Las 9 mejores bibliotecas de Python para el aprendizaje automático

En el mundo actual dominado por la tecnología, todo gira en torno a los datos. Las empresas utilizan datos para tomar decisiones comerciales informadas y comprender a sus clientes. Y con el auge de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, las empresas ahora utilizan datos para hacer predicciones, optimizar operaciones, detectar fraudes y más.

Probablemente te estés preguntando: ¿qué es exactamente el aprendizaje automático? El aprendizaje automático es un proceso en el que las computadoras aprenden de los datos para desarrollar inteligencia artificial. Los científicos de datos suelen ser los profesionales que crean y mantienen estos modelos de aprendizaje automático.

Para muchos, el lenguaje preferido para el desarrollo de modelos es Python, debido a su simplicidad y amplio soporte de bibliotecas. En este artículo, presentaremos y exploraremos las 9 principales bibliotecas de Python utilizadas para el aprendizaje automático.

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje popular que se utiliza a menudo para programar aplicaciones web, realizar análisis de datos e investigaciones científicas y crear modelos de aprendizaje automático. Fue desarrollado por un hombre llamado Guido van Rossum y lanzado por primera vez en febrero de 1991. Desde entonces, el desarrollo de Python se ha expandido y ahora ofrece flexibilidad manteniendo su simplicidad.

¿Por qué Python para el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural?

La comunidad de ciencia de datos utiliza activamente Python para las necesidades de aprendizaje automático (ML) y PNL. Algunas de las razones por las que Python se ha convertido en el lenguaje elegido para cualquier modelo de aprendizaje automático incluyen las siguientes:

• Sintaxis simple y limpia: Python es muy fácil de usar, hasta el punto de que suele ser el lenguaje elegido por nuevos desarrolladores, investigadores y científicos de datos que recién comienzan sus carreras. La sintaxis es limpia y tiene métodos integrados escritos en un inglés claro, lo que hace que sea más fácil de seguir y comprender. Las bibliotecas de Python para ML y NLP están escritas con la misma simplicidad y facilidad de uso, lo que permite a profesionales y principiantes adquirir la biblioteca rápidamente.
• Amplio soporte para la computación numérica: las bibliotecas ML y NLP de Python ofrecen estructuras de datos integradas, funciones matemáticas y algoritmos de aprendizaje automático, lo que hace que la computación numérica sea fácil y efectiva.
• Apoyo y recursos de la comunidad activa: Python está rodeado por una comunidad próspera que ofrece mucho apoyo y recursos. Esta comunidad brinda orientación, responde preguntas, produce documentación actualizada y más, lo que permite que todos tengan los recursos que necesitan para tener éxito al utilizar las bibliotecas ML y NLP de Python.
• Gran cantidad de bibliotecas de ML y NLP: Python tiene muchas bibliotecas de ML y NLP sólidas y conocidas. Ya sea que sea un principiante que explora la ciencia de datos o un investigador experimentado que investiga proyectos avanzados de IA, sea cual sea el proyecto o iniciativa que tenga en mente, es probable que Python tenga una biblioteca para respaldarlo a usted y a las necesidades de su proyecto.

Con todos estos beneficios, es fácil ver por qué Python es el lenguaje elegido para el aprendizaje automático y el desarrollo de PNL, y por qué, cuando se trata de bibliotecas de aprendizaje automático, Python se destaca.

¿Sabías que el 30% de los profesionales prefieren usar Python para el desarrollo y que Python se usa el 90% del tiempo cuando se trata de datos?

Si está tan entusiasmado como nosotros, ¡conozcamos algunas de las mejores bibliotecas de Python para aprendizaje automático disponibles!

Principales bibliotecas de aprendizaje automático en Python

Antes de comenzar, comprendamos qué es realmente una biblioteca en Python. Una biblioteca es una colección de métodos útiles de Python que le ayudarán a alcanzar un objetivo. Por ejemplo, si necesita una biblioteca de análisis de opiniones de Python, esa biblioteca probablemente incluya todo lo que necesita para realizar un análisis de opiniones.

Hay una variedad de bibliotecas de aprendizaje automático de Python disponibles, desde opciones para principiantes como Scikit-Learn hasta bibliotecas más avanzadas. Pasemos a las 9 principales bibliotecas de aprendizaje automático en Python.

# 1 Scikit-Aprende

Scikit-Learn es una conocida biblioteca gratuita de aprendizaje automático de Python. También se conoce con el nombre de "Sklearn" y es una biblioteca Python de código abierto. Esta biblioteca es la opción número uno por una razón. Es excelente para los principiantes en el aprendizaje automático porque ofrece modelos prediseñados e incluso conjuntos de datos como Iris para ayudarlo a comenzar rápidamente. También proporciona un amplio soporte para funciones como preprocesamiento y validación cruzada, lo que lo convierte también en una opción ideal para profesionales avanzados.

Características

• Se integra bien con otras bibliotecas como NumPy y Pandas
• Algoritmos prediseñados de clasificación, regresión y agrupamiento
• Proporciona utilidades para el preprocesamiento de datos, escalado de características y extracción de características.
• Ofrece técnicas para la reducción de dimensionalidad y visualización de datos de alta dimensión.
• Ofrece herramientas para evaluación de modelos, ajuste de hiperparámetros y validación cruzada.

Caso de uso

Las empresas pueden mejorar sus estrategias de marketing dirigidas utilizando Scikit-Learn para segmentar a los clientes en función de sus comportamientos de compra.

# 2 flujo tensor

TensorFlow también es una biblioteca gratuita de aprendizaje automático de Python inventada por el equipo de Google Brain. Después de su lanzamiento en 2015, se convirtió en un famoso marco de Python para crear modelos de aprendizaje profundo. El objetivo principal de esta biblioteca es ayudar a los usuarios a crear aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Tensorflow a menudo se considera difícil de aprender y usar, ya que requiere una comprensión sólida de las ideologías del aprendizaje profundo.

Características

• Capaz de ejecutarse en múltiples CPU y GPU
• Flexible y versátil para construir y entrenar diferentes tipos de redes neuronales.
• Capacidades de diferenciación automática
• Puede manejar grandes conjuntos de datos y datos de alta dimensión de manera eficiente
• Permite cálculos matemáticos eficientes y escalables.
• Le permite guardar el modelo y la serialización.
• Ofrece una herramienta de visualización para monitorear métricas relevantes durante el entrenamiento.

Caso de uso

Para aplicaciones de recomendación, TensorFlow proporciona los métodos necesarios para crear contenido personalizado y recomendaciones para clientes en plataformas de comercio electrónico.

# 3 quiere

Keras es una biblioteca Python de código abierto, también desarrollada por Google. Lo que hace que Keras sea tan popular es su estrecha integración con TensorFlow. Es una excelente biblioteca Python de red neuronal construida sobre TensorFlow. Keras ofrece un diseño modular y fácil de usar, lo que lo hace un poco más fácil de usar que TensorFlow. Y, por último, la intención de esta biblioteca es permitir a los usuarios crear prototipos, experimentar y producir aplicaciones de aprendizaje profundo.

Características

• Diseñado para ser fácil de usar, modular y extensible por naturaleza.
• Puede aprovechar el backend de TensorFlow
• Admite otras bibliotecas de aprendizaje profundo
• Proporciona acceso a una colección de modelos previamente entrenados.
• Incluye un sistema de devolución de llamada utilizado para el control de modelos.
• Admite aceleración de GPU

Caso de uso

En la construcción de agentes de aprendizaje por refuerzo, Keras se utiliza en la industria para optimizar ciertos objetivos, como los juegos o el control robótico.

#4 PyTorch

PyTorch es un marco de aprendizaje profundo de código abierto basado en la biblioteca Torch y escrito en Python. La biblioteca Torch es un marco de computación científica y de aprendizaje automático escrito en Lua. Este marco fue creado por el laboratorio de investigación de inteligencia artificial de Facebook. PyTorch se utiliza generalmente para aplicaciones de aprendizaje profundo, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje.

Características

• Altamente flexible y extensible
• Permite la construcción de gráficos computacionales dinámicos.
• Soporte nativo de Python y rendimiento impecable
• Capacidades automáticas de diferenciación y optimización.
• Permite la serialización y el despliegue de modelos fuera de Python.
• Permite a los usuarios crear capas, funciones de pérdida y módulos personalizados.

Caso de uso

Para tareas de visión por computadora en la industria, PyTorch se ha utilizado para clasificación de imágenes, detección de objetos y más para enseñar a las computadoras a ver.

# 5 pandas

Pandas es una biblioteca de Python que se utiliza para la manipulación y análisis de datos. Esta es otra herramienta que utilizan tanto los expertos de la industria como los principiantes. Proporciona estructuras de datos útiles como marcos de datos y funciones que ayudan a los usuarios a manejar sus datos. Esto facilita a los usuarios la preparación de sus datos para el análisis de datos, el entrenamiento de modelos y las pruebas.

Características

• Puede leer datos de una variedad de fuentes.
• Puede manejar diferentes tipos de datos.
• Proporciona indexación y etiquetado convenientes
• Alinea automáticamente los datos según sus etiquetas.
• Admite lectura y escritura de datos hacia y desde varios formatos de archivo
• Maneja datos faltantes, alineación de datos, fusión y unión de conjuntos de datos.
• Realiza operaciones como cortar, indexar y filtrar para extraer datos relevantes.

Casos de uso

En el preprocesamiento de datos, Pandas se utiliza para limpiar y transformar datos sin procesar, preprocesarlos y prepararlos para el entrenamiento del modelo.

#6NumPy

NumPy es una biblioteca de computación numérica útil para trabajos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Esta biblioteca tiene objetos matriciales y funciones matemáticas útiles para ayudar en la informática científica y el análisis de datos. NumPy también funciona bien con otras bibliotecas de Python.

Características

• Potentes objetos de matriz N-dimensionales
• Función de transmisión que permite operaciones entre matrices con diferentes formatos y dimensiones.
• Proporciona un conjunto completo de funciones matemáticas.
• Los usuarios pueden integrar código de bajo nivel escrito en C, C++ o Fortran en Python
• Incluye herramientas para generar números aleatorios.

Caso de uso

NumPy es utilizado detrás de escena por bibliotecas como Pandas, que dependen en gran medida de matrices NumPy para manipular y procesar datos. Pandas utiliza las matrices rápidas y eficientes en memoria de NumPy para construir sus estructuras de datos DataFrame y Series.

#7Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de trazado para el lenguaje de programación Python y su extensión matemática numérica NumPy. Esta biblioteca es útil para crear visualizaciones de análisis de datos útiles, resultados de modelos y más. Mucha gente usa esta biblioteca junto con la biblioteca NumPy para crear matrices con fines de visualización.

Características

• Ofrece la posibilidad de crear una amplia variedad de cuadros y gráficos en diferentes formatos.
• Se integra con los portátiles Jupyter
• Se puede utilizar para visualizar datos, una parte esencial del proceso de aprendizaje automático.
• Ofrece un conjunto diverso de tipos de gráficos, incluidos gráficos de líneas, gráficos de dispersión, gráficos de barras y más.
• Admite múltiples formatos de salida
• Incluye gráficos interactivos para Jupyter Notebooks que se pueden actualizar dinámicamente.
• Se integra con matrices NumPy, lo que facilita el trazado
• Permite la personalización de gráficos de visualización.

Caso de uso

En el aprendizaje automático, Matplotlib se utiliza para mostrar puntuaciones de importancia de características, que ayudan a identificar las características más influyentes en las predicciones de un modelo.

#8 Nacido en el mar

Seaborn es una biblioteca de visualización de datos de Python basada en Matplotlib. Los usuarios pueden crear visualizaciones atractivas y complejas que son más agradables estéticamente y estadísticamente sesgadas. Pueden hacer esto con menos código en comparación con Matplotlib. Esta biblioteca también funciona perfectamente con Pandas, lo que la hace extremadamente deseable para proyectos que usan Pandas.

Características

• Proporciona paletas de colores para puntos de datos.
• Integración perfecta con las estructuras de datos de Pandas
• Crea gráficos estadísticos más atractivos e informativos.
• Ofrece funciones de trazado especializadas para visualizar relaciones estadísticas en datos.
• Permite a los usuarios crear cuadrículas facetadas y sobresalir en el trazado categórico.

Caso de uso

En el análisis de datos exploratorios, Seaborn se utiliza antes de aplicar algoritmos de aprendizaje automático, lo que ayuda a los científicos y analistas de datos a explorar y comprender los datos antes de aplicar algoritmos de aprendizaje automático.

#9Teaño

Theano es una biblioteca de Python que le permite definir, optimizar y evaluar de manera eficiente expresiones matemáticas que involucran matrices multidimensionales. Es útil para aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo donde es necesario procesar rápidamente grandes cantidades de datos. Esta es una biblioteca matemática simbólica, lo que significa que primero compila sus expresiones matemáticas en código C legítimo. Esto permite que Theano se ejecute mucho más rápido que si tuviera que evaluar expresiones directamente en Python.

Características

• Soporte para ejecución de GPU, importante para ciertos cálculos de aprendizaje profundo
• Estrecha integración con NumPy, lo que permite a los usuarios trabajar con matrices NumPy
• Genera código C optimizado a partir de expresiones simbólicas definidas por el usuario.
• Calcula automáticamente gradientes y derivadas de expresiones matemáticas complejas mediante diferenciación simbólica.
• Desenrolle bucles automáticamente y paralelice operaciones para optimizar el cálculo

Caso de uso

En investigaciones científicas, Theanos se utiliza para tareas computacionales intensivas, como simulaciones, optimización numérica y resolución de ecuaciones diferenciales. Su capacidad para generar código C eficiente lo hace adecuado para manejar grandes conjuntos de datos y modelos matemáticos complejos.

El final resulto

Python ha solidificado su posición como lenguaje de programación líder para el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural debido a su simplicidad, amplio soporte de biblioteca y comunidad vibrante. Si tiene un proyecto de aprendizaje automático en mente o le gustaría contratar una empresa de desarrollo de aprendizaje automático, no puede equivocarse comenzando con las 9 bibliotecas principales de Python que mencionamos en este artículo. Tenga en cuenta los requisitos del proyecto, el tamaño de los datos y la complejidad al seleccionar bibliotecas para sus proyectos.

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Preguntas frecuentes

¿Qué hace que Python sea una opción popular para el aprendizaje automático?

Python es una opción popular para el aprendizaje automático debido a las ventajas únicas que ofrece el lenguaje. Su sintaxis no sólo es simple, lo que garantiza la legibilidad, sino que también admite código descriptivo e interactivo, lo que resulta beneficioso para la exploración de datos y el desarrollo de algoritmos. Además, el amplio soporte bibliotecario y una comunidad grande y activa lo hacen aún más atractivo.

¿Cómo elijo la biblioteca adecuada para mi proyecto de aprendizaje automático de Python?

Para elegir la biblioteca Python adecuada para su proyecto de aprendizaje automático o minería de datos, comience por identificar las necesidades de su proyecto. Por ejemplo, si planea crear un algoritmo de clasificación o profundizar en técnicas de minería de datos, esto puede ayudar a limitar su búsqueda de bibliotecas que cumplan con estos requisitos.

Si es principiante, también debe investigar la cantidad de soporte que puede recibir al utilizar bibliotecas específicas. De esta manera, si encuentra algún problema, contará con el apoyo de los miembros de la comunidad.

¿Cuáles son algunos ejemplos de proyectos para comprender los modelos de aprendizaje automático?

A continuación se muestra una lista de proyectos comunes de aprendizaje automático que puede explorar para aumentar su comprensión de los modelos de aprendizaje automático:

• Clasificación de imágenes
• Análisis de los sentimientos
• Detección de correo electrónico no deseado
• Mantenimiento predictivo
• Previsión del precio de las acciones
• Sistemas de recomendación
• Detección de fraude
• Procesamiento natural del lenguaje
• Reconocimiento de dígitos escritos a mano
• Conducción autónoma

Escriba cualquiera de los proyectos enumerados anteriormente en su motor de búsqueda, donde encontrará muchos ejemplos y explicaciones de proyectos.