Las 9 principales bibliotecas de aprendizaje automático que debe conocer [2022]

Durante los primeros días de Machine Learning, cuando aún no era una tecnología convencional, los desarrolladores tenían que realizar tareas de Machine Learning codificando manualmente cada algoritmo de ML utilizando fórmulas matemáticas y estadísticas. Naturalmente, el proceso requería mucho tiempo y mano de obra. ¡Afortunadamente, ya no tenemos que hacer esto!

Desde que Machine Learning ingresó al dominio tecnológico principal, la comunidad ML ha evolucionado a un ritmo sin precedentes. Como resultado, hoy tenemos a nuestra disposición un inventario exhaustivo de bibliotecas de aprendizaje automático y marcos de trabajo de aprendizaje automático.

Esencialmente, las bibliotecas de Machine Learning se refieren a conjuntos de funciones y rutinas escritas en un lenguaje de programación específico. Estas bibliotecas facilitan mucho la tarea de los desarrolladores/ingenieros de ML al permitirles realizar tareas complejas sin tener que reescribir interminables líneas de código.

En esta publicación, hablaremos sobre algunas de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares y ampliamente utilizadas.

Principales bibliotecas de aprendizaje automático

1. TensorFlow

Cuando hablamos de bibliotecas de aprendizaje automático, debemos mencionar primero a TensorFlow. Después de todo, es sin duda una de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares del mundo. Desarrollada por Google, TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático basada en JavaScript y de código abierto diseñada explícitamente para el cálculo numérico mediante gráficos de flujo de datos. Viene equipado con una variedad de herramientas, bibliotecas y recursos útiles que ayudan a crear, capacitar e implementar aplicaciones ML sin problemas. La mejor parte es que puede ejecutarse en GPU, CPU e incluso en plataformas informáticas móviles.

TensorFlow se usa ampliamente para entrenar e implementar modelos en Node.js, así como en navegadores. Si bien puede usar la biblioteca central para desarrollar y entrenar modelos ML en navegadores, puede usar TensorFlow Lite (una biblioteca liviana) para implementar modelos en dispositivos móviles e integrados. Si desea entrenar, validar e implementar modelos ML en grandes entornos de producción, TensorFlow Extended está ahí para ayudarlo.

2. Número

NumPy es una biblioteca de aprendizaje automático basada en Python para computación científica. Incluye funciones sofisticadas (de transmisión), herramientas para integrar código C/C++ y Fortran, y un potente objeto de matriz N-dimensional. NumPy se usa ampliamente para el procesamiento de matrices y arreglos multidimensionales grandes mediante el uso de funciones matemáticas de alto nivel. Aparte de esto, es excelente para el álgebra lineal, la transformada de Fourier y las capacidades de números aleatorios.

Puede usar NumPy como un contenedor multidimensional eficiente de datos genéricos en el que se pueden definir tipos de datos arbitrarios. Esto fomenta aún más la integración fluida y rápida con muchas bases de datos diferentes.

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3. SciPy

SciPy es un ecosistema de aprendizaje automático basado en Python para matemáticas, ciencias e ingeniería. Se utiliza principalmente para la computación científica y técnica. SciPy se basa en el objeto de matriz NumPy. Es un componente de la pila NumPy que incluye herramientas como Matplotlib, Pandas, SymPy y una gran cantidad de otras bibliotecas de computación científica. La estructura de datos subyacente aprovechada por SciPy es una matriz multidimensional que ofrece el módulo NumPy.

SciPy contiene módulos para algunas de las tareas comúnmente realizadas en programación científica, como optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, funciones especiales, FFT, procesamiento de señales e imágenes, resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias, y mucho más.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn es una biblioteca de aprendizaje automático basada en Python de código abierto que se basa en otras tres bibliotecas de Python: NumPy, SciPy y Matplotlib. Paquetes de Scikit-Learn en una gran cantidad de algoritmos de ML que incluyen clasificación, regresión, agrupamiento y reducción de dimensionalidad, Naive Bayes, aumento de gradiente, K-means, selección de modelos, por nombrar algunos. Es una excelente herramienta para la extracción de datos, el análisis de datos y el modelado estadístico.

Una de las mejores características de Scikit-learn es que tiene una excelente documentación junto con una gran comunidad de soporte. Su único inconveniente es que no admite computación distribuida para aplicaciones de entornos de producción a gran escala.

5. Teano

Otra biblioteca de aprendizaje automático basada en Python en nuestra lista, Theano es bastante similar a NumPy. Puede tomar estructuras y convertirlas en código eficiente que use NumPy y otras bibliotecas nativas. Theano se utiliza principalmente para el cálculo numérico. Puede manejar diferentes tipos de cómputo requeridos para grandes algoritmos de redes neuronales utilizados en Deep Learning.

Theano le permite definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas que involucran matrices multidimensionales de manera eficiente. Tiene una clara diferenciación simbólica y permite la generación dinámica de código en C. Quizás el mejor aspecto de esta biblioteca de ML es que aprovecha la GPU, que realiza cálculos intensivos en datos hasta 100 veces más rápido que cuando se ejecuta solo en la CPU. La velocidad de Theano es lo que lo convierte en una herramienta potente para tareas de computación complejas y proyectos de aprendizaje profundo.

6. PyTorch

PyTorch es una de las bibliotecas de aprendizaje profundo de código abierto que se inspiró en la biblioteca Torch. Fue desarrollado por el equipo de investigación de inteligencia artificial de Facebook y, como su nombre lo indica, es una biblioteca basada en Python. Si bien tiene una interfaz de C ++, presenta una interfaz de Python altamente pulida.

PyTorch se utiliza principalmente para el procesamiento de lenguaje natural y aplicaciones de visión artificial. El backend "torch.distributed" de PyTorch permite una capacitación distribuida escalable y una optimización del rendimiento tanto en investigación como en producción. Las dos características principales de PyTorch son las redes neuronales profundas (basadas en un sistema de diferenciación automática basado en cinta) y la computación Tensor usando GPU.

7. Kerás

Keras es una biblioteca de redes neuronales de código abierto escrita en Python. Puede ejecutarse sobre TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit y PlaidML. Dado que Keras se diseñó para facilitar la experimentación rápida con redes neuronales profundas, es altamente fácil de usar, modular y extensible. Si bien Keras puede manejar muy bien la experimentación rápida con Deep Neural Nets, no puede admitir tan bien el cálculo de bajo nivel: utiliza la biblioteca "back-end" para este propósito.

La mayor ventaja de Keras es la velocidad. Tiene soporte incorporado para el paralelismo de datos y, por lo tanto, puede procesar grandes volúmenes de datos y, al mismo tiempo, acelerar el tiempo necesario para entrenar modelos.

8. Pandas

Pandas es una de las mejores bibliotecas de análisis de datos y manipulación de datos de código abierto disponibles en la actualidad. Se basa en NumPy que aporta numerosas funciones útiles para acceder, indexar, fusionar y agrupar datos. De hecho, Pandas puede considerarse como el equivalente Python de Microsoft Excel: cuando se trata de cualquier tipo de datos tabulares, debe considerar Pandas.

Pandas se desarrolló explícitamente para la extracción y preparación de datos. Por lo tanto, si bien es posible que no esté directamente relacionado con ML, es útil para la preparación de datos antes de entrenar modelos de ML. Tiene muchas estructuras de datos de alto nivel y una amplia variedad de herramientas para el análisis de datos junto con métodos incorporados para buscar, combinar y filtrar datos. Pandas le permite realizar operaciones estándar escribiendo solo unas pocas líneas de código. Para tareas complejas, hay muchos comandos de Pandas que pueden ayudar a que su código sea conciso y ordenado.

9. Matplotlib

Matpoltlib es una de las bibliotecas de visualización de datos más importantes escritas en Python. Es una biblioteca de gráficos en 2D que se puede utilizar para crear gráficos y gráficos en 2D. Al igual que Pandas, no está directamente relacionado con Machine Learning. Sin embargo, es una poderosa herramienta de visualización que ayuda a visualizar patrones en grandes conjuntos de datos.

Matplotlib tiene una API orientada a objetos para incrustar gráficos en aplicaciones que utilizan kits de herramientas GUI de uso general (por ejemplo, Tkinter, wxPython, Qt y GTK+). También contiene el módulo PyPlot que facilita el proceso de trazado al ofrecer funciones para controlar estilos de línea, propiedades de fuente, ejes de formato, etc. Con Matplotlib, puede crear diagramas, gráficos de barras, histogramas, espectros de potencia, gráficos de error, diagramas de dispersión y mucho más.

Conclusión

¡Estas son 9 de las mejores bibliotecas de aprendizaje automático que puede tener en sus manos! Las bibliotecas de Machine Learning que hemos mencionado aquí deberían ocuparse de casi todas las necesidades y requisitos de ML.

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