Introducción a las bibliotecas de aprendizaje automático
Implementar cada algoritmo desde cero es una tarea estresante. Mientras trabaja con grandes conjuntos de datos, puede llevar días completar su trabajo o tal vez meses. Para hacerlo más fácil, se construyen interfaces o bibliotecas de aprendizaje automático, lo que ayuda a los desarrolladores a crear algoritmos de aprendizaje automático de manera fácil y rápida. Las bibliotecas son un conjunto de reglas y funciones escritas en lenguajes de programación. Estas bibliotecas ahorran mucho tiempo y trabajo repetitivo al no caer bajo el capó de algoritmos desalentadores. Las bibliotecas de aprendizaje automático admiten Python, por lo que Python ha ganado mucha popularidad y sigue creciendo más rápido día a día.
Bibliotecas de aprendizaje automático
Las siguientes son algunas de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares.
- Pandas
- Numpy
- Matplotlib
- Scikit aprender
- Seaborn
- Tensorflow
- Theano
- Keras
- PyTorch
- OpenCV
- Matraz
¡Vamos a conocerlos en pocas palabras!
1. Pandas
Pandas es una biblioteca de python de código abierto que proporciona estructuras de datos flexibles, de alto rendimiento y fáciles de usar, como series, marcos de datos. Python es un lenguaje útil para la preparación de datos, pero se queda atrás en lo que respecta al análisis y modelado de datos. Para superar este retraso, Pandas ayuda a completar todo el flujo de trabajo de análisis de datos en Python, sin cambiar a ningún otro lenguaje específico de dominio como R. Pandas permite al usuario leer / escribir conjuntos de datos en varios formatos como TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML y muchos más. Ofrece un alto rendimiento para minería de datos, remodelación, subconfiguración, alineación de datos, segmentación, indexación, fusión / unión de conjuntos de datos. Pero, los pandas son ineficientes cuando se trata de la utilización de la memoria. Crea demasiados objetos para facilitar la manipulación de datos, que utiliza mucha memoria.
2. NumPy
NumPy es la biblioteca de manejo de datos más fundamental que se usa popularmente para la computación científica con python. Permite al usuario manejar una gran matriz N-dimensional, con la capacidad de realizar operaciones matemáticas. NumPy es famoso por sus capacidades de velocidad de ejecución, paralelización y vectorización en tiempo de ejecución. Es útil para la manipulación de datos matriciales como remodelar, transponer, operaciones matemáticas / lógicas rápidas. Otras operaciones como ordenar, seleccionar, álgebra lineal básica, transformada discreta de Fourier y mucho más. NumPy consume menos memoria y proporciona un mejor comportamiento en tiempo de ejecución. Pero depende de Cython, lo que hace que NumPy sea difícil de integrar con otras bibliotecas C / C ++.
3. Matplotlib
Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos que funciona con entornos de pandas y otros entornos interactivos entre plataformas. Produce visualización de datos de alta calidad. Matplotlib se puede personalizar para trazar gráficos, ejes, figuras o publicaciones y es fácil de usar en cuadernos Jupyter. El código para matplotlib puede parecer desalentador para algunos, pero es bastante fácil de implementar una vez que el usuario se acostumbra. Pero se necesita mucha práctica para usar matplotlib de manera eficiente.
4. Sci-kit aprender
Los aprendizajes de Sci-kit pueden considerarse como el corazón del aprendizaje automático clásico, que se centra completamente en modelar los datos en lugar de cargarlos, manipularlos o resumirlos. Cualquier tarea, solo tiene que nombrarla y sci-kit learn puede realizarla de manera eficiente. Una de las bibliotecas más simples y eficientes para la minería de datos y el análisis de datos, sci-kit learn es una biblioteca de código abierto que se basa en NumPy, SciPy y Matplotlib. Fue desarrollado como parte del proyecto de código de verano de google, que ahora se ha convertido en una biblioteca ampliamente aceptada para tareas de aprendizaje automático. Sci-kit learn puede usarse para preparar clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimensionalidad, selección de modelos, extracción de características, normalización y mucho más. Una desventaja de sci-kit learn es que no es conveniente utilizar datos categóricos.
5. Seaborn
La biblioteca Seaborn está construida en la parte superior de matplotlib. Seaborn facilita el trazado de visualizaciones de datos. Dibuja atractivos, la información genera gráficos con menos líneas de código. Seaborn tiene soporte especial para datos categóricos y multivariados para mostrar estadísticas agregadas.
6. Tensorflow
Desarrollado por el equipo de Google Brain para su uso interno, TensorFlow es una plataforma de código abierto para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático. Es una plataforma ampliamente aceptada entre los investigadores, desarrolladores y entornos de producción de ML. Tensorflow realiza diversas tareas, incluida la optimización del modelo, la representación gráfica, el razonamiento probabilístico y el análisis estadístico. Los tensores son el concepto básico de esta biblioteca, que proporciona una generalización de vectores y matrices para datos de alta dimensión. Tensorflow puede realizar numerosas tareas de ML pero es muy utilizado para construir redes neuronales profundas.
7. Theano
Desarrollado por el Instituto de Montreal para el algoritmo de aprendizaje (MILA), theano es una biblioteca de Python que permite al usuario evaluar expresiones matemáticas con matrices N-dimensionales. Sí, esto es similar a la biblioteca Numpy. La única diferencia es que Numpy es útil en el aprendizaje automático, mientras que theano funciona bien para el aprendizaje profundo. Theano proporciona una velocidad de cálculo más rápida que una CPU, detecta y resuelve muchos errores.
8. Keras
'Redes neuronales profundas hechas fáciles', ese debería ser el lema de esta biblioteca. Keras es fácil de usar, está diseñado para humanos y sigue el mejor proceso para reducir la carga cognitiva. Keras proporciona prototipos fáciles y rápidos. Es una API de redes neuronales de alto nivel, que está escrita en python y se ejecuta en la parte superior de CNTK, TensorFlow y MXNET. Keras proporciona una gran cantidad de modelos ya entrenados previamente. Admite redes recurrentes y convolucionales y la combinación de ambas redes también. Un usuario puede agregar nuevos módulos fácilmente, lo que hace que Keras sea adecuado para la investigación de alto nivel. El rendimiento de Keras depende completamente de los backends debajo del capó (CNTK, TensorFlow y MXNET)
9. PyTorch
PyTorch fue desarrollado inicialmente por el equipo de inteligencia artificial de Facebook, que luego se combinó con caffe2. Hasta que llegó TensorFlow, PyTorch fue el único marco de aprendizaje profundo en el mercado. Está tan integrado con Python, que se puede usar con otras bibliotecas de tendencias como Numpy, Python, etc. PyTorch permite al usuario exportar modelos en el ONNX estándar (Open Neural Network Exchange) para obtener acceso directo a plataformas ONNX, tiempos de ejecución y más.
10. OpenCV
OpenCV es una biblioteca de visión por computadora que está construida para proporcionar infraestructura central para aplicaciones de visión por computadora y mejorar la percepción de la máquina. Esta biblioteca es gratuita para uso comercial. Los algoritmos proporcionados por OpenCV se pueden usar para la detección de rostros, identificación de objetos, seguimiento de objetos en movimiento y movimientos de la cámara. OpenCV es útil para unir dos imágenes que pueden producir imágenes de alta resolución, seguir movimientos oculares, extraer modelos 3D de objetos y mucho más. Tiene la capacidad de funcionar en diferentes plataformas, sus interfaces C ++, Java y Python pueden admitir Windows, macOS, iOS, Linux y Android.
11. Frasco
Flask fue desarrollado por un grupo de entusiastas internacionales de Python en 2004. Si desea desarrollar aplicaciones web, Flask puede ser el mejor marco de aplicaciones web de Python. Se basa en el motor de plantillas Jinja y el kit de herramientas Werkzeug WSGI. Es compatible con el motor de aplicaciones de Google y contiene el servidor de desarrollo y el depurador. Algunas otras bibliotecas: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, datos. table, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon y la lista pueden seguir y seguir.
Conclusión
Por lo tanto, este artículo ofrece una descripción general de las bibliotecas actuales de aprendizaje automático, sus usos y algunas desventajas también. Discutimos varias bibliotecas que pueden realizar una tarea tediosa como los cálculos de Matrix, la minería de datos, la visualización de datos y la detección de rostros. Sin embargo, no debe restringirse a estas bibliotecas. Hay numerosas bibliotecas increíbles disponibles en el mercado.
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