamiento del lenguaje natural) y CV (visión por computadora).

9. Matplotlib

Matplotlib es una conocida biblioteca de visualización de datos de Python. No está directamente conectado a bibliotecas de manejo de datos como Pandas. Es muy útil cuando un programador desea visualizar patrones de datos. Es un paquete de gráficos 2D que se puede utilizar para crear gráficos y cuadros 2D. Una herramienta llamada Pyplot en la biblioteca Matplotlib simplifica el trazado para los programadores al proporcionar opciones para controlar los diversos mecanismos para visualizar los datos.

10. CV abierto

OpenCV es una biblioteca de redes neuronales de Python . Es una colección de numerosas funciones de programación que se pueden utilizar en sistemas de visión artificial en tiempo real. Puede identificar caras y objetos e incluso reconocer escritura a mano. La biblioteca permite a los usuarios interpretar varias entradas visuales de los datos de imagen y video.

Conclusión

Las bibliotecas de Python son grupos de código y funciones que reflejan el corazón de Python. Funcionan al importarse a la arquitectura central de Python y vincularse a otras funciones de Python. Esto permite que un usuario o un científico de datos llame y utilice las nuevas funciones sin tener que programarlas.

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