As 9 principais bibliotecas de aprendizado de máquina que você deve conhecer [2022]

Durante os primeiros dias do Machine Learning – quando ainda não era uma tecnologia convencional – os desenvolvedores tinham que realizar tarefas de Machine Learning codificando manualmente cada algoritmo de ML usando fórmulas matemáticas e estatísticas. Naturalmente, o processo era demorado e trabalhoso. Felizmente, não precisamos mais fazer isso!

Desde que o Machine Learning entrou no domínio da tecnologia convencional, a comunidade de ML vem evoluindo em um ritmo sem precedentes. Como resultado, hoje, temos um inventário exaustivo de bibliotecas de aprendizado de máquina e estruturas de aprendizado de máquina à nossa disposição.

Essencialmente, as bibliotecas de Machine Learning referem-se a conjuntos de funções e rotinas escritas em uma linguagem de programação específica. Essas bibliotecas facilitam muito a tarefa dos desenvolvedores de ML/engenheiros de ML, permitindo que eles executem tarefas complexas sem precisar reescrever infinitas linhas de código.

Neste post, falaremos sobre algumas das bibliotecas de Machine Learning mais populares e amplamente utilizadas.

Principais bibliotecas de aprendizado de máquina

1. TensorFlow

Ao falar de bibliotecas de Machine Learning, devemos mencionar primeiro o TensorFlow. Afinal, é sem dúvida uma das bibliotecas de Machine Learning mais populares do mundo. Desenvolvido pelo Google, o TensorFlow é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto baseada em JavaScript projetada explicitamente para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados. Ele vem equipado com uma variedade de ferramentas, bibliotecas e recursos úteis que ajudam na criação, treinamento e implantação de aplicativos de ML de maneira fácil. A melhor parte é que ele pode ser executado em GPUs, CPUs e até mesmo em plataformas de computação móvel.

O TensorFlow é amplamente usado para treinar e implantar modelos no Node.js, bem como em navegadores. Embora seja possível usar a biblioteca principal para desenvolver e treinar modelos de ML em navegadores, você pode usar o TensorFlow Lite (uma biblioteca leve) para implantar modelos em dispositivos móveis e incorporados. Se você deseja treinar, validar e implantar modelos de ML em grandes ambientes de produção, o TensorFlow Extended está disponível para ajudá-lo.

2. NumPy

NumPy é uma biblioteca de aprendizado de máquina baseada em Python para computação científica. Ele inclui funções sofisticadas (transmissão), ferramentas para integração de código C/C++ e Fortran e um poderoso objeto de matriz N-dimensional. O NumPy é amplamente usado para grandes matrizes multidimensionais e processamento de matrizes usando funções matemáticas de alto nível. Além disso, é excelente para álgebra linear, transformada de Fourier e recursos de números aleatórios.

Você pode usar o NumPy como um contêiner multidimensional eficiente de dados genéricos em que tipos de dados arbitrários podem ser definidos. Isso incentiva ainda mais a integração perfeita e rápida com muitos bancos de dados diferentes.

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3. Ciência

SciPy é um ecossistema de ML baseado em Python para matemática, ciências e engenharia. É usado principalmente para computação científica e técnica. O SciPy se baseia no objeto de matriz NumPy. É um componente da pilha NumPy, incluindo ferramentas como Matplotlib, Pandas, SymPy e uma série de outras bibliotecas de computação científica. A estrutura de dados subjacente alavancada pelo SciPy é um array multidimensional oferecido pelo módulo NumPy.

O SciPy contém módulos para algumas das tarefas comumente executadas em programação científica, como otimização, álgebra linear, integração, interpolação, funções especiais, FFT, processamento de sinal e imagem, resolução de equações diferenciais ordinárias e muito mais.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina baseada em Python de código aberto que é construída em três outras bibliotecas Python – NumPy, SciPy e Matplotlib. O Scikit-Learn inclui uma série de algoritmos de ML, incluindo classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade, Naive Bayes, aumento de gradiente, K-means, seleção de modelo, para citar alguns. É uma excelente ferramenta para mineração de dados, análise de dados e modelagem estatística.

Uma das melhores características do Scikit-learn é que ele possui uma excelente documentação junto com uma enorme comunidade de suporte. Sua única desvantagem é que ele não suporta computação distribuída para aplicativos de ambiente de produção em larga escala.

5. Theano

Outra biblioteca de aprendizado de máquina baseada em Python em nossa lista, Theano é bastante semelhante ao NumPy. Ele pode pegar estruturas e convertê-las em código eficiente que usa NumPy e outras bibliotecas nativas. Theano é usado principalmente para computação numérica. Ele pode lidar com diferentes tipos de computação necessários para grandes algoritmos de rede neural usados ​​em Deep Learning.

Theano permite definir, otimizar e avaliar expressões matemáticas que envolvem matrizes multidimensionais de forma eficiente. Ele tem uma diferenciação simbólica nítida e permite a geração dinâmica de código em C. Talvez o maior aspecto dessa biblioteca de ML seja que ela tira vantagem da GPU, que faz cálculos intensivos de dados até 100 vezes mais rápido do que quando executado apenas na CPU. A velocidade do Theano é o que o torna uma ferramenta potente para tarefas complexas de computação e projetos de Deep Learning.

6. PyTorch

O PyTorch é uma das bibliotecas de Deep Learning de código aberto que se inspiraram na biblioteca Torch. Foi desenvolvido pela equipe de pesquisa de IA do Facebook e, como o nome indica, é uma biblioteca baseada em Python. Embora tenha um frontend C++, possui uma interface Python altamente polida.

O PyTorch é usado principalmente para processamento de linguagem natural e aplicativos de visão computacional. O backend “torch.distributed” do PyTorch permite treinamento distribuído escalável e otimização de desempenho tanto em pesquisa quanto em produção. Os dois principais recursos do PyTorch são Deep Neural Networks (baseado em um sistema de diferenciação automática baseado em fita) e computação Tensor usando GPUs.

7. Keras

Keras é uma biblioteca de rede neural de código aberto escrita em Python. Ele pode ser executado em cima do TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit e PlaidML. Como o Keras foi projetado para facilitar a experimentação rápida com Deep Neural Networks, ele é altamente amigável, modular e extensível. Embora o Keras possa lidar muito bem com a experimentação rápida com Deep Neural Nets, ele não pode suportar computação de baixo nível tão bem – ele usa a biblioteca “backend” para essa finalidade.

A maior vantagem do Keras é a velocidade. Ele possui suporte integrado para paralelismo de dados e, portanto, pode processar grandes volumes de dados e, ao mesmo tempo, acelerar o tempo necessário para treinar modelos.

8. Pandas

O Pandas é uma das melhores bibliotecas de manipulação e análise de dados de código aberto disponíveis atualmente. É baseado no NumPy que contribui com inúmeras funções úteis para acessar, indexar, mesclar e agrupar dados. Na verdade, o Pandas pode ser considerado o equivalente em Python do Microsoft Excel – quando se trata de qualquer tipo de dados tabulares, você deve considerar o Pandas.

O Pandas foi desenvolvido explicitamente para extração e preparação de dados. Portanto, embora possa não estar diretamente relacionado ao ML, é útil para a preparação de dados antes do treinamento dos modelos de ML. Possui muitas estruturas de dados de alto nível e uma ampla variedade de ferramentas para análise de dados, juntamente com métodos embutidos para tatear, combinar e filtrar dados. O Pandas permite que você execute operações padrão escrevendo apenas algumas linhas de código. Para tarefas complexas, existem muitos comandos do Pandas que podem ajudar a tornar seu código conciso e organizado.

9. Matplotlib

Matpoltlib é uma das bibliotecas de visualização de dados mais importantes escritas em Python. É uma biblioteca de plotagem 2D que pode ser usada para criar gráficos e plotagens 2D. Assim como o Pandas, não está diretamente relacionado ao Machine Learning. No entanto, é uma ferramenta de visualização poderosa que ajuda na visualização de padrões em grandes conjuntos de dados.

O Matplotlib possui uma API orientada a objetos para incorporar gráficos em aplicativos usando kits de ferramentas GUI de uso geral (por exemplo, Tkinter, wxPython, Qt e GTK+). Ele também contém o módulo PyPlot que facilita o processo de plotagem, oferecendo recursos para controlar estilos de linha, propriedades de fonte, eixos de formatação e assim por diante. Com o Matplotlib, você pode criar gráficos, gráficos de barras, histogramas, espectros de potência, gráficos de erros, gráficos de dispersão e muito mais.

Conclusão

Estas são 9 das melhores bibliotecas de Machine Learning que você pode colocar em suas mãos! As bibliotecas de Machine Learning que mencionamos aqui devem cuidar de quase todas as necessidades e requisitos de ML.

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