As 10 principais bibliotecas de aprendizado de máquina Python de todos os tempos

A ideia de Guido Van Rossum, Python é uma linguagem de programação orientada a objetos que tornou muitas coisas novas possíveis no campo da ciência da computação. O principal motivo de Guido Van Rossum ao desenvolver Python foi dar à luz uma linguagem que fosse facilmente legível e também fácil de aprender para iniciantes - Guido teve sucesso em ambos os aspectos.

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A linguagem de programação Python é a primeira escolha para empresas que desejam mudar para os campos de aprendizado de máquina e IA e usar a ciência de dados. Graças a um vasto número de bibliotecas, o Python também se tornou a primeira escolha entre os desenvolvedores das Agências de Desenvolvimento do Python para experimentar coisas novas na indústria.

Python tem a coleção de bibliotecas mais extensa já desenvolvida para uma linguagem. Ele também possui uma ampla gama de aplicativos e é uma linguagem de uso geral, o que significa que pode ser usado no desenvolvimento de quase todos os tipos de produtos, seja um site, um aplicativo de desktop, um aplicativo de back-end ou o desenvolvimento de sistemas inteligentes.

Estamos explorando dez bibliotecas dedicadas à implementação de aprendizado de máquina na linguagem Python.

1. Pandas:

Pandas é uma das bibliotecas de manipulação de dados mais bem construídas desta lista. A biblioteca Pandas foi criada na empresa AQR Financial e posteriormente aberta a pedido de um dos seus colaboradores, que foi o líder no desenvolvimento desta biblioteca.

A biblioteca Pandas tem as melhores maneiras de lidar com dados e manipular grandes conjuntos de dados. Os programadores que trabalham com grandes conjuntos de dados no domínio do aprendizado de máquina usam a biblioteca para estruturar o conjunto de dados de acordo com as necessidades do negócio. Além disso, o Pandas também tem uma ótima aplicação em análise e manipulação de dados.

2. NumPy:

NumPy é como Python obteve seus recursos de computação numérica. Python foi desenvolvido pela primeira vez sem muitos recursos de computação numérica, o que atrapalhou seu progresso. No entanto, os desenvolvedores criaram essa biblioteca e o Python foi capaz de se tornar uma linguagem melhor a partir daí.

NumPy oferece uma infinidade de opções de computação numérica, como cálculos para álgebra linear, trabalho com matrizes e similares. Sendo o NumPy uma biblioteca de código aberto, está constantemente sendo refinado e atualizado com fórmulas mais recentes que simplificam o uso da biblioteca. O NumPy é útil em empreendimentos de aprendizado de máquina, como expressar e trabalhar com imagens, grandes matrizes e implementações de ondas sonoras.

3. Matplotlib:

Matplotlib é freqüentemente usado junto com dados numéricos e estatisticamente computados, uma biblioteca útil para traçar vários tipos de gráficos, histogramas e gráficos. É instrumental na visualização de dados e é a escolha definitiva para visualização de dados e relatórios durante o uso de Python.

Matplotlib, quando usado junto com NumPy e SciPy, tem a capacidade de substituir a necessidade de usar a linguagem estatística MATLAB para análise e visualização de dados.

Matplotlib também tem o maior número de opções quando se trata de análise de dados e ferramentas de visualização. Ele pode ajudar os desenvolvedores a apresentar sua análise de dados de uma forma mais eficiente, usando a abundância de gráficos 2D e 3D, bem como outros diagramas de plotagem.

4.PyTorch:

O PyTorch foi desenvolvido no Facebook quando a empresa queria entrar em tecnologias e aplicativos de aprendizado de máquina mais recentes. É usado principalmente em tarefas computacionais complexas, como processamento de imagens e processamento de linguagem natural.

Esta biblioteca foi desenvolvida principalmente para facilitar projetos de grande escala, principalmente relacionados à pesquisa e ao desenvolvimento do domínio do aprendizado de máquina. É, portanto, ágil e capaz de se adaptar a projetos em constante mudança.

O PyTorch é usado onde grandes quantidades de dados devem ser processadas e também está disponível na nuvem, eliminando a necessidade de configurar um hardware especial para usá-lo. Esses são os benefícios adicionais de usar esta biblioteca de aprendizado de máquina em seu projeto.

5.Fluxo do Tensor:

TensorFlow é outra excelente biblioteca de computação numérica no ecossistema Python. Desenvolvido pela equipe do Google Brain e entregue à comunidade em 2015, o TensorFlow tem apresentado um desempenho excepcionalmente bom. A equipe do Google também fornece atualizações regulares e novos recursos para a biblioteca, o que a torna ainda mais poderosa no dia a dia.

O TensorFlow é usado em quase todos os produtos do Google que contam com aprendizado de máquina. É a biblioteca de primeira escolha para quando os desenvolvedores precisam trabalhar com redes neurais, visto que as redes neurais contêm uma série de operações de tensores, e essa biblioteca é altamente eficiente na execução dessas operações.

Essa biblioteca também é a primeira escolha para quando os desenvolvedores desejam construir modelos que podem ser implantados de forma rápida e eficiente. O TensorFlow permite que as equipes desenvolvam e testem seus modelos de aprendizado de máquina em várias plataformas e dispositivos. As unidades também podem implantar seus modelos na nuvem e coletar dados e ideias significativas por meio do TensorFlow.

6.Scikit-Aprenda:

Uma das bibliotecas de aprendizado de máquina mais populares no GitHub, o SciKit-Learn permite que os desenvolvedores realizem cálculos científicos, de engenharia e matemáticos rapidamente.

O Scikit-Learn é usado em quase todos os programas e produtos de aprendizado de máquina. Ele tem a maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina coletados com perfeição. Inclui algoritmos para aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado, algoritmos de regressão, algoritmos para classificação de imagens e texto, bem como algoritmos de agrupamento.

O SciKit-Learn é a escolha óbvia para desenvolvedores quando desejam melhorar um produto existente ou seu funcionamento usando dados anteriores.

7. Keras:

Se você deseja trabalhar com redes neurais, Keras é a melhor biblioteca para você. Keras foi inicialmente desenvolvido como uma plataforma para redes neurais, mas com o passar do tempo e obtendo enorme sucesso, foi mais tarde convertido em uma biblioteca Python autônoma.

Keras é usado principalmente em grandes empresas de tecnologia como Uber, Netflix e Square para processar grandes quantidades de texto e dados de imagem simultaneamente com a melhor precisão. Keras é usado em aplicativos de grande escala porque fornece excelente suporte para vários back-ends com estabilidade e desempenho perfeitos.

8. Laranja3:

Orange3 é uma biblioteca Python desenvolvida em 1996 por cientistas da Universidade de Ljubljana. Orange3 é muito favorecido na comunidade por causa de sua curva de aprendizado mais gerenciável. O desenvolvimento do Orange3 foi focado na criação de sistemas de recomendação altamente precisos. Hoje Orange3 se expandiu em vários subgrupos. Ele pode ser usado para mineração de dados e visualização de dados, bem como computação numérica.

O que distingue o Orange3 é sua estrutura baseada em widget. Com a ajuda dessa estrutura, os desenvolvedores podem criar facilmente modelos de melhor desempenho e esses modelos podem ser usados ​​para fornecer previsões de negócios precisas.

9.CiPy:

SciPy é outra biblioteca Python que se concentra em fornecer métodos e funções para cálculos precisos. A biblioteca SciPy é uma parte da pilha SciPy, reconhecida na indústria.

SciPy é amplamente utilizado em cálculos científicos, matemáticos e relacionados à engenharia. É excelente para lidar com cálculos complexos e, portanto, foi o precursor na indústria. O SciPy é composto de NumPy, então você pode ter certeza de que os cálculos do SciPy serão altamente eficientes e super rápidos.

Além disso, o SciPy aborda diretamente tópicos matemáticos avançados, como estatística, álgebra linear, correlação, integração e outros cálculos numéricos. Ele faz tudo isso em uma velocidade vertiginosa, aumentando o desempenho geral dos modelos de aprendizado de máquina desenvolvidos com o SciPy.

10. Theano:

Theano foi desenvolvido principalmente para lidar com equações matemáticas grandes e complexas que não podiam ser resolvidas rapidamente. Pesquisadores do Montreal Institute of Learning Algorithms tiveram a ideia de desenvolver o Theano.

Desde seu início, ele sempre teve que competir com algumas das melhores bibliotecas de aprendizado de máquina. No entanto, Theano ainda é altamente eficiente no uso e pode funcionar excepcionalmente bem em CPUs e GPUs. Theano também permite a reutilização de código em seus modelos, o que aumenta a velocidade geral de desenvolvimento de um produto.

O uso de tais bibliotecas é crucial para o desenvolvimento de produtos melhores e mais estáveis. Se você deseja criar visualizações a partir de sua análise de dados, você deve optar pela biblioteca Matplotlib por causa das extensas opções que ela oferece. Se você estiver trabalhando com tensores, no entanto, bem como outros cálculos numéricos que precisam ser processados ​​em velocidades muito rápidas, você definitivamente deve continuar com o TensorFlow.

Python é uma linguagem de propósito geral, ela vem com todos os tipos de bibliotecas e módulos que fornecem benefícios adicionais à linguagem. Se o aprendizado de máquina é seu domínio principal, essas são algumas das melhores bibliotecas de aprendizado de máquina já publicadas para o ambiente Python.

Sobre o autor

Harikrishna Kundariya, é um comerciante, desenvolvedor, experiente em IoT, ChatBot e Blockchain, designer, cofundador, Diretor de Tecnologias eSparkBiz. Sua experiência com mais de 8 anos permite que ele forneça soluções digitais para novas empresas com base em IoT e ChatBot.

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