Las 10 mejores bibliotecas de aprendizaje automático de Python de todos los tiempos

Python, una creación de Guido Van Rossum, es un lenguaje de programación orientado a objetos que ha hecho posibles muchas cosas nuevas en el campo de la informática. El motivo principal de Guido Van Rossum al desarrollar Python fue dar a luz a un lenguaje que fuera fácil de leer y de aprender para los principiantes: Guido tuvo éxito en ambos aspectos.

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El lenguaje de programación Python es la primera opción para las empresas que desean cambiar al aprendizaje automático y los campos de la inteligencia artificial y utilizar la ciencia de datos. Gracias a una gran cantidad de bibliotecas, Python también se ha convertido en la primera opción entre los desarrolladores de las agencias de desarrollo de Python para probar cosas nuevas en la industria.

Python tiene la colección más extensa de bibliotecas jamás desarrollada para un lenguaje. También tiene una amplia gama de aplicaciones y es un lenguaje de propósito general, lo que significa que puede usarse en el desarrollo de casi todos los tipos de productos, ya sea un sitio web, una aplicación de escritorio, una aplicación de backend o el desarrollo de sistemas inteligentes.

Estamos explorando diez bibliotecas dedicadas a implementar el aprendizaje automático en el lenguaje Python.

1. pandas:

Pandas es una de las bibliotecas de manipulación de datos mejor construidas de esta lista. La biblioteca Pandas fue creada en la empresa AQR Financial y luego de código abierto por las demandas de uno de sus empleados, quien fue el líder en el desarrollo de esta biblioteca.

La biblioteca de Pandas tiene las mejores formas de manejar datos y manipular grandes conjuntos de datos. Los programadores que trabajan con grandes conjuntos de datos en el dominio del aprendizaje automático utilizan la biblioteca para estructurar el conjunto de datos de acuerdo con las necesidades de la empresa. Además, Pandas también tiene una gran aplicación en el análisis y manipulación de datos.

2.NumPy:

NumPy es cómo Python obtuvo sus capacidades de computación numérica. Python se desarrolló por primera vez sin demasiadas capacidades de computación numérica, lo que obstaculizó su progreso. Sin embargo, los desarrolladores crearon esta biblioteca y Python pudo avanzar como un mejor lenguaje a partir de ahí.

NumPy ofrece una gran cantidad de opciones de cálculo numérico como cálculos para álgebra lineal, trabajo con matrices y similares. NumPy, que es una biblioteca de código abierto, se refina y actualiza constantemente con fórmulas más nuevas que simplifican el uso de la biblioteca. NumPy es útil en esfuerzos de aprendizaje automático como expresar y trabajar con imágenes, arreglos grandes e implementaciones de ondas de sonido.

3.Matplotlib:

Matplotlib se usa a menudo junto con datos numéricos y calculados estadísticamente, una biblioteca útil para trazar varios tipos de tablas, histogramas y gráficos. Es fundamental en la visualización de datos y es la mejor opción para la visualización de datos y la generación de informes mientras se usa Python.

Matplotlib, cuando se usa junto con NumPy y SciPy, tiene la capacidad de reemplazar la necesidad de usar el lenguaje estadístico MATLAB para el análisis y visualización de datos.

Matplotlib también tiene la mayor cantidad de opciones cuando se trata de herramientas de análisis y visualización de datos. Puede ayudar a los desarrolladores a presentar su análisis de datos de una manera más eficiente utilizando la gran cantidad de gráficos 2D y 3D, así como otros diagramas de trazado.

4. PyTorch:

PyTorch se desarrolló en Facebook cuando la empresa quería dar el salto a nuevas tecnologías y aplicaciones de aprendizaje automático. Se utiliza principalmente en tareas computacionales complejas como el procesamiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Esta biblioteca se desarrolló principalmente para facilitar proyectos a gran escala que estaban relacionados principalmente con la investigación y el desarrollo del dominio del aprendizaje automático. Por tanto, es rápido y capaz de adaptarse a proyectos en constante cambio.

PyTorch se utiliza donde se van a procesar grandes cantidades de datos y también está disponible en la nube, lo que elimina la necesidad de configurar un hardware especial para su uso. Estos son beneficios adicionales de usar esta biblioteca de aprendizaje automático en su proyecto.

5. Flujo de tensor:

TensorFlow es otra excelente biblioteca de computación numérica en el ecosistema de Python. Desarrollado por el equipo de Google Brain y entregado a la comunidad en 2015, TensorFlow ha tenido un rendimiento excepcional. El equipo de Google también proporciona actualizaciones periódicas y nuevas funciones a la biblioteca, lo que la hace aún más poderosa día a día.

TensorFlow se utiliza en casi todos los productos de Google que incorporan aprendizaje automático. Es la biblioteca de primera elección para cuando los desarrolladores necesitan trabajar con redes neuronales, dado que las redes neuronales contienen una serie de operaciones de tensores, y esta biblioteca es muy eficiente para realizar tales operaciones.

Esta biblioteca también es la primera opción para cuando los desarrolladores desean crear modelos que se puedan implementar de manera rápida y eficiente. TensorFlow permite a los equipos desarrollar y probar sus modelos de aprendizaje automático en varias plataformas y dispositivos. Las unidades también pueden implementar sus modelos en la nube y recopilar información y datos significativos mediante el uso de TensorFlow.

6.Scikit-aprender:

SciKit-Learn, una de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares en GitHub, permite a los desarrolladores realizar rápidamente cálculos científicos, de ingeniería y matemáticos.

Scikit-Learn se utiliza en casi todos los programas y productos de aprendizaje automático. Tiene la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático recopilados a la perfección. Incluye algoritmos para aprendizaje automático supervisado y no supervisado, algoritmos de regresión, algoritmos para clasificación de imágenes y texto, así como también algoritmos de agrupación.

SciKit-Learn es la opción obvia para los desarrolladores cuando desean mejorar un producto existente o su funcionamiento utilizando datos anteriores.

7.Keras:

Si desea trabajar con redes neuronales, Keras es la mejor biblioteca para usted. Keras se desarrolló inicialmente como una plataforma para redes neuronales, pero con el paso del tiempo y el éxito masivo, más tarde se convirtió en una biblioteca Python independiente.

Keras se utiliza principalmente en grandes empresas de tecnología como Uber, Netflix y Square para procesar grandes cantidades de datos de texto e imágenes simultáneamente con la mayor precisión. Keras se utiliza en aplicaciones a gran escala porque proporciona un excelente soporte para múltiples backends con su perfecta estabilidad y rendimiento.

8.Naranja3:

Orange3 es una biblioteca de Python que fue desarrollada en 1996 por científicos de la Universidad de Ljubljana. Orange3 se ve muy favorecido en la comunidad debido a su curva de aprendizaje más manejable. El desarrollo de Orange3 se centró en la creación de sistemas de recomendación de alta precisión. Hoy, Orange3 se ha expandido a varios subgrupos. Se puede utilizar para la minería de datos y la visualización de datos, así como también para el cálculo numérico.

Lo que distingue a Orange3 es su estructura basada en widgets. Con la ayuda de esta estructura, los desarrolladores pueden crear fácilmente modelos de mejor rendimiento, y estos modelos se pueden usar para proporcionar pronósticos comerciales precisos.

9. Ciencia ficción:

SciPy es otra biblioteca de Python que se enfoca en proporcionar métodos y funciones para cálculos precisos. La biblioteca SciPy es parte de la pila SciPy tan reconocida en la industria.

SciPy se utiliza mucho en cálculos científicos, matemáticos y relacionados con la ingeniería. Es excelente para manejar cálculos complejos y, por lo tanto, ha sido el precursor de la industria. SciPy se compone de NumPy, por lo que puede estar seguro de que los cálculos de SciPy serán altamente eficientes y súper rápidos.

Además, SciPy aborda directamente temas matemáticos avanzados como estadística, álgebra lineal, correlación, integración y otros cálculos numéricos. Hace todo esto a una velocidad vertiginosa, aumentando el rendimiento general de los modelos de aprendizaje automático desarrollados con SciPy.

10. Teano:

Theano se desarrolló principalmente para abordar ecuaciones matemáticas grandes y complejas que no se podían resolver rápidamente. A los investigadores del Instituto de Algoritmos de Aprendizaje de Montreal se les ocurrió la idea de desarrollar Theano.

Desde sus inicios, siempre ha tenido que competir con algunas de las mejores bibliotecas de aprendizaje automático. Sin embargo, Theano sigue siendo muy eficiente en el uso y puede funcionar excepcionalmente bien tanto en CPU como en GPU. Theano también permite la reutilización de código en sus modelos, lo que mejora la velocidad general de desarrollo de un producto.

El uso de estas bibliotecas es fundamental para el desarrollo de productos mejores y más estables. Si desea crear visualizaciones a partir de su análisis de datos, debe optar por la biblioteca Matplotlib debido a las amplias opciones que ofrece. Sin embargo, si está trabajando con tensores, así como con otros cálculos numéricos que deben procesarse a velocidades muy rápidas, definitivamente debe continuar con TensorFlow.

Python es un lenguaje de propósito general, viene con todo tipo de bibliotecas y módulos que brindan beneficios adicionales al lenguaje. Si el aprendizaje automático es su dominio principal, estas son algunas de las mejores bibliotecas de aprendizaje automático jamás publicadas para el entorno de Python.

Acerca del autor.

Harikrishna Kundariya, es un experto en marketing, desarrollador, IoT, ChatBot y Blockchain, diseñadora, cofundadora y directora de Tecnologías eSparkBiz. Su experiencia de 8+ le permite brindar soluciones digitales a nuevas empresas basadas en IoT y ChatBot.

Fuente: https://blog.ionixxtech.com/top-10-python-machine-learning-libraries-of-all-time/