9 principais bibliotecas Python para aprendizado de máquina

No mundo atual dominado pela tecnologia, tudo gira em torno de dados. As empresas usam dados para tomar decisões de negócios informadas e compreender seus clientes. E com o aumento da inteligência artificial (IA) e da aprendizagem automática, as empresas estão agora a utilizar dados para fazer previsões, otimizar operações, detetar fraudes e muito mais.

Você provavelmente está se perguntando: o que é exatamente aprendizado de máquina? O aprendizado de máquina é um processo no qual os computadores aprendem a partir de dados para desenvolver inteligência artificial. Os cientistas de dados costumam ser os profissionais que constroem e mantêm esses modelos de aprendizado de máquina.

Para muitos, a linguagem preferida para o desenvolvimento de modelos é Python, devido à sua simplicidade e amplo suporte de biblioteca. Neste artigo, apresentaremos e exploraremos as 9 principais bibliotecas Python usadas para aprendizado de máquina.

O que é Python?

Python é uma linguagem popular frequentemente usada para programar aplicativos da web, conduzir análises de dados e pesquisas científicas e construir modelos de aprendizado de máquina. Foi desenvolvido por um homem chamado Guido van Rossum e lançado pela primeira vez em fevereiro de 1991. Desde então, o desenvolvimento do Python tem se expandido e agora oferece flexibilidade, mantendo sua simplicidade.

Por que Python para aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural?

A comunidade de ciência de dados usa Python ativamente para necessidades de aprendizado de máquina (ML) e PNL. Algumas das razões pelas quais o Python se tornou a linguagem preferida para qualquer modelo de aprendizado de máquina incluem o seguinte:

• Sintaxe simples e limpa: Python é super simples de usar – tanto que muitas vezes é a linguagem preferida de novos desenvolvedores, pesquisadores e cientistas de dados que estão iniciando suas carreiras. A sintaxe é limpa e possui métodos integrados escritos em um inglês claro, tornando-a mais fácil de seguir e entender. As bibliotecas Python para ML e PNL são escritas com a mesma simplicidade e facilidade de uso, permitindo que profissionais e iniciantes adquiram rapidamente a biblioteca.
• Amplo suporte para computação numérica: As bibliotecas de ML e PNL do Python oferecem estruturas de dados integradas, funções matemáticas e algoritmos de aprendizado de máquina, tornando a computação numérica fácil e eficaz.
• Apoio e recursos ativos da comunidade: Python está cercado por uma comunidade próspera, que oferece muito suporte e recursos. Esta comunidade oferece orientação, responde perguntas, produz documentação atualizada e muito mais, permitindo que todos tenham os recursos necessários para ter sucesso ao usar as bibliotecas ML e PNL do Python.
• Riqueza das bibliotecas de ML e PNL: Python tem muitas bibliotecas de ML e PNL bem conhecidas e robustas. Quer você seja um iniciante explorando ciência de dados ou um pesquisador experiente investigando projetos avançados de IA, qualquer que seja o projeto ou iniciativa que você tenha em mente, o Python provavelmente tem uma biblioteca para apoiar você e as necessidades do seu projeto.

Com todos esses benefícios, é fácil ver por que o Python é a linguagem preferida para aprendizado de máquina e desenvolvimento de PNL — e por que, quando se trata de bibliotecas de aprendizado de máquina, o Python se destaca.

Você sabia que 30% dos profissionais preferem usar Python para desenvolvimento e que Python é usado 90% do tempo quando os dados estão envolvidos?

Se você está tão animado quanto nós, vamos aprender sobre algumas das melhores bibliotecas Python para aprendizado de máquina disponíveis!

Principais bibliotecas de aprendizado de máquina em Python

Antes de começarmos, vamos entender o que realmente é uma biblioteca em Python. Uma biblioteca é uma coleção de métodos Python úteis para ajudá-lo a atingir um objetivo. Por exemplo, se você precisar de uma biblioteca de análise de sentimento Python, essa biblioteca provavelmente incluiria tudo o que você precisa para realizar a análise de sentimento.

Há uma variedade de bibliotecas de aprendizado de máquina Python disponíveis, incluindo opções para iniciantes, como Scikit-Learn, até bibliotecas mais avançadas. Vamos pular para as 9 principais bibliotecas de aprendizado de máquina em Python.

#1 Scikit-Learn

Scikit-Aprenda é uma conhecida biblioteca gratuita de aprendizado de máquina Python. Também atende pelo nome de “Sklearn” e é uma biblioteca Python de código aberto. Esta biblioteca é a escolha número um por um motivo. É ótimo para iniciantes no aprendizado de máquina porque oferece modelos pré-construídos e até conjuntos de dados como o Iris para ajudá-lo a começar rapidamente. Ele também fornece amplo suporte para recursos como pré-processamento e validação cruzada, tornando-o uma opção ideal também para profissionais avançados.

Características

• Integra-se bem com outras bibliotecas como NumPy e Pandas
• Algoritmos pré-construídos de classificação, regressão e clustering
• Fornece utilitários para pré-processamento de dados, dimensionamento de recursos e extração de recursos
• Oferece técnicas para redução de dimensionalidade e visualização de dados de alta dimensão
• Oferece ferramentas para avaliação de modelo, ajuste de hiperparâmetros e validação cruzada

Caso de uso

As empresas podem melhorar suas estratégias de marketing direcionadas usando o Scikit-Learn para segmentar clientes com base em seus comportamentos de compra.

#2 TensorFlow

TensorFlow também é uma biblioteca Python gratuita de aprendizado de máquina inventada pela equipe do Google Brain. Após seu lançamento em 2015, tornou-se uma famosa estrutura Python para a criação de modelos de aprendizado profundo. O principal objetivo desta biblioteca é ajudar os usuários a construir aplicativos de IA e aprendizado profundo. O Tensorflow é frequentemente considerado difícil de aprender e usar, pois requer uma compreensão sólida das ideologias de aprendizagem profunda.

Características

• Capaz de rodar em múltiplas CPUs e GPUs
• Flexível e versátil para construir e treinar diferentes tipos de redes neurais
• Capacidades de diferenciação automática
• Pode lidar com grandes conjuntos de dados e dados de alta dimensão com eficiência
• Permite cálculos matemáticos eficientes e escalonáveis
• Permite salvar modelo e serialização
• Oferece uma ferramenta de visualização para monitorar métricas relevantes durante o treinamento

Caso de uso

Para aplicativos de recomendação, o TensorFlow fornece os métodos necessários para criar conteúdo personalizado e recomendações para clientes em plataformas de comércio eletrônico.

#3 Queras

Keras é uma biblioteca Python de código aberto, também desenvolvida pelo Google. O que torna o Keras tão popular é sua forte integração com o TensorFlow. É uma biblioteca Python de rede neural bacana construída no TensorFlow. Keras oferece um design modular e fácil de usar, tornando-o um pouco mais fácil de usar do que o TensorFlow. E, por último, a intenção desta biblioteca é permitir que os usuários criem protótipos, experimentem e produzam aplicativos de aprendizagem profunda.

Características

• Projetado para ser fácil de usar, modular e extensível por natureza
• Pode aproveitar o back-end do TensorFlow
• Suporta outras bibliotecas de aprendizagem profunda
• Fornece acesso a uma coleção de modelos pré-treinados
• Inclui um sistema de retorno de chamada usado para checkpoint de modelo
• Suporta aceleração de GPU

Caso de uso

Na construção de agentes de aprendizagem por reforço, Keras é usado na indústria para otimizar determinados objetivos, como jogos ou controle robótico.

#4 PyTorch

PyTorch é uma estrutura de aprendizado profundo de código aberto baseada na biblioteca Torch e escrita em Python. A biblioteca Torch é uma estrutura de ML e computação científica escrita em Lua. Esta estrutura foi criada pelo laboratório de pesquisa de IA do Facebook. PyTorch é geralmente usado para aplicativos de aprendizado profundo, como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem.

Características

• Altamente flexível e extensível
• Permite a construção de gráficos computacionais dinâmicos
• Suporte nativo para Python e desempenho perfeito
• Capacidades automáticas de diferenciação e otimização
• Permite serialização e implantação de modelos fora do Python
• Permite que os usuários criem camadas personalizadas, funções de perda e módulos

Caso de uso

Para tarefas de visão computacional na indústria, o PyTorch tem sido usado para classificação de imagens, detecção de objetos e muito mais para ensinar os computadores a ver.

#5 Pandas

Pandas é uma biblioteca Python usada para manipulação e análise de dados. Esta é outra ferramenta que especialistas da indústria e iniciantes usam. Ele fornece estruturas de dados úteis, como Dataframes, e funções que auxiliam os usuários no manuseio de seus dados. Isso torna mais fácil para os usuários prepararem seus dados para análise de dados, treinamento de modelo e teste.

Características

• Pode ler dados de uma variedade de fontes
• Pode lidar com diferentes tipos de dados
• Fornece indexação e rotulagem convenientes
• Alinha automaticamente os dados com base em seus rótulos
• Suporta leitura e gravação de dados de e para vários formatos de arquivo
• Lida com dados ausentes, alinhamento de dados, fusão e união de conjuntos de dados
• Executa operações como fatiamento, indexação e filtragem para extrair dados relevantes

Casos de uso

No pré-processamento de dados, o Pandas é usado para limpar e transformar dados brutos, pré-processá-los e prepará-los para treinamento de modelo.

#6NumPy

NumPy é uma biblioteca de computação numérica útil para trabalhos de ciência de dados e aprendizado de máquina. Esta biblioteca possui objetos de matriz e funções matemáticas úteis para auxiliar na computação científica e na análise de dados. NumPy também funciona bem com outras bibliotecas Python.

Características

• Objetos de array N-dimensionais poderosos
• Recurso de transmissão que permite operações entre arrays com diferentes formatos e dimensões
• Fornece um conjunto abrangente de funções matemáticas
• Os usuários podem integrar código de baixo nível escrito em C, C++ ou Fortran em Python
• Inclui ferramentas para gerar números aleatórios

Caso de uso

O NumPy é usado em segundo plano por bibliotecas como o Pandas, que depende muito de arrays NumPy para manipular e processar dados. Pandas usa arrays rápidos e com uso eficiente de memória do NumPy para construir suas estruturas de dados DataFrame e Series.

#7Matplotlib

Matplotlib é uma biblioteca de plotagem para a linguagem de programação Python e sua extensão matemática numérica NumPy. Esta biblioteca é útil para criar visualizações úteis de análise de dados, resultados de modelos e muito mais. Muitas pessoas usam esta biblioteca junto com a biblioteca NumPy para criar arrays para fins de visualização.

Características

• Oferece a capacidade de criar uma ampla variedade de gráficos e gráficos em diferentes formatos
• Integra-se com notebooks Jupyter
• Pode ser usado para visualizar dados, uma parte essencial do processo de aprendizado de máquina.
• Oferece um conjunto diversificado de tipos de gráficos, incluindo gráficos de linhas, gráficos de dispersão, gráficos de barras e muito mais
• Suporta vários formatos de saída
• Inclui gráficos interativos para Jupyter Notebooks que podem ser atualizados dinamicamente
• Integra-se com arrays NumPy, facilitando a plotagem
• Permite personalização para gráficos de visualização

Caso de uso

No aprendizado de máquina, o Matplotlib é usado para exibir pontuações de importância dos recursos, que ajudam a identificar os recursos mais influentes nas previsões de um modelo.

#8 Nascido no mar

Nascido no mar é uma biblioteca de visualização de dados Python baseada em Matplotlib. Os usuários são capazes de criar visualizações atraentes e complexas que são mais esteticamente agradáveis ​​e estatisticamente inclinadas. Eles são capazes de fazer isso com menos código quando comparados ao Matplotlib. Esta biblioteca também funciona perfeitamente com Pandas, tornando-a extremamente desejável para projetos que usam Pandas.

Características

• Fornece paletas de cores para pontos de dados
• Integração perfeita com estruturas de dados Pandas
• Cria gráficos estatísticos mais atraentes e informativos
• Oferece funções de plotagem especializadas para visualizar relações estatísticas em dados
• Permite que os usuários criem grades facetadas e se destacam na plotagem categórica

Caso de uso

Na análise exploratória de dados, o Seaborn é usado antes da aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, ajudando cientistas e analistas de dados a explorar e compreender os dados antes de aplicar algoritmos de aprendizado de máquina

#9Teano

Theano é uma biblioteca Python que permite definir, otimizar e avaliar com eficiência expressões matemáticas envolvendo matrizes multidimensionais. É útil para aplicativos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, onde grandes quantidades de dados precisam ser processadas rapidamente. Esta é uma biblioteca matemática simbólica, o que significa que primeiro compila suas expressões matemáticas em código C legítimo. Isso permite que o Theano execute muito mais rápido do que se tivesse que avaliar as expressões diretamente no Python.

Características

• Suporte para execução de GPU, importante para certos cálculos de aprendizagem profunda
• Forte integração com NumPy, permitindo que os usuários trabalhem com arrays NumPy
• Gera código C otimizado a partir das expressões simbólicas definidas pelo usuário
• Calcula automaticamente gradientes e derivadas de expressões matemáticas complexas usando diferenciação simbólica
• Desenrole loops automaticamente e paralelize operações para otimizar a computação

Caso de uso

Em investigações científicas, Theanos é usado para tarefas computacionalmente intensivas, como simulações, otimização numérica e resolução de equações diferenciais. Sua capacidade de gerar código C eficiente o torna adequado para lidar com grandes conjuntos de dados e modelos matemáticos complexos.

O resultado final

Python solidificou sua posição como linguagem de programação líder para aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural devido à sua simplicidade, amplo suporte de biblioteca e comunidade vibrante. Se você tem um projeto de aprendizado de máquina em mente ou gostaria de contratar uma empresa de desenvolvimento de aprendizado de máquina, não há como errar começando com as 9 principais bibliotecas Python que mencionamos neste artigo. Tenha em mente os requisitos do projeto, o tamanho dos dados e a complexidade ao selecionar bibliotecas para seus projetos.

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Perguntas frequentes

O que torna o Python uma escolha popular para aprendizado de máquina?

Python é uma escolha popular para aprendizado de máquina devido às vantagens exclusivas que a linguagem oferece. Sua sintaxe não é apenas simples, garantindo legibilidade, mas também suporta código descritivo e interativo, o que é benéfico para exploração de dados e desenvolvimento de algoritmos. Além disso, o amplo suporte da biblioteca e uma comunidade grande e ativa tornam-no ainda mais atraente.

Como escolho a biblioteca certa para meu projeto de aprendizado de máquina em Python?

Para escolher a biblioteca Python certa para seu projeto de aprendizado de máquina ou mineração de dados, comece identificando as necessidades do seu projeto. Por exemplo, se você planeja construir um algoritmo de classificação ou se aprofundar em técnicas de mineração de dados, isso pode ajudar a restringir sua busca por bibliotecas que atendam a esses requisitos.

Se você é iniciante, também deve pesquisar a quantidade de suporte que poderá receber ao usar bibliotecas específicas. Dessa forma, se você encontrar algum problema, terá o apoio dos membros da comunidade.

Quais são alguns exemplos de projetos para compreender modelos de aprendizado de máquina?

Aqui está uma lista de projetos comuns de aprendizado de máquina que você pode explorar para aumentar sua compreensão dos modelos de aprendizado de máquina:

• Classificação de imagens
• Análise de sentimentos
• Detecção de e-mail de spam
• Manutenção preditiva
• Previsão do preço das ações
• Sistemas de recomendação
• Detecção de fraude
• Processamento de linguagem natural
• Reconhecimento de dígitos manuscritos
• Condução Autônoma

Digite qualquer um dos projetos listados acima em seu mecanismo de busca, onde você encontrará muitos exemplos de projetos e explicações.