10 melhores bibliotecas Python para aprendizado de máquina e aprendizado profundo

Python é uma das linguagens mais usadas, tendo suas aplicações em ciência de dados, scripts e criação de APIs RESTful de back-end com estruturas como Django e Flask. Apesar de ter seu domínio no desenvolvimento web, a maioria das empresas prefere usar o Python para sua ciência de dados e tarefas relacionadas à inteligência artificial.

A riqueza de bibliotecas de código aberto do Python é uma de suas características mais úteis, embora subestimadas. Eles podem ser usados ​​para qualquer coisa, desde ciência de dados e visualização até modificação de imagens e dados. No entanto, nos últimos anos, algumas bibliotecas Python estabeleceram uma presença irrefutável nos domínios de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL).

Python é extremamente adaptável e flexível, permitindo que seja usado com outras linguagens conforme necessário, além de sua entrada de baixo nível e bibliotecas de código especializadas. Ele também funciona em praticamente todos os sistemas operacionais e plataformas disponíveis.

Inclui pacotes que reduzem drasticamente a quantidade de trabalho necessária para criar redes neurais complexas e técnicas de aprendizado de máquina. Além disso, o Python também pode ser usado como uma linguagem de Programação Orientada a Objetos, necessária para utilização e classificação de dados eficazes - um componente crítico de qualquer processo de aprendizado de máquina.

Por que desenvolvedores e cientistas de dados preferem Python?

O Python fornece um código conciso e legível. Enquanto a inteligência artificial e o aprendizado de máquina dependem de algoritmos complicados e fluxos de trabalho variados, a facilidade do Python permite que os desenvolvedores criem sistemas confiáveis. Os desenvolvedores podem dedicar toda a sua atenção para resolver um problema de ML, em vez de se preocupar com as sutilezas técnicas da linguagem.

O Python também é intrigante para muitos desenvolvedores, pois é simples de aprender. O código Python é inteligível por humanos, facilitando o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.

As dez melhores bibliotecas Python para Machine Learning e Deep Learning

1. TensorFlow

Uma biblioteca Python que se destaca em programação diferenciável é o TensorFlow. O TensorFlow é gratuito e de código aberto. O desenvolvimento de aprendizado de máquina, modelos de aprendizado profundo e redes neurais são simplificados para novatos e especialistas pela infinidade inimaginável de ferramentas e materiais da biblioteca. O design flexível e a base do TensorFlow permitem que ele funcione em vários sistemas de computação, incluindo CPU e GPU.

O TensorFlow permite que você treine e teste imediatamente seus modelos de ML usando suas ferramentas integradas e pode ser usado para aplicar algoritmos de aprendizado em Deep Learning e redes neurais. O TensorFlow não é apenas para computadores desktop. Você também pode usá-lo em servidores e dispositivos móveis para construir e treinar modelos inteligentes.

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2. Queras

Keras é uma estrutura de código aberto Python para criar e analisar redes neurais em modelos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina. Ele pode rodar tanto no TensorFlow quanto no Theano, permitindo que você comece a treinar redes neurais com apenas algumas linhas de código, o que, em comparação com seus frameworks pais, é minúsculo. A biblioteca Keras é versátil e escalável, adequada tanto para iniciantes quanto para programadores experientes. Ele também fornece um modelo totalmente funcional para a construção de redes neurais integrando alvos, otimizadores, camadas e funções de ativação.

A estrutura Keras é adaptável e portátil, permitindo que seja executada em vários contextos e em CPUs e GPUs. Ele permite prototipagem rápida e eficiente, pesquisa, modelagem de dados e visualização.

3. NumPy

NumPy é uma proeminente biblioteca Python numérica de código aberto. Ele pode realizar uma ampla gama de cálculos matemáticos em matrizes e arranjos. É uma das bibliotecas científicas Python mais famosas, e os cientistas de dados frequentemente a usam para análise de dados. Sua capacidade de analisar matrizes multidimensionais e lidar com álgebra linear e transformações de Fourier o torna excelente para aplicativos de ML.

As matrizes NumPy exigem substancialmente menos espaço de armazenamento do que as listas Python convencionais. Eles também são consideravelmente mais rápidos e fáceis de operar do que os últimos. O NumPy permite alterar os dados nas matrizes, transpondo-os e remodelando-os. As características do Numpy, quando combinadas com outras bibliotecas Python, permitem aumentar facilmente o desempenho do seu modelo de aprendizado de máquina.

4. Pandas

Pandas é uma das bibliotecas Python mais usadas para aprendizado de máquina . É basicamente uma estrutura Python para pesquisa e análise de dados que permite aos desenvolvedores criar representações de dados de alto nível atraentes e sem falhas. O Pandas, construído no NumPy, é responsável por preparar conjuntos de dados e pontos para aprendizado de máquina. O Pandas emprega dois tipos de estruturas de dados: 1-D (série) e 2-D (DataFrame), permitindo que o Pandas seja utilizado em vários campos, desde ciência e estatística até finanças e engenharia.

A biblioteca Pandas é adaptável e pode trabalhar com outras bibliotecas científicas como SciPy, Scikit-learn, etc., e bibliotecas numéricas como NumPy. Devido à sua natureza altamente descritiva, rápida e compatível, o Pandas é muito simples de usar. Os pandas permitem que um usuário ou um cientista de dados altere a funcionalidade dos dados combinando, mesclando e reindexando-os com algumas teclas.

5. SciPy

SciPy é uma biblioteca Python bem conhecida entre os aficionados por inteligência artificial, pois inclui módulos pré-construídos para álgebra linear, otimizações, integração matemática e estatística.

O SciPy depende fortemente do NumPy para sub-rotinas de manipulação de array e incorpora todos os recursos do NumPy. O SciPy é adequado para processamento de imagens e inclui operações matemáticas de alto nível com recursos básicos de processamento. É simples de usar e rápido de implementar. Ele também possui comandos de alto nível para visualizar e manipular dados.

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6. Scikit-Learn

Scikit-learn é uma biblioteca Python AI gratuita que geralmente é considerada uma extensão direta do SciPy. É baseado em NumPy e SciPy. Ele foi criado principalmente para modelagem de dados e construção de algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados.

O Scikit-learn é tanto iniciante quanto fácil de usar devido à sua interface simples, direta e consistente. Embora o uso do scikit-learn seja restrito, pois é especializado apenas em modelagem de dados, ele faz um bom trabalho ao permitir que os usuários alterem e troquem dados da maneira que escolherem.

7. Teano

Theano é um pacote Python popular para otimizar operações matemáticas usando matrizes multidimensionais. Isso é realizado por meio da otimização do uso da GPU e da CPU. Theano é uma biblioteca tremendamente robusta que há muito é usada em pesquisas científicas onde há uma escala massiva de cálculos, mas é básica o suficiente para que qualquer pessoa possa usá-la em seus projetos.

8. PyTorch

PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina Python de código aberto baseada na estrutura de linguagem de programação Torch C. PyTorch pode ser integrado com outras bibliotecas Python como NumPy. Ele pode gerar gráficos computacionais que podem ser alterados a qualquer momento durante a execução do aplicativo Python. É usado principalmente nos domínios de NLP (Natural Language Processing) e CV (Computer Vision).

9. Matplotlib

Matplotlib é uma conhecida biblioteca de visualização de dados Python. Não está diretamente conectado a bibliotecas de manipulação de dados como Pandas. É muito útil quando um programador deseja visualizar padrões de dados. É um pacote de gráficos 2D que pode ser usado para criar gráficos e gráficos 2D. Uma ferramenta chamada Pyplot na biblioteca Matplotlib simplifica a plotagem para programadores, fornecendo opções para controlar os vários mecanismos de visualização dos dados.

10. OpenCV

OpenCV é uma biblioteca de rede neural Python . É uma coleção de inúmeras funções de programação que podem ser usadas em sistemas de visão computacional em tempo real. Ele pode identificar rostos e objetos e até reconhecer manuscritos. A biblioteca permite que os usuários interpretem várias entradas visuais dos dados de imagem e vídeo.

Conclusão

As bibliotecas Python são grupos de código e funções que refletem o coração do Python. Eles funcionam sendo importados para a arquitetura principal do Python e vinculados a outras funções do Python. Isso permite que um usuário ou um cientista de dados chame e utilize as novas funções sem precisar programá-las.

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