Cuando hablamos de aprendizaje de máquinas e inteligencia artificial, imaginamos un mundo acelerado y futurista. Con modelos avanzados, podemos tomar decisiones inteligentes que tienen una mejor personalización. Del mismo modo, podemos hacer mejoras en la funcionalidad de los algoritmos de aprendizaje automático. Incluso hoy en día, podemos diseñar modelos que pueden oír, ver y responder al entorno con la ayuda de datos de entrenamiento y generar nuevos datos para mejorar la experiencia del usuario.
Sin embargo, la creación de tales modelos de aprendizaje automático no es una tarea fácil. Se encontrarán numerosos desafíos para finalizar el modelo. Pero puede confiar en varias herramientas y aplicaciones para ayudarle en el proceso. Hay varias bibliotecas de pitón que puede utilizar para realizar numerosas tareas y actividades. Estas bibliotecas funcionan como bloques de construcción en la construcción de un modelo de aprendizaje de máquina exitoso. Hoy haremos una lista de las mejores bibliotecas de Python para el aprendizaje automático y cómo pueden ayudarte.

¿Qué son las bibliotecas de python?

Para la mayoría de los desarrolladores, la codificación puede ser una tarea intimidante y angustiosa – las complicaciones en la codificación limitan la capacidad de nuestros proyectos. Sin embargo, las bibliotecas python ayudan a eliminar la necesidad de escribir códigos extensos que en su mayoría terminan en error. Ya no tienes que trabajar en tu proyecto desde cero. Las librerías python permiten desarrollar proyectos de aprendizaje automático, visualización de datos, ciencia de los datos y otros proyectos similares.
Las bibliotecas de Python ayudan a reducir el consumo de tiempo y a aportar eficiencia al proyecto. Estas herramientas generan códigos de uso frecuente, de modo que no tienes que escribir códigos completos cada vez que empiezas un nuevo proyecto. Además, estas herramientas son una colección de recursos que puedes reutilizar. El código raíz es la base de las bibliotecas pitón de código abierto.

Las mejores bibliotecas python para el aprendizaje automático

1. Theano

Theano es una biblioteca Python de código abierto para el aprendizaje de máquinas que ayuda a completar las expresiones matemáticas. Esta biblioteca comprenderá la estructura de su modelo y generará código relevante que podrá utilizar con otras bibliotecas de python. La función principal de Theano es computar las expresiones en forma simbólica para usarlas en redes neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo. Esta es la principal biblioteca fundamental de Python que puedes usar en el aprendizaje profundo. Theano simplifica su proceso para diseñar un algoritmo de aprendizaje automático.

Características de Theano

– Puedes integrar a Theano con NumPy
– Theano ofrece consistencia en el cálculo del valor de las variables en un modelo. Un proceso estable y rápido para encontrar el resultado
– Se puede derivar eficientemente una representación matemática de las derivadas de las funciones para una o más entradas
– Puedes evaluar las expresiones más rápido generando un código C dinámico
– No importa si estás usando la GPU, puedes calcular el valor de los datos más rápido que la CPU

2. Scikit-learn

Snicket-learn es una herramienta sencilla que puede utilizarse para el análisis predictivo de datos. Puede integrar las bibliotecas SciPy y Numpy para el cálculo científico y matemático. Scikit-learn puede soportar numerosos algoritmos no supervisados y supervisados. Puede realizar diferentes tareas como la clasificación, regresión, agrupación y otras tareas de minería de datos con esta biblioteca Python. Esta biblioteca cuenta con algoritmos como k-neighbors, bosques aleatorios, y máquinas de vectores de apoyo, etc.

Características de Scikit-learn

– La herramienta es eficiente y rápida
– Puedes integrar diferentes bibliotecas como SciPy y Numpy
– Puede instalar y acceder fácilmente a un bien establecido y amplio surtido de algoritmos.
– Puede combinar la predicción de un modelo supervisado.

3. NumPy

NumPy apoya su modelo de aprendizaje de la máquina con la representación matemática y científica. Puede realizar tareas lógicas en Array. Esta biblioteca de pitones ayuda a crear matrices, manipular esas matrices, acceder a los valores y a la difusión. Puedes formar la base de tu proyecto de aprendizaje automático con estas librerías Python.

Características de NumPy

– NumPy es una biblioteca de rápido rendimiento de Python
– Esta biblioteca también incluye herramientas para integrar el código de Fortran, C y C++
– Este tipo de biblioteca de Python es homogénea. Por eso es más rápida es la ejecución de las tareas
– NumPy incluye varios arreglos como rutinas estadísticas, algebraicas y trigonométricas que ayudan a numerosas operaciones matemáticas

4. SciPy

SciPy le ayuda con el procesamiento numérico de su modelo. Puede incluir varias constantes matemáticas en su proyecto de aprendizaje de la máquina con esta biblioteca de Python. SciPy puede proporcionar numerosas constantes como la masa de un electrón, la constante gravitatoria de Newton, la velocidad de la luz y el valor de pi.

Características de SciPy

– Puedes acceder fácilmente a esta biblioteca de código abierto de Python
– Puedes integrar SciPy con otras librerías como NumPy y Pandas
– SciPy permite visualizar y manipular los datos con numerosos comandos diferentes
– Puedes resolver integrales de las funciones con la ayuda de SciPy

5. PyTorch

PyTorch es otra biblioteca de aprendizaje de máquinas de código abierto que diferencia automáticamente entre el entrenamiento y la construcción de redes neuronales. Puede utilizar este marco para varias tareas y actividades como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computador. Muchos investigadores prefieren esta biblioteca de aprendizaje profundo para computar eficientemente y diferenciar los modelos basados en gráficos. Muchas empresas importantes, como Facebook, Apple y NVIDIA, utilizan esta biblioteca para sus productos.

Características de PyTorch

– PyTorch ayuda en el proceso de investigación y en la generación de datos complejos y problemáticos
– Esta biblioteca es simple y flexible, y muchos investigadores y académicos confían en este marco para los nuevos modelos de aprendizaje de la máquina
– Puedes utilizar PyTorch para realizar la regresión, el modelado predictivo, la clasificación y la predicción de tus tareas

6. TensorFlow

TensorFlow es una librería Python de código abierto en la que confían varios desarrolladores para desarrollar redes neuronales con múltiples capas. TensorFlow permite entender, descubrir, predecir, crear y clasificar los datos.

Características de TensorFlow

– TensorFlow le permite trabajar en expresiones matemáticas con el Array multidimensional
– Puedes generar un gran número de cálculos numéricos con TensorFlow
– Esta es una flexible biblioteca de Python con múltiples versiones y modelos
– TensorFlow funcionará mejor con modelos que incluyan múltiples y complejas capas de redes neuronales

Conclusión

La lista anterior de bibliotecas de Python te ayudará a comenzar con el proyecto de aprendizaje de la máquina que quieras diseñar. Estas librerías incluyen múltiples componentes que contribuyen a tu proyecto, incluso si sabes poco sobre la codificación. Python es el lenguaje central del proyecto de aprendizaje automático, y estas mejores bibliotecas de Python para el aprendizaje automático son notables para facilitar las tareas de desarrollo de su proyecto.