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Não há dúvidas de que o machine learning em geral é um dos tópicos mais populares no mundo da tecnologia nos últimos anos. É fácil ver o porquê, basta observar os casos onde sua implementação é necessária, como em tecnologias de reconhecimento de voz, reconhecimento de imagem e muitas outras .

Sabemos que Python é uma das melhores linguagens que você pode usar para aprender (e implementar) técnicas de machine learning.

A seguir estão alguns motivos importantes pelos quais o Python é popular:

  • Possui uma enorme coleção de bibliotecas.
  • É uma linguagem de programação de nível iniciante devido à sua simplicidade e facilidade.
  • A portabilidade é outra razão para a enorme popularidade do Python.
  • A sintaxe de programação do Python é simples de aprender e de alto nível quando a comparamos com C, Java e C ++

O que é machine learning?

O machine learning (ML), ou aprendizado de máquina, é o estudo de algoritmos de computador que melhoram automaticamente com a experiência. É visto como parte da inteligência artificial.

É o campo com maior intensidade de algoritmo na ciência da computação. Já se foi o tempo em que as pessoas tinham que codificar todos os algoritmos paramachine learning. Graças ao Python e suas bibliotecas, módulos e estruturas, agora é mais eficaz e fácil.



Algumas das melhores bibliotecas Python para machine learning em 2021


Bem, Python cresceu e se tornou a linguagem preferida para algoritmos de machine learning. Vamos dar uma olhada nas principais bibliotecas Python usadas para isto.

ML / DL envolve muitos cálculos matemáticos e operações, especialmente Matrix. Para tornar mais fácil e menos demorado, são usadas bibliotecas Python para machine learning.

De acordo com o relatório, NumPy, Pandas e Matplotlib são as bibliotecas Python preferidas para machine learning.

Agora, vamos verificar algumas das melhores bibliotecas Python para machine learning em 2021.

1- Numpy

NumPy ou Numerical Python é álgebra linear desenvolvida em Python. Um grande número de desenvolvedores e especialistas prefere isso a outras bibliotecas Python paramachine learning. Porque quase todos os pacotes de machine learning Python, como scipy, Mat-plotlib, Scikit-learn, etc, dependem fortemente dessa biblioteca em uma extensão razoável.

Além disso, ele vem com funções para lidar com operações matemáticas complexas como transformação de Fourier, álgebra linear, número aleatório e recursos que funcionam com matrizes e n-arrays em Python. Além disso, este pacote python executa cálculos científicos. Portanto, é amplamente utilizado no tratamento de ondas sonoras, imagens e outras funções binárias.

Características:

  • Objeto de matriz N-dimensional de alto desempenho
  • Interativo
  • Recipiente multidimensional para dados genéricos
  • Intuitivo
  • Informação adicional:

2- TensorFlow

TensorFlow é uma biblioteca de machine learning Python de ponta a ponta para realizar cálculos numéricos de ponta. É uma das bibliotecas Python mais recomendadas para aprendizado de máquina. Ele pode lidar com redes neurais profundas para PNL (Processamento de Linguagem Natural), redes neurais recorrentes, reconhecimento de imagem, incorporação de palavras, classificação de dígitos manuscritos e PDE (Equação Diferencial Parcial). O TensorFlow Python garante excelente suporte de arquitetura para permitir implantações de computação fáceis em uma ampla gama de plataformas, incluindo desktops, servidores e dispositivos móveis.

Um dos principais benefícios do TensorFlow é a abstração para projetos de machine learning e IA. Esse recurso permite que os desenvolvedores se concentrem na lógica abrangente do aplicativo em vez de lidar com os detalhes mundanos da implementação de algoritmos. Além disso, com esta biblioteca, os desenvolvedores de Python agora podem aproveitar IA e ML sem esforço para criar aplicativos responsivos exclusivos, que respondem às entradas do usuário, como expressão facial ou de voz.

Características:

  • Ele é otimizado para velocidade e faz uso de técnicas como o XLA para operações rápidas de álgebra linear.
  • Construto Responsivo
  • Flexível
  • Facilmente treinável
  • Treinamento de rede neural paralela
  • Grande Comunidade
  • Código aberto

3- Pytorch

Você já pensou por que o PyTorch se tornou uma das bibliotecas Python populares para machine learning em tão pouco tempo?

PyTorch é uma biblioteca de machine learning Python pronta para produção com excelentes exemplos, aplicativos e casos de uso suportados por uma forte comunidade. Esta biblioteca absorve forte aceleração da GPU e permite que você a aplique a partir de aplicativos como o NLP. Como ele suporta computação de GPU e CPU, ele fornece otimização de desempenho e treinamento distribuído escalonável em pesquisa e produção.

Redes neurais profundas e computação de tensor com aceleração de GPU são os dois recursos de ponta do PyTorch. Ele inclui um compilador de machine learning chamado Glow, que aumenta o desempenho de estruturas deste processo.

Características:

  • Front-end híbrido
  • Treinamento Distribuído
  • Python First
  • Bibliotecas e ferramentas

4- Pandas

Em projetos de machine learning, uma quantidade substancial de tempo é gasta na preparação dos dados, bem como na análise de tendências e padrões básicos. É aqui que o Python Pandas atrai a atenção dos especialistas em machine learning. Python Pandas é uma biblioteca de código aberto que vem com uma ampla gama de ferramentas para manipulação e análise de dados. Com a ajuda dessa biblioteca, você pode ler dados de uma ampla variedade de fontes, como bancos de dados SQL, CSV, arquivos JSON e Excel.

Ele permite que você gerencie operações de dados complexas com apenas um ou dois comandos. Além disso, Python Pandas vem com vários métodos embutidos para combinar dados e agrupar e filtrar a funcionalidade de série temporal. No geral, o Pandas não se limita apenas a lidar com tarefas relacionadas a dados; também serve como o melhor ponto de partida para criar ferramentas de dados mais focadas e poderosas.

Características:

  • Objeto DataFrame rápido e eficiente com indexação padrão e customizada.
  • Ferramentas para carregar dados em objetos de dados na memória de diferentes formatos de arquivo.
  • Alinhamento de dados e tratamento integrado de dados ausentes.
  • Remodelagem e dinamização de conjuntos de dados.

5- Metplotlib

Como o nome sugere, Matplotlib oferece uma interface semelhante ao MATLAB e fornece aos usuários uma excelente experiência de usuário. Ele usa kits de ferramentas GUI padrão como Qt, wxPython, GTK + ou Tkinter para fornecer aos programadores uma API orientada a objetos para incorporar gráficos e plotagens em seus aplicativos.

Matplotlib ajuda a produzir gráficos e figuras 2D de alta qualidade em vários formatos. Os tipos de gráficos e gráficos incluem gráficos de erros, gráficos, histogramas, gráficos de dispersão e gráficos de barras com o mínimo de linhas de código.

Características:

  • Renderização de texto mais rápida
  • Mapa de cores qualitativo
  • Suporte de imagem aprimorado
  • Melhor escolha de texto de deslocamento

6- Scipy

SciPy é uma das bibliotecas Python populares para machine learning. Tem sido uma biblioteca favorita entre os entusiastas do machine learning, pois contém diferentes módulos para integração, otimização, álgebra linear e estatística. Há uma diferença entre a biblioteca SciPy e a pilha SciPy. O SciPy é um dos pacotes principais que compõem a pilha do SciPy. Além disso, SciPy também é muito útil para a manipulação de imagens.

Características:

  • Lida facilmente com operações matemáticas.
  • Oferece rotinas numéricas eficientes, como integração e otimização numérica, usando submódulos.
  • Suporta processamento de sinal.

7- Keras

Keras é uma das melhores bibliotecas Python paramachine learning. Se você for um iniciante em machine learning, sugiro que use Keras. Além disso, fornece uma maneira mais fácil de expressar redes neurais. Além disso, ele também fornece alguns dos utilitários para compilar modelos, processar conjuntos de dados, avaliar resultados, visualizar gráficos e muito mais.

Keras usa internamente Tensorflow ou Theano como backend. Algumas outras estruturas de rede neural populares como CNTK também podem ser usadas. Keras é lento quando comparado a outras bibliotecas porque constrói um gráfico computacional usando a infraestrutura de back-end e depois o usa para realizar operações. Além disso, Keras fornece muitos conjuntos de dados pré-processados ​​e modelos pré-treinados como Inception, SqueezeNet, Mnist, VGG, ResNet, etc.

Características:

  • Ele funciona perfeitamente na CPU e GPU.
  • Conjuntos de dados pré-etiquetados
  • Vários métodos para pré-processamento de dados
  • Avaliação de modelo
  • Modularidade

8- Theano

Em essência, Theano é uma conhecida biblioteca de computação científica que permite definir, otimizar e avaliar expressões matemáticas que lidam com matrizes multidimensionais. O fundamento de vários aplicativos de ML e IA é o cálculo repetitivo de uma expressão matemática complicada.

Theano permite que você faça cálculos com muitos dados mais rápido do que executando somente em sua CPU. Além disso, é bem otimizado para GPUs, o que oferece diferenciação simbólica eficaz e inclui recursos de teste de código extensos.

Quando se trata de desempenho superior, Theano é uma ótima biblioteca de machine learning Python, pois inclui a capacidade de lidar com cálculos em grandes redes neurais. Tem como objetivo aumentar o tempo de desenvolvimento e o tempo de execução de aplicativos de ML, principalmente em algoritmos de aprendizado profundo. Apenas uma desvantagem do Theano na frente do TensorFlow é que sua sintaxe é bastante difícil para iniciantes.

Características:

  • Integração total com NumPy
  • Uso transparente de uma GPU
  • Diferenciação simbólica eficiente
  • Otimizações de velocidade e estabilidade
  • Geração de código C dinâmico
  • Teste de unidade extensivo e autoverificação

Conclusão

Bem, o objetivo deste artigo foi fornecer a você as melhores bibliotecas Python para machine learning em 2021.

O ecossistema python é enorme, tanto em termos de contribuição quanto de uso. Discutimos as bibliotecas Python para machine learning usadas em todas as principais áreas do ML, desde o estágio de manipulação de dados ao aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e até mesmo visualização.

Além disso, o python tem um conjunto diversificado de bibliotecas disponíveis que não apenas aumentam seus recursos, mas também mostram a amplitude e a profundidade das tarefas que podem ser executadas. Aqui, mencionamos apenas alguns deles.

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Existem muitas outras bibliotecas incríveis sendo usadas e trabalhadas, compartilhe as que você conhece nos comentários abaixo.

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