Les 10 millors biblioteques de Python per a aprenentatge automàtic i IA (2022)

Python ha crescut en popularitat al llarg dels anys fins a convertir-se en un dels llenguatges de programació més populars per a tasques d’aprenentatge automàtic (ML) i intel·ligència artificial (IA). Ha substituït molts dels llenguatges existents a la indústria i és més eficient en comparació amb aquests llenguatges de programació convencionals. A més de tot això, les seves ordres semblants a l’anglès el fan accessible tant per a principiants com per experts.

Una altra característica fonamental de Python que atrau molts dels seus usuaris és la seva àmplia col·lecció de biblioteques de codi obert. Aquestes biblioteques les poden utilitzar programadors de tots els nivells d’experiència per a tasques que involucren ML i IA, ciència de dades, manipulació d’imatges i dades, i molt més.

Per què Python per a aprenentatge automàtic i IA?

Les biblioteques de codi obert de Python no són l’única característica que la fa favorable per a l’aprenentatge automàtic i les tasques d’IA. Python també és molt versàtil i flexible, el que significa que també es pot utilitzar juntament amb altres llenguatges de programació quan sigui necessari. Encara més, pot funcionar en gairebé tots els sistemes operatius i plataformes del mercat.

La implementació de xarxes neuronals profundes i algorismes d’aprenentatge automàtic pot consumir molt de temps, però Python ofereix molts paquets que ho redueixen. També és un llenguatge de programació orientada a objectes (OOP), cosa que el fa extremadament útil per a l’ús i la categorització de dades eficients.

Un altre factor que fa que Python sigui favorable, especialment per als principiants, és la seva creixent comunitat d’usuaris. Com que és un dels llenguatges de programació de més ràpid creixement del món, el nombre de desenvolupadors i serveis de desenvolupament Python ha augmentat. La comunitat Python està creixent al costat de l’idioma, amb membres actius que sempre busquen utilitzar-lo per abordar nous problemes als negocis.

Ara que ja sabeu per què Python és un dels principals llenguatges de programació, aquí teniu les 10 millors biblioteques de Python per a l’aprenentatge automàtic i la IA:

1. NumPy

NumPy és àmpliament considerada com la millor biblioteca de Python per a l’aprenentatge automàtic i la IA. És una biblioteca numèrica de codi obert que es pot utilitzar per realitzar diverses operacions matemàtiques sobre diferents matrius. NumPy es considera una de les biblioteques científiques més utilitzades, per això molts científics de dades confien en ella per analitzar dades.

Les matrius NumPy requereixen molta menys àrea d’emmagatzematge que altres llistes de Python i són més ràpides i còmodes d’utilitzar. Podeu manipular les dades de la matriu, transposar-les i remodelar-les amb NumPy. Amb tot, NumPy és una opció fantàstica per augmentar el rendiment dels models d’aprenentatge automàtic sense que es requereixi massa treball complex.

Aquestes són algunes de les característiques principals de NumPy:

  • Objecte matriu N-dimensional d’alt rendiment.
  • Manipulació de formes.
  • Neteja/maneig de dades.
  • Operacions estadístiques i àlgebra lineal.

2. SciPy

SciPy és una biblioteca gratuïta i de codi obert que es basa en NumPy. És especialment útil per a grans conjunts de dades, podent realitzar càlcul científic i tècnic. SciPy també inclou mòduls incrustats per a l’optimització de matrius i àlgebra lineal, igual que NumPy.

El llenguatge de programació inclou totes les funcions de NumPy, però les converteix en eines científiques fàcils d’utilitzar. Sovint s’utilitza per a la manipulació d’imatges i proporciona funcions bàsiques de processament per a funcions matemàtiques d’alt nivell no científiques.

SciPy és una de les biblioteques fonamentals de Python gràcies al seu paper en l’anàlisi científica i l’enginyeria.

Aquestes són algunes de les característiques principals de SciPy:

  • Fàcil d’usar.
  • Visualització i manipulació de dades.
  • Anàlisi científica i tècnica.
  • Calcula grans conjunts de dades.

3. Theano

Theano, una biblioteca Python de càlcul numèric, es va desenvolupar específicament per a l’aprenentatge automàtic. Permet l’optimització, definició i avaluació d’expressions matemàtiques i càlculs matricials. Això permet l’ús de matrius dimensionals per construir models d’aprenentatge profund.

Theano és una biblioteca molt específica i és utilitzada principalment per desenvolupadors i programadors d’aprenentatge automàtic i aprenentatge profund. Admet la integració amb NumPy i es pot utilitzar amb una unitat de processament de gràfics (GPU) dins d’una unitat de processament central (CPU), que resulta en càlculs intensius de dades 140 vegades més ràpids.

Aquestes són algunes de les característiques principals de Theano:

  • Eines de validació i prova d’unitats integrades.
  • Revisions ràpides i estables.
  • Càlculs intensius de dades.
  • Càlculs matemàtics d’alt rendiment.

4. Pandes

Una altra biblioteca Python més important del mercat és Pandas, que s’utilitza sovint per a l’aprenentatge automàtic. Actua com una biblioteca d’anàlisi de dades que analitza i manipula dades i permet als desenvolupadors treballar fàcilment amb dades multidimensionals estructurades i conceptes de sèries temporals.

La biblioteca Pandas ofereix una manera ràpida i eficaç de gestionar i explorar dades proporcionant Series i DataFrames, que representen les dades de manera eficient alhora que les manipulen de diferents maneres.

Aquestes són algunes de les característiques principals de Pandas:

  • Indexació de dades.
  • Alineació de dades
  • Fusió/unió de conjunts de dades.
  • Tractament i anàlisi de dades.

5. TensorFlow

Una altra biblioteca de Python gratuïta i de codi obert, TensorFlow, està especialitzada en programació diferenciable. La biblioteca consta d’una col·lecció d’eines i recursos que permet als principiants i professionals construir models DL i ML, així com xarxes neuronals.

TensorFlow consta d’una arquitectura i un marc flexibles que li permeten executar-se en diverses plataformes computacionals com CPU i GPU. Dit això, funciona millor quan funciona amb una unitat de processament tensor (TPU). La biblioteca Python s’utilitza sovint per implementar l’aprenentatge de reforç en models ML i DL, i podeu visualitzar directament els models d’aprenentatge automàtic.

Aquestes són algunes de les característiques principals de TensorFlow:

  • Arquitectura i marc flexibles.
  • S’executa en una varietat de plataformes computacionals.
  • Capacitats d’abstracció
  • Gestiona xarxes neuronals profundes.

6. Keras

Keras és una biblioteca Python de codi obert destinada al desenvolupament i avaluació de xarxes neuronals dins de models d’aprenentatge automàtic i aprenentatge profund. És capaç de funcionar a sobre de Theano i Tensorflow, el que significa que pot entrenar xarxes neuronals amb poc codi.

Sovint es prefereix la biblioteca Keras perquè és modular, extensible i flexible. Això fa que sigui una opció fàcil d’utilitzar per a principiants. També es pot integrar amb objectius, capes, optimitzadors i funcions d’activació. Keras funciona en diversos entorns i es pot executar en CPU i GPU. També ofereix un dels intervals més amplis per a tipus de dades.

Aquestes són algunes de les característiques principals de Keras:

  • Agrupació de dades.
  • Desenvolupament de capes neuronals.
  • Crea models d’aprenentatge profund i d’aprenentatge automàtic.
  • Funcions d’activació i cost.

7.PyTorch

Una opció més per a una biblioteca Python d’aprenentatge automàtic de codi obert és PyTorch, que es basa en Torch, un marc de llenguatge de programació C. PyTorch és una biblioteca de ciència de dades que es pot integrar amb altres biblioteques de Python, com ara NumPy. La biblioteca pot crear gràfics computacionals que es poden canviar mentre s’executa el programa. És especialment útil per a aplicacions ML i DL com el processament del llenguatge natural (NLP) i la visió per computador.

Alguns dels principals punts de venda de PyTorch inclouen la seva alta velocitat d’execució, que pot aconseguir fins i tot quan es manipula gràfics pesats. També és una biblioteca flexible, capaç de funcionar amb processadors simplificats o CPU i GPU. PyTorch té potents API que us permeten ampliar la biblioteca, així com un conjunt d’eines de llenguatge natural.

Aquestes són algunes de les característiques principals de PyTorch:

  • Distribució estadística i operacions.
  • Control sobre conjunts de dades.
  • Desenvolupament de models DL.
  • Molt flexible.

8. Scikit-Learn

Originalment una extensió de tercers de la biblioteca SciPy, Scikit-learn és ara una biblioteca de Python autònoma a Github. És utilitzat per grans empreses com Spotify, i hi ha molts avantatges per utilitzar-lo. D’una banda, és molt útil per als algorismes d’aprenentatge automàtic clàssic, com ara els de detecció de correu brossa, reconeixement d’imatges, predicció i segmentació de clients.

Un altre dels principals punts de venda de Scikit-learn és que és fàcilment interoperable amb altres eines de pila SciPy. Scikit-learn té una interacció fàcil d’utilitzar i coherent que us facilita compartir i utilitzar dades.

Aquestes són algunes de les característiques principals de Scikit-learn:

  • Classificació i modelització de dades.
  • Algoritmes d’aprenentatge automàtic d’extrem a extrem.
  • Pre-processament de dades.
  • Selecció del model.

9. Matplotlib

Matplotlib és una unitat de NumPy i SciPy, i va ser dissenyat per substituir la necessitat d’utilitzar el llenguatge estadístic propietari de MATLAB. La biblioteca completa, gratuïta i de codi obert s’utilitza per crear visualitzacions estàtiques, animades i interactives a Python.

La biblioteca de Python us ajuda a entendre les dades abans de passar-les al processament de dades i a la formació per a tasques d’aprenentatge automàtic. Es basa en els conjunts d’eines de la GUI de Python per produir diagrames i gràfics amb API orientades a objectes. També proporciona una interfície similar a MATLAB perquè un usuari pugui dur a terme tasques similars a MATLAB.

Aquestes són algunes de les característiques principals de Matplotlib:

  • Crear trames de qualitat de publicació.
  • Personalitzeu l’estil visual i el disseny.
  • Exporta a diferents formats de fitxer.
  • Figures interactives que poden fer zoom, panoràmica i actualització.

10. Trama

Tancant la nostra llista de les 10 millors biblioteques de Python per a aprenentatge automàtic i IA és Plotly, que és una altra biblioteca de visualització gratuïta i de codi obert. És molt popular entre els desenvolupadors gràcies als seus gràfics d’alta qualitat, immersius i preparats per a la publicació. Alguns dels gràfics als quals es pot accedir mitjançant Plotly inclouen gràfics de caixa, mapes de calor i gràfics de bombolles.

Plotly és una de les millors eines de visualització de dades del mercat i està construïda sobre el conjunt d’eines de visualització D3.js, HTML i CSS. Escrit en Python, utilitza el marc de Django i pot ajudar a crear gràfics interactius. Funciona amb diferents eines d’anàlisi i visualització de dades i us permet importar dades fàcilment a un gràfic. També podeu utilitzar Plotly per crear taulers i taulers de diapositives.

Aquestes són algunes de les característiques principals de Plotly:

  • Gràfiques i quadres de comandament.
  • Snapshotengine.
  • Big data per a Python.
  • Importeu fàcilment dades als gràfics.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *