10 mejores librerías de Python para Machine Learning 2019

Top 10 Librerías de Python Machine Learning 2019

En esta publicación analizaremos algunas de las mejores librerias de Python que los programadores pueden utilizar para implementar el aprendizaje automático en sus aplicaciones existentes.

Consideraremos las siguientes 10 bibliotecas:

01- TensorFlow

TensorFlow

 

 

 

 

 

 

 

 

Si actualmente está trabajando en un proyecto de aprendizaje automático en Python, es posible que hayas escuchado sobre esta popular librería de código abierto conocida como TensorFlow.

Esta librería fue desarrollada por Google en colaboración con Brain Team. TensorFlow se usa en casi todas las aplicaciones de Google para el machine learning.

TensorFlow funciona como una biblioteca computacional para escribir nuevos algoritmos que involucran una gran cantidad de operaciones de tensor, ya que las redes neuronales pueden expresarse fácilmente como gráficos computacionales, pueden implementarse usando TensorFlow como una serie de operaciones en tensores. Además, los tensores son matrices N-dimensionales que representan sus datos.

Características de TensorFlow

TensorFlow está optimizado para la velocidad, utiliza técnicas como XLA para operaciones rápidas de álgebra lineal.

1. Construcción receptiva

Con TensorFlow, podemos visualizar fácilmente todas y cada una de las partes del gráfico, lo que no es una opción mientras se usa  Numpy  o  SciKit .

2. Flexible

Una de las características muy importantes de Tensorflow es que es flexible en su operatividad, lo que significa que tiene modularidad y las partes que desea hacer independientes, le ofrece esa opción.

3. Fácilmente entrenable

Es fácilmente entrenable tanto en la CPU como en la  GPU  para la informática distribuida.

4. Entrenamiento en red neuronal paralela

TensorFlow ofrece canalización en el sentido de que puede entrenar múltiples  redes neuronales y múltiples GPU, lo que hace que los modelos sean muy eficientes en sistemas a gran escala.

5. Comunidad grande

No hace falta decir que si ha sido desarrollado por Google, ya hay un gran equipo de ingenieros de software que trabajan continuamente en mejoras de estabilidad.

6. Código abierto

Lo mejor de esta biblioteca de aprendizaje automático es que es de código abierto para que cualquiera pueda usarla siempre que tenga conexión a Internet.

¿Dónde se usa TensorFlow?

Está utilizando TensorFlow a diario pero indirectamente con aplicaciones como Google Voice Search o Google Photos. Estas aplicaciones se desarrollan utilizando esta biblioteca.

Todas las bibliotecas creadas en TensorFlow están escritas en C y C ++. Sin embargo, tiene un front-end complicado para Python. Su código Python se compilará y luego se ejecutará en el motor de ejecución distribuida TensorFlow creado con C y C ++.

El número de aplicaciones de TensorFlow es literalmente ilimitado y esa es la belleza de TensorFlow.

Entonces, a continuación, en este blog ‘Las 10 mejores bibliotecas de Python’, tenemos Scikit-Learn.

02-Scikit-Learn

Scikit-Learn

 

 

 

 

 

 

 

 

Es una librería de Python asociada con NumPy y SciPy. Se considera una de las mejores bibliotecas para trabajar con datos complejos.

Se están realizando muchos cambios en esta biblioteca. Una modificación es la función de validación cruzada, que proporciona la capacidad de usar más de una métrica. Muchos métodos de capacitación como la regresión logística y los vecinos más cercanos han recibido algunas pequeñas mejoras.

Características de Scikit-Learn

1. Validación cruzada:  existen varios métodos para verificar la precisión de los modelos supervisados ​​en datos no vistos.

2. Algoritmos de aprendizaje no supervisados: una  vez más, hay una gran variedad de algoritmos en la oferta, comenzando desde la agrupación, el análisis factorial, el análisis de componentes principales hasta las redes neuronales no supervisadas.

3. Extracción de características:  útil para extraer características de imágenes y texto (por ejemplo, bolsa de palabras)

¿Dónde se usa Scikit-Learn?

Contiene una gran cantidad de algoritmos para implementar tareas estándar de aprendizaje automático y minería de datos, como la reducción de la dimensionalidad, clasificación, regresión, agrupamiento y selección de modelos.

03- Numpy

Numpy

 

 

 

 

 

 

 

 

Numpy es considerada como una de las librerías de aprendizaje automático más populares de Python.

TensorFlow y otras bibliotecas utilizan Numpy internamente para realizar múltiples operaciones en tensores. La interfaz de matriz es la mejor y la característica más importante de Numpy.

Características de Numpy

  1. Interactivo: Numpy es muy interactivo y fácil de usar.
  2. Matemáticas: hace que las implementaciones matemáticas complejas sean muy simples.
  3. Intuitivo: hace que la codificación sea realmente fácil y comprender los conceptos es fácil.
  4. Mucha interacción: ampliamente utilizada, por lo tanto, una gran contribución de código abierto.

¿Dónde se usa Numpy?

Esta interfaz se puede utilizar para expresar imágenes, ondas de sonido y otras secuencias sin formato binarias como una matriz de números reales en N-dimensional.

Para implementar esta biblioteca para el aprendizaje automático, tener conocimiento de Numpy es importante para los desarrolladores de stack completo.

04- Keras

Keras

 

 

 

 

 

 

 

 

Keras es considerada como una de las mejores bibliotecas de aprendizaje automático en Python. Proporciona un mecanismo más fácil para expresar redes neuronales. Keras también proporciona algunas de las mejores utilidades para compilar modelos, procesar conjuntos de datos, visualizar gráficos y mucho más.

En el backend, Keras usa Theano o TensorFlow internamente. También se pueden usar algunas de las redes neuronales más populares como CNTK. Keras es relativamente lento cuando lo comparamos con otras bibliotecas de aprendizaje automático.

Porque crea un gráfico computacional mediante el uso de infraestructura de back-end y luego lo utiliza para realizar operaciones. Todos los modelos en Keras son portátiles.

Características de Keras

  • Funciona sin problemas tanto en la CPU como en la GPU.
  • Keras admite casi todos los modelos de una red neuronal: totalmente conectado, convolucional, agrupamiento, recurrente, incrustación, etc. Además, estos modelos se pueden combinar para construir modelos más complejos.
  • Keras, siendo de naturaleza modular, es increíblemente expresivo, flexible y apto para investigaciones innovadoras.
  • Keras es un marco completamente basado en Python, lo que facilita la depuración y la exploración.

¿Dónde se usa Keras?

Ya está interactuando constantemente con las funciones creadas con Keras: se usa en Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square y muchos otros. Es especialmente popular entre las startups que colocan el aprendizaje profundo en el centro de sus productos.

Keras contiene numerosas implementaciones de bloques de construcción de redes neuronales de uso común, como capas, objetivos, funciones de activación, optimizadores y una gran cantidad de herramientas para facilitar el trabajo con imágenes y datos de texto.

Además, proporciona muchos conjuntos de datos preprocesados ​​y modelos previamente entrenados como MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet, etc.

Keras también es un favorito entre los investigadores de aprendizaje profundo, llegando al # 2. Keras también ha sido adoptado por investigadores de grandes organizaciones científicas, en particular, CERN y NASA.

05- PyTorch

PyTorch

 

 

 

 

 

 

 

 

PyTorch es la biblioteca de aprendizaje automático más grande que permite a los desarrolladores realizar cálculos de tensor con aceleración de GPU, crear gráficos computacionales dinámicos y calcular gradientes automáticamente. Aparte de esto, PyTorch ofrece API enriquecidas para resolver problemas de aplicaciones relacionados con redes neuronales.

Esta biblioteca de aprendizaje automático se basa en Torch, que es una biblioteca de máquina de código abierto implementada en C con un contenedor en Lua.

Esta biblioteca de máquinas en Python se introdujo en 2017, y desde su inicio, la biblioteca está ganando popularidad y atrayendo a un número cada vez mayor de desarrolladores de aprendizaje automático.

Características de PyTorch

Frontal híbrido

Un nuevo front-end híbrido proporciona facilidad de uso y flexibilidad en modo entusiasta, al tiempo que pasa sin problemas al modo gráfico para obtener velocidad, optimización y funcionalidad en entornos de tiempo de ejecución C ++.

Entrenamiento distribuido

Optimice el rendimiento tanto en investigación como en producción aprovechando el soporte nativo para la ejecución asincrónica de operaciones colectivas y la comunicación entre pares que es accesible desde Python y C ++.

Python primero

PyTorch no es un enlace de Python en un marco monolítico de C ++. Está diseñado para integrarse profundamente en Python, por lo que puede usarse con bibliotecas y paquetes populares como Cython y Numba.

Bibliotecas y herramientas

Una comunidad activa de investigadores y desarrolladores ha creado un rico ecosistema de herramientas y bibliotecas para extender PyTorch y apoyar el desarrollo en áreas desde la visión por computadora hasta el aprendizaje de refuerzo.

¿Dónde se usa PyTorch?

PyTorch se utiliza principalmente para aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural.

Está desarrollado principalmente por el grupo de investigación de inteligencia artificial de Facebook y el software “Pyro” de Uber para programación probabilística se basa en él.

PyTorch está superando a TensorFlow en múltiples formas y está ganando mucha atención en los últimos días.

06- Gradient Boosting

Gradient Boosting

 

 

 

 

 

 

 

 

Gradient Boosting es una de las mejores y más populares bibliotecas de aprendizaje automático, que ayuda a los desarrolladores a construir nuevos algoritmos mediante el uso de modelos elementales redefinidos y, a saber, árboles de decisión. Por lo tanto, hay bibliotecas especiales que están diseñadas para una implementación rápida y eficiente de este método.

Estas bibliotecas son LightGBM, XGBoost y CatBoost. Todas estas bibliotecas son competidoras que ayudan a resolver un problema común y pueden utilizarse de manera casi similar.

Características de Gradient Boosting

El cálculo muy rápido garantiza una alta eficiencia de producción.

Intuitivo, por lo tanto, lo hace fácil de usar.

Entrenamiento más rápido que muchas otras bibliotecas de aprendizaje profundo.

No producirá errores cuando considere los valores de NaN y otros valores canónicos.

¿Dónde se usa Gradient Boosting?

Estas bibliotecas proporcionan implementaciones altamente escalables, optimizadas y rápidas de aumento de gradiente, lo que lo hace popular entre los desarrolladores de aprendizaje automático.

Debido a que la mayoría de los desarrolladores de pila completa de aprendizaje automático ganaron concursos de aprendizaje automático mediante el uso de estos algoritmos.

07 – Eli5

Eli5

 

 

 

 

 

 

 

 

Muy a menudo, los resultados de las predicciones del modelo de aprendizaje automático no son precisos, y la biblioteca de aprendizaje automático Eli5 integrada en Python ayuda a superar este desafío.

Es una combinación de visualización y depuración de todos los modelos de aprendizaje automático y el seguimiento de todos los pasos de trabajo de un algoritmo.

Características de Eli5

Además, Eli5 es compatible con las bibliotecas XGBoost, lightning, scikit-learn y sklearn-crfsuite. Todas las bibliotecas mencionadas anteriormente se pueden utilizar para realizar diferentes tareas utilizando cada una de ellas.

¿Dónde se usa Eli5?

Aplicaciones matemáticas que requieren muchos cálculos en poco tiempo.

Eli5 juega un papel vital donde hay dependencias con otros paquetes de Python.

Aplicaciones heredadas e implementación de nuevas metodologías en diversos campos.

08- SciPy

SciPy

 

 

 

 

 

 

 

 

SciPy es una biblioteca de aprendizaje automático para desarrolladores e ingenieros de aplicaciones. Sin embargo, aún necesita saber la diferencia entre la biblioteca SciPy y la pila SciPy. La biblioteca SciPy contiene módulos para optimización, álgebra lineal, integración y estadísticas.

Características de SciPy

La característica principal de la biblioteca SciPy es que está desarrollada usando NumPy, y su matriz aprovecha al máximo NumPy.

Además, SciPy proporciona todas las rutinas numéricas eficientes como la optimización, la integración numérica y muchas otras que utilizan sus submódulos específicos.

Todas las funciones en todos los submódulos de SciPy están bien documentadas.

¿Dónde se usa SciPy?

SciPy es una biblioteca que usa NumPy con el propósito de resolver funciones matemáticas. SciPy utiliza matrices NumPy como estructura de datos básica y viene con módulos para varias tareas comúnmente utilizadas en programación científica.

SciPy maneja fácilmente las tareas que incluyen álgebra lineal, integración (cálculo), resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias y procesamiento de señales.

09- Theano

theano

 

 

 

 

 

 

 

 

Theano es una biblioteca de aprendizaje automático de marco computacional en Python para calcular matrices multidimensionales. Theano funciona de manera similar a TensorFlow, pero no es tan eficiente como TensorFlow. Debido a su incapacidad para adaptarse a entornos de producción.

Además, Theano también se puede utilizar en entornos distribuidos o paralelos similares a TensorFlow.

Características de Theano

  • Completa integración con NumPy  : posibilidad de utilizar matrices completamente NumPy en funciones compiladas por Theano.
  • Uso transparente de una GPU  : realice cálculos intensivos en datos mucho más rápido que en una CPU.
  • Diferenciación simbólica eficiente  : Theano realiza sus derivadas para funciones con una o varias entradas.
  • Optimizaciones de velocidad y estabilidad  : obtenga la respuesta correcta  log(1+x) incluso cuando  x es muy pequeña. Este es solo uno de los ejemplos para mostrar la estabilidad de Theano.
  • Generación dinámica de código C  : evalúe las expresiones más rápido que nunca, aumentando así la eficiencia en gran medida.
  • Extensas pruebas unitarias y autoverificación  : detecte y diagnostique múltiples tipos de errores y ambigüedades en el modelo.

¿Dónde se usa Theano?

La sintaxis real de las expresiones Theano es simbólica, lo que puede ser desagradable para los principiantes acostumbrados al desarrollo normal de software. Específicamente, las expresiones se definen en sentido abstracto, se compilan y luego se usan para hacer cálculos.

Fue diseñado específicamente para manejar los tipos de computación requeridos para los algoritmos de redes neuronales grandes utilizados en Deep Learning. Fue una de las primeras bibliotecas de este tipo (el desarrollo comenzó en 2007) y se considera un estándar de la industria para la investigación y el desarrollo de Deep Learning.

Theano se está utilizando en múltiples proyectos de redes neuronales hoy en día y la popularidad de Theano solo está creciendo con el tiempo.

10 – Pandas

pandas

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Pandas es una biblioteca de aprendizaje automático en Python que proporciona estructuras de datos de alto nivel y una amplia variedad de herramientas para el análisis.

Una de las grandes características de esta biblioteca es la capacidad de traducir operaciones complejas con datos utilizando uno o dos comandos. Los pandas tienen tantos métodos incorporados para agrupar, combinar datos y filtrar, así como la funcionalidad de series temporales.

Todos estos son seguidos por excelentes indicadores de velocidad.

Características de pandas

Los pandas se aseguran de que todo el proceso de manipulación de datos sea más fácil. El soporte para operaciones tales como Re-indexación, Iteración, Clasificación, Agregaciones, Concatenaciones y Visualizaciones se encuentran entre las características más destacadas de Pandas.

¿Dónde se usa pandas?

Actualmente, hay menos versiones de la biblioteca de pandas que incluye cientos de nuevas características, correcciones de errores, mejoras y cambios en la API.

Las mejoras en los pandas se refieren a su capacidad de agrupar y ordenar datos, seleccionar la salida más adecuada para el método de aplicación y proporciona soporte para realizar operaciones de tipos personalizados.

El análisis de datos entre todo lo demás se destaca cuando se trata del uso de Pandas. Pero, cuando se usan Pandas con otras bibliotecas y herramientas, garantizan una alta funcionalidad y una buena cantidad de flexibilidad.