As 9 principais bibliotecas Python para aprendizado de máquina em 2022

O aprendizado de máquina é o campo mais intenso em algoritmos na ciência da computação. Foi-se o tempo em que as pessoas precisavam codificar todos os algoritmos para aprendizado de máquina. Graças ao Python e suas bibliotecas, módulos e frameworks.

As bibliotecas de aprendizado de máquina Python cresceram e se tornaram a linguagem preferida para implementações de algoritmos de aprendizado de máquina. Aprender Python é essencial para dominar a ciência de dados e o aprendizado de máquina. Vamos dar uma olhada nas principais bibliotecas Python usadas para aprendizado de máquina.

Principais bibliotecas de aprendizado de máquina Python

1) NumPy

O NumPy é um pacote de processamento de array de propósito geral bem conhecido. Uma extensa coleção de funções matemáticas de alta complexidade torna o NumPy poderoso para processar grandes matrizes e matrizes multidimensionais. NumPy é muito útil para lidar com álgebra linear, transformadas de Fourier e números aleatórios. Outras bibliotecas como o TensorFlow usam o NumPy no backend para manipular tensores.

Com o NumPy, você pode definir tipos de dados arbitrários e integrar-se facilmente à maioria dos bancos de dados. O NumPy também pode servir como um contêiner multidimensional eficiente para qualquer dado genérico que esteja em qualquer tipo de dados. Os principais recursos do NumPy incluem um poderoso objeto de matriz N-dimensional, funções de transmissão e ferramentas prontas para integrar o código C/C++ e Fortran.

2) Ciência

Com o aprendizado de máquina crescendo em velocidade supersônica, muitos desenvolvedores Python estavam criando bibliotecas python para aprendizado de máquina , especialmente para computação científica e analítica. Travis Oliphant, Eric Jones e Pearu Peterson, em 2001, decidiram fundir a maioria desses códigos e padronizá-los. A biblioteca resultante foi então nomeada como biblioteca SciPy.

O desenvolvimento atual da biblioteca SciPy é suportado e patrocinado por uma comunidade aberta de desenvolvedores e distribuído sob a licença BSD gratuita.

A biblioteca SciPy oferece módulos para álgebra linear, otimização de imagem, interpolação de integração, funções especiais, transformada rápida de Fourier, processamento de sinal e imagem, resolução de Equação Diferencial Ordinária (ODE) e outras tarefas computacionais em ciência e análise.

A estrutura de dados subjacente usada pelo SciPy é um array multidimensional fornecido pelo módulo NumPy. O SciPy depende do NumPy para as sub-rotinas de manipulação de array. A biblioteca SciPy foi construída para trabalhar com matrizes NumPy, além de fornecer funções numéricas fáceis de usar e eficientes.

3) Aprender Scikit

Em 2007 , David Cournapeau desenvolveu a biblioteca Scikit-learn como parte do projeto Google Summer of Code. Em 2010, o INRIA envolveu e fez o lançamento público em janeiro de 2010. Skikit-learn foi construído em cima de duas bibliotecas Python – NumPy e SciPy e se tornou a biblioteca de aprendizado de máquina Python mais popular para o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina.

O Scikit-learn possui uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado supervisionados e não supervisionados que funcionam em uma interface consistente em Python. A biblioteca também pode ser usada para mineração de dados e análise de dados. As principais funções de aprendizado de máquina que a biblioteca Scikit-learn pode manipular são classificação, regressão, clustering, redução de dimensionalidade, seleção de modelo e pré-processamento.

4) Theano

Theano é uma biblioteca de aprendizado de máquina python que pode atuar como um compilador otimizado para avaliar e manipular expressões matemáticas e cálculos de matrizes. Construído no NumPy, o Theano exibe uma forte integração com o NumPy e possui uma interface muito semelhante. Theano pode trabalhar em unidade de processamento gráfico (GPU) e CPU.

Trabalhar na arquitetura de GPU gera resultados mais rápidos. Theano pode realizar cálculos intensivos de dados até 140x mais rápido na GPU do que em uma CPU. Theano pode evitar automaticamente erros e bugs ao lidar com funções logarítmicas e exponenciais. O Theano possui ferramentas integradas para teste de unidade e validação, evitando bugs e problemas.

5) TensorFlow

O TensorFlow foi desenvolvido para uso interno do Google pela equipe do Google Brain. Seu primeiro lançamento veio em novembro de 2015 sob Apache License 2.0. O TensorFlow é uma estrutura computacional popular para criar modelos de aprendizado de máquina . O TensorFlow oferece suporte a vários kits de ferramentas diferentes para construir modelos em vários níveis de abstração.

O TensorFlow expõe APIs Python e C++ muito estáveis. Ele também pode expor APIs compatíveis com versões anteriores para outras linguagens, mas elas podem ser instáveis. O TensorFlow possui uma arquitetura flexível com a qual pode ser executado em uma variedade de plataformas computacionais CPUs, GPUs e TPUs. TPU significa unidade de processamento Tensor, um chip de hardware construído em torno do TensorFlow para aprendizado de máquina e inteligência artificial.

6) Keras

Keras tem mais de 200.000 usuários em novembro de 2017. Keras é uma biblioteca de código aberto usada para redes neurais e aprendizado de máquina. O Keras pode ser executado no TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R ou PlaidML. Keras também pode ser executado de forma eficiente em CPU e GPU.

Keras trabalha com blocos de construção de redes neurais como camadas, objetivos, funções de ativação e otimizadores. Keras também tem um monte de recursos para trabalhar em imagens e imagens de texto que são úteis ao escrever o código da Deep Neural Network.

Além da rede neural padrão, Keras suporta redes neurais convolucionais e recorrentes.

7) PyTorch

O PyTorch possui uma variedade de ferramentas e bibliotecas que suportam visão computacional, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. A biblioteca PyTorch é de código aberto e é baseada na biblioteca Torch. A vantagem mais significativa da biblioteca PyTorch é a facilidade de aprendizado e uso.

O PyTorch pode se integrar suavemente à pilha de ciência de dados python, incluindo o NumPy. Você dificilmente fará a diferença entre NumPy e PyTorch. O PyTorch também permite que os desenvolvedores realizem cálculos em tensores. O PyTorch possui uma estrutura robusta para criar gráficos computacionais em movimento e até alterá-los em tempo de execução. Outras vantagens do PyTorch incluem suporte a várias GPUs, pré-processadores simplificados e carregadores de dados personalizados.

8) Pandas

Os Pandas estão se tornando a biblioteca Python mais popular usada para análise de dados com suporte para estruturas de dados rápidas, flexíveis e expressivas projetadas para funcionar em dados “relacionais” ou “rotulados”. O Pandas hoje é uma biblioteca inevitável para resolver análises de dados práticas e do mundo real em Python. O Pandas é altamente estável, proporcionando um desempenho altamente otimizado. O código de back-end é puramente escrito em C ou Python.

Os dois principais tipos de estruturas de dados usados ​​pelos pandas são:

• Série (unidimensional)
• DataFrame (2-dimensional)

Esses dois juntos podem lidar com a grande maioria dos requisitos de dados e casos de uso da maioria dos setores, como ciência, estatística, social, finanças e, claro, análise e outras áreas de engenharia.

Os Pandas suportam e funcionam bem com diferentes tipos de dados, incluindo os seguintes:

• Dados tabulares com colunas de dados heterogêneos. Por exemplo, considere os dados provenientes da tabela SQL ou planilha do Excel.
• Dados de séries temporais ordenados e não ordenados. A frequência das séries temporais não precisa ser fixa, ao contrário de outras bibliotecas e ferramentas. O Pandas é excepcionalmente robusto ao lidar com dados de séries temporais irregulares
• Dados de matriz arbitrária com o tipo de dados homogêneo ou heterogêneo nas linhas e colunas
• Qualquer outra forma de conjuntos de dados estatísticos ou observacionais. Os dados não precisam ser rotulados. A estrutura de dados do Pandas pode processá-lo mesmo sem rotulagem.

9) Matplotlib

Matplotlib é uma biblioteca de visualização de dados que é usada para plotagem 2D para produzir gráficos e figuras com qualidade de publicação em vários formatos. A biblioteca ajuda a gerar histogramas, gráficos, gráficos de erro, gráficos de dispersão, gráficos de barras com apenas algumas linhas de código.

Ele fornece uma interface semelhante ao MATLAB e é excepcionalmente amigável. Ele funciona usando kits de ferramentas de GUI padrão como GTK+, wxPython, Tkinter ou Qt para fornecer uma API orientada a objetos que ajuda os programadores a incorporar gráficos e plotagens em seus aplicativos.

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Conclusão

Python é a linguagem preferida quando se trata de ciência de dados e aprendizado de máquina e há vários motivos para escolher python para ciência de dados.

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Python tem uma comunidade ativa em que a maioria dos desenvolvedores cria bibliotecas para seus próprios propósitos e depois as libera ao público para seu benefício. Aqui estão algumas das bibliotecas comuns de aprendizado de máquina usadas pelos desenvolvedores Python. Se você deseja atualizar suas habilidades em ciência de dados, confira o programa Executive PG Program in Data Science do IIIT-B.