Las 9 principales bibliotecas de Python para el aprendizaje automático en 2022

El aprendizaje automático es el campo más intensivo en algoritmos de la informática. Atrás quedaron aquellos días en que las personas tenían que codificar todos los algoritmos para el aprendizaje automático. Gracias a Python y sus bibliotecas, módulos y marcos.

Las bibliotecas de aprendizaje automático de Python se han convertido en el lenguaje preferido para las implementaciones de algoritmos de aprendizaje automático. Aprender Python es esencial para dominar la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Echemos un vistazo a las principales bibliotecas de Python utilizadas para el aprendizaje automático.

Principales bibliotecas de aprendizaje automático de Python

1) número

NumPy es un paquete de procesamiento de matrices de uso general bien conocido. Una extensa colección de funciones matemáticas de alta complejidad hace que NumPy sea poderoso para procesar grandes arreglos y matrices multidimensionales. NumPy es muy útil para manejar álgebra lineal, transformadas de Fourier y números aleatorios. Otras bibliotecas como TensorFlow usan NumPy en el backend para manipular tensores.

Con NumPy, puede definir tipos de datos arbitrarios e integrarse fácilmente con la mayoría de las bases de datos. NumPy también puede servir como un contenedor multidimensional eficiente para cualquier dato genérico que se encuentre en cualquier tipo de datos. Las características clave de NumPy incluyen un potente objeto de matriz N-dimensional, funciones de transmisión y herramientas listas para usar para integrar código C/C++ y Fortran.

2) SciPy

Con el aprendizaje automático creciendo a una velocidad supersónica, muchos desarrolladores de Python estaban creando bibliotecas de Python para el aprendizaje automático , especialmente para la computación científica y analítica. Travis Oliphant, Eric Jones y Pearu Peterson en 2001 decidieron fusionar la mayoría de estos códigos y estandarizarlos. La biblioteca resultante se denominó biblioteca SciPy.

El desarrollo actual de la biblioteca SciPy está respaldado y patrocinado por una comunidad abierta de desarrolladores y se distribuye bajo la licencia BSD gratuita.

La biblioteca SciPy ofrece módulos para álgebra lineal, optimización de imágenes, interpolación de integración, funciones especiales, transformada rápida de Fourier, procesamiento de señales e imágenes, resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias (ODE) y otras tareas computacionales en ciencia y análisis.

La estructura de datos subyacente utilizada por SciPy es una matriz multidimensional proporcionada por el módulo NumPy. SciPy depende de NumPy para las subrutinas de manipulación de matrices. La biblioteca SciPy se creó para trabajar con arreglos NumPy además de proporcionar funciones numéricas fáciles de usar y eficientes.

3) Scikit-aprender

En 2007 , David Cournapeau desarrolló la biblioteca Scikit-learn como parte del proyecto Google Summer of Code. En 2010, INRIA participó e hizo el lanzamiento público en enero de 2010. Skikit-learn se creó sobre dos bibliotecas de Python: NumPy y SciPy, y se ha convertido en la biblioteca de aprendizaje automático de Python más popular para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático.

Scikit-learn tiene una amplia gama de algoritmos de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados ​​que funcionan en una interfaz consistente en Python. La biblioteca también se puede utilizar para la extracción de datos y el análisis de datos. Las principales funciones de aprendizaje automático que puede manejar la biblioteca Scikit-learn son clasificación, regresión, agrupación, reducción de dimensionalidad, selección de modelos y preprocesamiento.

4) Teano

Theano es una biblioteca de aprendizaje automático de Python que puede actuar como un compilador optimizador para evaluar y manipular expresiones matemáticas y cálculos matriciales. Basado en NumPy, Theano exhibe una estrecha integración con NumPy y tiene una interfaz muy similar. Theano puede trabajar en la Unidad de procesamiento de gráficos (GPU) y la CPU.

Trabajar en la arquitectura GPU produce resultados más rápidos. Theano puede realizar cálculos intensivos en datos hasta 140 veces más rápido en GPU que en una CPU. Theano puede evitar automáticamente errores y fallas cuando se trata de funciones logarítmicas y exponenciales. Theano tiene herramientas integradas para pruebas unitarias y validación, evitando errores y problemas.

5) TensorFlow

TensorFlow fue desarrollado para uso interno de Google por el equipo de Google Brain. Su primer lanzamiento se produjo en noviembre de 2015 bajo la Licencia Apache 2.0. TensorFlow es un marco computacional popular para crear modelos de aprendizaje automático . TensorFlow admite una variedad de diferentes conjuntos de herramientas para construir modelos en diferentes niveles de abstracción.

TensorFlow expone API de Python y C++ muy estables. También puede exponer API compatibles con versiones anteriores para otros idiomas, pero pueden ser inestables. TensorFlow tiene una arquitectura flexible con la que puede ejecutarse en una variedad de plataformas computacionales CPU, GPU y TPU. TPU significa unidad de procesamiento Tensor, un chip de hardware construido alrededor de TensorFlow para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

6) Keras

Keras tiene más de 200 000 usuarios a partir de noviembre de 2017. Keras es una biblioteca de código abierto utilizada para redes neuronales y aprendizaje automático. Keras puede ejecutarse sobre TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R o PlaidML. Keras también puede ejecutarse eficientemente en CPU y GPU.

Keras trabaja con bloques de construcción de redes neuronales como capas, objetivos, funciones de activación y optimizadores. Keras también tiene un montón de funciones para trabajar en imágenes e imágenes de texto que resultan útiles al escribir código de red neuronal profunda.

Además de la red neuronal estándar, Keras admite redes neuronales convolucionales y recurrentes.

7) PyTorch

PyTorch tiene una gama de herramientas y bibliotecas que admiten la visión por computadora, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. La biblioteca PyTorch es de código abierto y se basa en la biblioteca Torch. La ventaja más significativa de la biblioteca PyTorch es su facilidad de aprendizaje y uso.

PyTorch puede integrarse sin problemas con la pila de ciencia de datos de Python, incluido NumPy. Apenas notará la diferencia entre NumPy y PyTorch. PyTorch también permite a los desarrolladores realizar cálculos en tensores. PyTorch tiene un marco robusto para construir gráficos computacionales sobre la marcha e incluso cambiarlos en tiempo de ejecución. Otras ventajas de PyTorch incluyen compatibilidad con varias GPU, preprocesadores simplificados y cargadores de datos personalizados.

8) pandas

Pandas se está convirtiendo en la biblioteca de Python más popular que se utiliza para el análisis de datos con soporte para estructuras de datos rápidas, flexibles y expresivas diseñadas para trabajar con datos "relacionales" o "etiquetados". Pandas hoy es una biblioteca inevitable para resolver análisis de datos prácticos del mundo real en Python. Pandas es muy estable y proporciona un rendimiento altamente optimizado. El código de fondo está escrito puramente en C o Python.

Los dos tipos principales de estructuras de datos que utilizan los pandas son:

• Serie (unidimensional)
• Marco de datos (bidimensional)

Estos dos juntos pueden manejar la gran mayoría de los requisitos de datos y los casos de uso de la mayoría de los sectores, como ciencia, estadística, social, finanzas y, por supuesto, análisis y otras áreas de ingeniería.

Pandas admite y funciona bien con diferentes tipos de datos, incluidos los siguientes:

• Datos tabulares con columnas de datos heterogéneos. Por ejemplo, considere los datos provenientes de la tabla SQL o la hoja de cálculo de Excel.
• Datos de series de tiempo ordenados y desordenados. No es necesario fijar la frecuencia de las series temporales, a diferencia de otras bibliotecas y herramientas. Pandas es excepcionalmente robusto en el manejo de datos de series temporales desiguales
• Datos de matriz arbitraria con el tipo de datos homogéneos o heterogéneos en las filas y columnas
• Cualquier otra forma de conjuntos de datos estadísticos u observacionales. No es necesario etiquetar los datos en absoluto. La estructura de datos de Pandas puede procesarlo incluso sin etiquetar.

9) Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos que se utiliza para el trazado 2D para producir gráficos y figuras de imágenes con calidad de publicación en una variedad de formatos. La biblioteca ayuda a generar histogramas, gráficos, gráficos de error, gráficos de dispersión, gráficos de barras con solo unas pocas líneas de código.

Proporciona una interfaz similar a MATLAB y es excepcionalmente fácil de usar. Funciona mediante el uso de kits de herramientas GUI estándar como GTK+, wxPython, Tkinter o Qt para proporcionar una API orientada a objetos que ayuda a los programadores a incorporar gráficos y diagramas en sus aplicaciones.

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Conclusión

Python es el lenguaje de referencia cuando se trata de ciencia de datos y aprendizaje automático, y existen múltiples razones para elegir Python para la ciencia de datos.

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Python tiene una comunidad activa en la que la mayoría de los desarrolladores crean bibliotecas para sus propios fines y luego las lanzan al público para su beneficio. Estas son algunas de las bibliotecas comunes de aprendizaje automático utilizadas por los desarrolladores de Python. Si desea actualizar sus habilidades en ciencia de datos, consulte el programa Executive PG Program in Data Science de IIIT-B.