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jueves, 22 de agosto de 2019

5 bibliotecas útiles de Python para proyectos de aprendizaje automático

mejor aprendizaje automático de python

Python es uno de los lenguajes de programación más populares y conocido por su sintaxis simple y gran colección de bibliotecas. Ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones que escriben menos líneas de códigos y las hacen más productivas. Debido a la simplicidad de Python, muchos desarrolladores han comenzado a crear nuevas bibliotecas para el aprendizaje automático. Echemos un vistazo a cinco bibliotecas python útiles para proyectos de aprendizaje automático.

Bibliotecas de Python para el aprendizaje automático

1. Keras

Keras es una de las excelentes bibliotecas de Python para el aprendizaje automático. Facilita la expresión de las redes neuronales y proporciona algunas de las mejores utilidades para compilar modelos, procesar conjuntos de datos, visualizar gráficos y más.
Keras usa Theano o TensorFlow en el backend y proporciona modelos portátiles útiles. Lo mejor de esta biblioteca es que es compatible con casi todos los modelos de una red neuronal: totalmente conectado, convolucional, agrupación, recurrente, incrustación, etc. Keras es utilizado actualmente por Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square y muchos otros. .

2. Numpy

Numpy es otra biblioteca de Python de aprendizaje automático popular. Es fácil de usar, interactivo y bastante intuitivo. Hace que las implementaciones matemáticas complejas sean muy simples. Numpy se puede usar para expresar imágenes, ondas de sonido y otras corrientes sin formato binarias en forma de una matriz de números reales en dimensión N.
Hace que la codificación sea realmente más fácil y ayuda a comprender los conceptos. Las bibliotecas populares como TensorFlow utilizan Numpy internamente para realizar múltiples operaciones en tensores. La interfaz de matriz es la característica más destacada de Numpy.

3. TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de Python de código abierto desarrollada por Google en colaboración con Brain Team. TensorFlow se utiliza para escribir nuevos algoritmos que involucran una gran cantidad de operaciones de tensor. Como las redes neuronales se pueden expresar fácilmente como gráficos computacionales, se pueden implementar como una serie de operaciones en tensores utilizando TensorFlow. Además, estos tensores son matrices N-dimensionales que representan sus datos.
A diferencia de Numpy y otras bibliotecas, TensorFlow le permite visualizar fácilmente todas y cada una de las partes del gráfico, lo que no es una opción mientras usa Numpy o SciKit. Es fácilmente entrenable tanto en la CPU como en la GPU para la informática distribuida. TensorFlow se usa en casi todas las aplicaciones de Google para el aprendizaje automático.

4. Scikit-Learn

Scikit es una de las bibliotecas de Python más útiles para trabajar con datos complejos. Está asociado con NumPy y SciPy y viene con muchas características útiles.
Esta biblioteca de Python ha pasado por muchos cambios recientemente. Una modificación importante es la función de validación cruzada, que ahora proporciona la capacidad de usar más de una métrica. Otros métodos de capacitación como la regresión logística y los vecinos más cercanos también han recibido algunas pequeñas mejoras.
Scikit-Learn proporciona muchos algoritmos para implementar tareas estándar de aprendizaje automático y minería de datos, como reducir la dimensionalidad, clasificación, regresión, agrupación, etc.

5. PyTorch

PyTorch es una de las bibliotecas de máquinas más populares conocidas por sus amplias funciones. Se basa en Torch, una biblioteca de máquina de código abierto implementada en C con un contenedor en Lua.
PyTorch permite a los desarrolladores crear gráficos computacionales dinámicos y calcular gradientes automáticamente. Aparte de esto, también ofrece API enriquecidas para resolver problemas de aplicaciones relacionados con redes neuronales.
Facilita la capacitación distribuida al optimizar el rendimiento tanto en investigación como en producción. PyTorch se utiliza principalmente para aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Se considera una columna vertebral de TensorFlow y está ganando mucha tracción en estos días.

Terminando

Eso es todo por este artículo. Si conoce claramente sus requisitos, no creo que tenga ningún problema para elegir la biblioteca de Python adecuada para el aprendizaje automático. Si conoce alguna otra biblioteca útil que debería estar presente en esta lista, háganoslo saber en los comentarios a continuación.

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