El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) se están extendiendo a varias industrias, y la mayoría de las empresas han comenzado a invertir activamente en estas tecnologías. Con la expansión del volumen y la complejidad de los datos, ML e AI son ampliamente recomendados para su análisis y procesamiento. La IA ofrece información y predicciones más precisas para mejorar la eficiencia empresarial, aumentar la productividad y reducir los costos de producción.

Los proyectos de IA y ML difieren de los proyectos de software convencionales. Varía según la pila de tecnología, las habilidades para proyectos basados en ML y la demanda de investigación en profundidad. Para crear un esquema de ML e IA, debe elegir un lenguaje de programación, que debe ser flexible, estable e incluir bibliotecas y marcos predefinidos. Python es uno de esos lenguajes en los que puede ver muchos proyectos de aprendizaje automático e inteligencia artificial de Python en desarrollo hoy en día. Aquí hemos enumerado las 8 mejores bibliotecas de Python que podrían usarse para el aprendizaje automático.

¿Por qué se prefiere Python para el aprendizaje automático y la IA?

Python apoya a los desarrolladores durante todo el desarrollo del software.
ciclo de vida para ser productivos y tener confianza en el producto que están construyendo. Python ofrece muchos beneficios para crear proyectos de IA y ML. Estos son algunos ejemplos de beneficios:

Estas características agregan valor a la popularidad general del lenguaje de programación. Las amplias colecciones de bibliotecas de Python para el aprendizaje automático simplifican los gastos generales de desarrollo y reducen el tiempo de desarrollo. Su sintaxis simple, así como su legibilidad, admiten pruebas rápidas de procesos complejos y hacen que el lenguaje sea fácil de entender para los que no son programadores. PHP se considera un competidor de Python en términos de web
y desarrollo de aplicaciones. Pero en términos de AI y ML, necesita PHP específico
experiencia en desarrollo que han trabajado en las bibliotecas ML.

Las mejores bibliotecas de Python para el aprendizaje automático y la IA

La implementación de algoritmos de ML e IA requiere un entorno bien estructurado y bien probado para permitir a los desarrolladores encontrar soluciones de codificación de la mejor calidad. Para reducir el tiempo de desarrollo, existen innumerables bibliotecas de Python para el aprendizaje automático. La biblioteca o marco de Python es un programa escrito previamente que está listo para usar en tareas de codificación comunes. Familiaricémonos con las mejores bibliotecas de aprendizaje automático de Python:

1. Python de flujo tensor

TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de Python de extremo a extremo para realizar cálculos numéricos de alto nivel. TensorFlow puede manejar redes neuronales profundas para el reconocimiento de imágenes, clasificación de dígitos escritos a mano, redes neuronales recurrentes, NLP (lenguaje natural).
Processing), incrustación de palabras y PDE (ecuación diferencial parcial). TensorFlow Python garantiza un excelente soporte de arquitectura para permitir implementaciones informáticas sencillas en una amplia gama de plataformas, incluidos equipos de escritorio, servidores y dispositivos móviles.

La abstracción es el principal beneficio de TensorFlow Python para el aprendizaje automático y los proyectos de inteligencia artificial. Esta función permite a los desarrolladores centrarse en la lógica integral de la aplicación en lugar de ocuparse de los detalles mundanos de la implementación de algoritmos. Con esta biblioteca, los desarrolladores de Python ahora pueden aprovechar sin esfuerzo AI y ML para crear aplicaciones receptivas únicas, que responden a las entradas del usuario, como expresiones faciales o de voz.

2. Pitón Keras

Keras es una biblioteca líder de Python de código abierto escrita para construir redes neuronales y proyectos de aprendizaje automático. Puede ejecutarse en Deeplearning4j, MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Theano o TensorFlow. Ofrece casi todos los módulos independientes, incluidos optimizadores, capas neuronales, funciones de activación, esquemas de inicialización, funciones de costos y esquemas de regularización. Facilita agregar nuevos módulos al igual que agregar nuevas funciones y clases. Como el modelo ya está definido en el código, no necesita tener archivos de configuración de modelo separados.

Keras simplifica el diseño y desarrollo de una red neuronal para los principiantes en aprendizaje automático. Keras Python también se ocupa de las redes neuronales de convolución. Incluye algoritmos para capas de normalización, optimizador y activación. En lugar de ser una biblioteca de aprendizaje automático de Python de extremo a extremo, Keras funciona como una interfaz extensible y fácil de usar que mejora la modularidad y la expresividad total.

3. Teano Pitón

Desde su llegada en 2007, Theano ha cautivado a los desarrolladores e investigadores de Python de ML e IA.

En esencia, es una biblioteca informática científica muy conocida que le permite definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas, que se ocupa de matrices multidimensionales. El fundamento de varias aplicaciones de ML e IA es el cálculo repetitivo de una expresión matemática complicada. Theano le permite realizar cálculos intensivos en datos hasta cien veces más rápido que cuando se ejecuta solo en su CPU. Además, está bien optimizado para GPU, lo que ofrece una diferenciación simbólica efectiva e incluye amplias capacidades de prueba de código.

Cuando se trata de rendimiento, Theano es una excelente biblioteca de aprendizaje automático de Python, ya que incluye la capacidad de manejar cálculos en grandes redes neuronales. Su objetivo es aumentar el tiempo de desarrollo y el tiempo de ejecución de las aplicaciones de ML, en particular en los algoritmos de aprendizaje profundo. El único inconveniente de Theano frente a TensorFlow es que su sintaxis es bastante difícil para los principiantes.

4. Scikit-aprende Python

Scikit-learn es otra importante biblioteca de aprendizaje automático Python de código abierto con una amplia gama de algoritmos de agrupación, regresión y clasificación. DBSCAN, aumento de gradiente, bosques aleatorios, máquinas vectoriales y k-means son algunos ejemplos. Puede interoperar con bibliotecas numéricas y científicas de Python como NumPy y SciPy.

Es una biblioteca de inteligencia artificial utilizable comercialmente. Esta biblioteca de Python admite ML supervisado y no supervisado. Aquí hay una lista de los principales beneficios de Scikit-learn Python que lo convierte en una de las bibliotecas de Python más preferibles para el aprendizaje automático:

• Reducción de la dimensionalidad
• Poda e inducción del árbol de decisión
• Aprendizaje de límites de decisión
• Análisis y selección de características
• Detección y rechazo de valores atípicos
• Modelado de probabilidad avanzado
• Clasificación y agrupamiento no supervisados

5. Pitón PyTorch

¿Alguna vez pensó por qué PyTorch se ha convertido en una de las bibliotecas populares de Python para el aprendizaje automático en tan poco tiempo?

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de Python lista para producción con excelentes ejemplos, aplicaciones y casos de uso respaldados por una comunidad sólida. Esta biblioteca absorbe una fuerte aceleración de GPU y le permite aplicarla desde aplicaciones como NLP. Como es compatible con los cálculos de GPU y CPU, le brinda optimización del rendimiento y capacitación distribuida escalable tanto en investigación como en producción. Las redes neuronales profundas y el cálculo de Tensor con aceleración de GPU son las dos funciones de gama alta de PyTorch. Incluye un compilador de aprendizaje automático llamado Glow que aumenta el rendimiento de los marcos de aprendizaje profundo.

6. NumPyPython

NumPy o Numerical Python es álgebra lineal desarrollada en Python. ¿Por qué una gran cantidad de desarrolladores y expertos lo prefieren a las otras bibliotecas de Python para el aprendizaje automático?

Casi todos los paquetes de aprendizaje automático de Python, como Mat-plotlib, SciPy, Scikit-learn, etc., se basan en esta biblioteca en una medida razonable. Viene con funciones para manejar operaciones matemáticas complejas como álgebra lineal, transformación de Fourier, números aleatorios y características que funcionan con matrices y n-arreglos en Python. El paquete NumPy Python también realiza cálculos científicos. Es ampliamente utilizado en el manejo de ondas de sonido, imágenes y otras funciones binarias.

7. Pandas pitón

En los proyectos de aprendizaje automático, se dedica una cantidad considerable de tiempo a preparar los datos, así como a analizar tendencias y patrones básicos. Aquí es donde Python Pandas recibe la atención de los expertos en aprendizaje automático. Python Pandas es una biblioteca de código abierto que ofrece una amplia gama de herramientas para la manipulación y el análisis de datos. Con esta biblioteca, puede leer datos de una amplia gama de fuentes como CSV, bases de datos SQL, archivos JSON y Excel.

Le permite administrar operaciones de datos complejas con solo uno o dos comandos. Python Pandas viene con varios métodos incorporados para combinar datos y agrupar y filtrar la funcionalidad de series temporales. En general, Pandas no solo se limita a manejar tareas relacionadas con datos; sirve como el mejor punto de partida para crear herramientas de datos más enfocadas y poderosas.

8. Pitón marino

Finalmente, la última biblioteca en la lista de bibliotecas de Python para aprendizaje automático e IA es Seaborn, una biblioteca de visualización sin igual, basada en los cimientos de Matplotlib. Tanto la narración como la visualización de datos son importantes para los proyectos de aprendizaje automático, ya que a menudo requieren un análisis exploratorio de los conjuntos de datos para decidir el tipo de algoritmo de aprendizaje automático que se debe aplicar. Seaborn ofrece una interfaz basada en conjuntos de datos de alto nivel para crear gráficos estadísticos sorprendentes.

Con esta biblioteca de aprendizaje automático de Python, es sencillo crear determinados tipos de gráficos, como series temporales, mapas de calor y gráficos de violín. Las funcionalidades de Seaborn van más allá de Python Pandas y matplotlib con las características para realizar estimaciones estadísticas al momento de combinar datos a través de observaciones, graficar y visualizar la idoneidad de los modelos estadísticos para fortalecer los patrones de conjuntos de datos.

Estos son los detalles de las actividades de Github para cada una de las bibliotecas de Python para el aprendizaje automático discutidas anteriormente:

Estas bibliotecas son extremadamente valiosas cuando trabaja en proyectos de aprendizaje automático, ya que ahorra tiempo y además proporciona funciones explícitas sobre las que se puede desarrollar. Entre la destacada colección de bibliotecas de Python para el aprendizaje automático, estas son las mejores bibliotecas, que vale la pena considerar. Con la ayuda de estas bibliotecas de aprendizaje automático de Python, puede introducir funciones analíticas de alto nivel, incluso con un conocimiento mínimo de los algoritmos subyacentes con los que está trabajando.