Quando falamos de aprendizagem de máquinas e inteligência artificial, imaginamos um mundo de ritmo rápido e futurista. Com modelos avançados, podemos tomar decisões inteligentes que têm uma melhor personalização. Da mesma forma, podemos melhorar a funcionalidade dos algoritmos de aprendizagem de máquinas. Ainda hoje, podemos conceber modelos que podem ouvir, ver e responder ao ambiente com a ajuda de dados de formação e gerar novos dados para melhorar a experiência do utilizador.
No entanto, criar tais modelos de aprendizagem de máquinas não é uma tarefa fácil. Encontrará inúmeros desafios na finalização do modelo. Mas pode confiar em várias ferramentas e aplicações para o ajudar no processo. Existem várias bibliotecas python que pode utilizar para realizar numerosas tarefas e actividades. Estas bibliotecas funcionam como blocos de construção na construção de um modelo de aprendizagem de máquinas de sucesso. Hoje vamos listar as melhores bibliotecas Python para a aprendizagem de máquinas e como elas podem ajudá-lo.

O que são as bibliotecas Python?

Para a maioria dos programadores, a codificação pode ser uma tarefa intimidante e nervosa – as complicações na codificação limitam a capacidade dos nossos projectos. Contudo, as bibliotecas python ajudam a eliminar a necessidade de escrever códigos extensos que, na sua maioria, terminam em erro. Já não é necessário trabalhar no seu projecto a partir do zero. As bibliotecas python permitem-lhe desenvolver a aprendizagem de máquinas, visualização de dados, ciência de dados e projectos semelhantes.
As bibliotecas Python ajudam a reduzir o consumo de tempo e a trazer eficiência ao projecto. Estas ferramentas geram códigos frequentemente utilizados, pelo que não tem de escrever códigos completos cada vez que inicia um novo projecto. Além disso, estas ferramentas são uma colecção de recursos que pode ser reutilizada. A fonte de raiz é a base das bibliotecas python de código aberto.

As melhores bibliotecas Python para a aprendizagem de máquinas

1. Theano

Theano é uma biblioteca Python de código aberto para a aprendizagem de máquinas que ajuda a completar expressões matemáticas. Esta biblioteca compreenderá a estrutura do seu modelo e gerará o código relevante que poderá utilizar com outras bibliotecas python. A principal função de Theano é calcular as expressões de forma simbólica para usar em redes neuronais e algoritmos de aprendizagem profunda. Esta é uma biblioteca fundacional principal de Python que pode utilizar em aprendizagem profunda. Theano simplifica o seu processo de concepção de um algoritmo de aprendizagem de máquinas.

Características de Theano

– Pode integrar Theano com NumPy
– Theano oferece consistência no cálculo do valor das variáveis de um modelo. Processo estável e rápido para encontrar o resultado
– Pode obter de forma eficiente uma representação matemática dos derivados das funções para um ou mais inputs
– Pode avaliar as expressões mais rapidamente gerando um código C dinâmico
– Não importa se está a utilizar GPU, pode calcular o valor dos dados mais rapidamente do que a CPU

2. Scikit-learn

O Snicket-learn é uma ferramenta simples que pode utilizar para a análise de dados preditivos. Pode integrar as bibliotecas SciPy e Numpy para computação científica e matemática. Scikit-learn pode suportar numerosos algoritmos não supervisionados e supervisionados. Pode realizar diferentes tarefas tais como classificação, regressão, agrupamento, e outras tarefas de mineração de dados com esta biblioteca Python. Esta biblioteca apresenta algoritmos tais como k-neighbors, florestas aleatórias, e máquinas vectoriais de suporte, etc.

Características do Scikit-learn

– A ferramenta é eficiente e rápida
– Pode integrar diferentes bibliotecas, tais como SciPy e Numpy
– Pode facilmente instalar e aceder a uma gama bem estabelecida e ampla de algoritmos.
– É possível combinar a previsão de um modelo supervisionado.

3. NumPy

NumPy apoia o seu modelo de aprendizagem da máquina com representação matemática e científica. Pode realizar tarefas lógicas no Array. Esta biblioteca python ajuda a criar matrizes, manipular essas matrizes, aceder a valores, e transmitir. Pode formar a base do seu projecto de aprendizagem de máquinas com estas bibliotecas Python.

Características da NumPy

– NumPy é uma biblioteca de Python de actuação rápida
– Esta biblioteca também inclui ferramentas para integrar código Fortran, C, e C++
– Este tipo de biblioteca de Python é homogénea. É por isso que é mais rápida é a execução das tarefas
– NumPy inclui várias arrays tais como estatísticas, algébricas e rotinas trigonométricas que ajudam numerosas operações matemáticas

4. SciPy

SciPy ajuda-o com o processamento numérico do seu modelo. Pode incluir várias constantes matemáticas no seu projecto de aprendizagem de máquinas com esta biblioteca Python. SciPy pode fornecer numerosas constantes tais como a massa de um electrão, a constante gravitacional de Newton, a velocidade da luz, e o valor de pi.

Características de SciPy

– Pode aceder facilmente a esta biblioteca Python de código aberto
– Pode integrar SciPy com outras bibliotecas, tais como NumPy e Pandas
– SciPy permite visualizar e manipular os dados com numerosos comandos diferentes
– Pode resolver integrais das funções com a ajuda de SciPy

5. PyTorch

PyTorch é outra biblioteca de aprendizagem de máquinas de código aberto que diferencia automaticamente entre formação e construção de redes neurais. Pode utilizar esta estrutura para várias tarefas e actividades, tais como processamento de linguagem natural e visão por computador. Muitos investigadores preferem esta biblioteca de aprendizagem profunda para computar e diferenciar de forma eficiente os modelos baseados em gráficos. Muitas empresas de topo, tais como Facebook, Apple, e NVIDIA, utilizam esta biblioteca para os seus produtos.

Características da PyTorch

– A PyTorch ajuda no processo de investigação e na geração de dados complexos e problemáticos
– Esta biblioteca é simples e flexível, e muitos investigadores e académicos confiam nesta estrutura para novos modelos de aprendizagem de máquinas
– Pode utilizar PyTorch para realizar a regressão, a modelação preditiva, a classificação e a previsão das suas tarefas

6. TensorFlow

TensorFlow é uma biblioteca Python de código aberto em que vários criadores dependem para desenvolver redes neurais com múltiplas camadas. TensorFlow permite-lhe compreender, descobrir, prever, criar, e classificar os dados.

Características de TensorFlow

– TensorFlow permite-lhe trabalhar em expressões matemáticas com Array multi-dimensional
– Pode gerar um grande número de computações numéricas com TensorFlow
– Esta é uma biblioteca Python flexível com múltiplas versões e modelos
– TensorFlow funcionará melhor com modelos que incluem múltiplas e complexas camadas de redes neurais

Conclusão

A lista acima de bibliotecas Python irá ajudá-lo a começar com o projecto de aprendizagem de máquinas que pretende conceber. Estas bibliotecas incluem múltiplos componentes que contribuem para o seu projecto, mesmo que saiba pouco sobre a codificação. Python é a linguagem principal do projecto de aprendizagem de máquinas, e estas melhores bibliotecas Python para aprendizagem de máquinas são notáveis para facilitar as tarefas de desenvolvimento do seu projecto.