En este artículo se presentan las 7 mejores bibliotecas de Python para el aprendizaje automático que han eliminado la necesidad de escribir códigos independientes para cada algoritmo.
Dentro de la informática, el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es un campo que requiere muchos algoritmos. Es algo que hace que muchos desarrolladores tengan miedo de elegir un dominio tan complejo. Pero hoy en día esto no es así. No es necesario crear códigos separados para cada algoritmo, ya que las bibliotecas de Python para el aprendizaje automático están aquí para ayudarte.
En lo que respecta a la implementación de algoritmos de aprendizaje automático, las bibliotecas de aprendizaje automático de Python se consideran el lenguaje predilecto. Para dominar el aprendizaje automático y la ciencia de datos, hay que aprender Python. En esta guía se enumeran las 7 mejores bibliotecas de Python que puedes utilizar para el aprendizaje automático. Echémosles un vistazo.
En este artículo
Lista de las 7 mejores bibliotecas de Python para aprendizaje automático
A continuación hemos enumerado las principales bibliotecas de Python que se pueden utilizar para el aprendizaje automático.
1. SciPy
Esta biblioteca fue creada en 2001 por Pearu Peterson, Eric Jones y Travis Oliphant. La comunidad abierta de profesionales del desarrollo patrocina y apoya los actuales asuntos de desarrollo de la biblioteca SciPy. SciPy es una biblioteca de código abierto muy utilizada para las matemáticas, la ciencia y la ingeniería, creada a partir de NumPy. Esta biblioteca ofrece una amplia variedad de módulos, entre los que se incluyen el procesamiento de imágenes, la transformación rápida de Fourier, la integración interpolada, álgebra lineal, funciones especiales, optimización de imágenes y el procesamiento de señales.
Además, la resolución de ecuaciones diferenciales comunes, otros trabajos computacionales en análisis y ciencia son más características que esta biblioteca trae consigo. La biblioteca SciPy utiliza una matriz de datos multidimensional que ofrece el módulo NumPy. En cuanto a la subprograma de manipulación de matrices, SciPy depende en gran medida de NumPy. La biblioteca SciPy se introdujo para ofrecer funciones numéricas eficaces con matrices NumPy.
Funciones clave
- Permite resolver ecuaciones diferenciales y transformadas de Fourier.
- Con esta biblioteca podrás realizar complejos cálculos de álgebra lineal utilizando sus algoritmos altamente optimizados.
- Incluye una función de tratamiento de imágenes multidimensionales y muchas otras funciones.
2. Theano
Se considera una de las mejores bibliotecas de Python para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Si quieres realizar cálculos de matrices y manipular expresiones matemáticas, Theano se comporta como un recopilador de optimización. La interfaz es muy similar a la de NumPy, ya que está basada en ella. La biblioteca Theano funciona perfectamente con la Unidad Central de Procesamiento (CPU) y la Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU).
La incorporación de la arquitectura GPU produce más rapidez. Comparado con el CPU, Theano es 140 veces más rápido en la GPU para realizar cálculos con una gran cantidad de datos. Cuando Theano trabaja con funciones de tipo exponencial y logarítmico, evita errores y fallas de forma automática. Por otra parte, esta biblioteca de Python para el aprendizaje automático ofrece herramientas integradas para la validación y las pruebas unitarias. La gran velocidad de procesamiento de Theano te ayuda a realizar proyectos en C que requieran cálculos intensivos de datos.
Theano era una popular biblioteca de cálculo numérico utilizada para el aprendizaje profundo, pero se ha visto superada en gran medida por otros marcos como TensorFlow y PyTorch debido a la falta de desarrollo activo y a determinadas limitaciones.
Funciones clave
- Puede determinar expresiones no estacionarias con la biblioteca Theano y resolverlas con expresiones estacionarias.
- Gracias a esta biblioteca, puedes dibujar gráficos simbólicos para realizar cálculos.
- Es más veloz que Python y permite implementar partes de la expresión en el CPU o el GPU.
3. Keras
Es una de las grandes herramientas de código abierto para el aprendizaje automático y las redes neuronales que se lanzó en 2015. A partir de 2023, más de de 2.5 millones de desarrolladores estarán relacionados con esta biblioteca. Trabaja sobre PlaidML, Microsoft Cognitive Toolkit, TensorFlow, R y Theano. La biblioteca Keras trabaja con los componentes básicos de las redes neuronales, como optimizadores, funciones de activación, objetivos y capas.
En lo que respecta al código para redes neuronales profundas, la biblioteca Keras ofrece funciones útiles para procesar imágenes de texto e imágenes. Además de ser compatible con las redes neuronales estándar, esta biblioteca también ofrece soporte nativo para redes neuronales recurrentes y de tipo convolucional. Desde que se introdujo en el mercado, este código abierto para el aprendizaje automático comparte muchos aspectos con TensorFlow. Facilita el acceso de todos los usuarios al aprendizaje profundo y automático.
Funciones clave
- Muestra la arquitectura de TensorFlow de una forma fácil de entender.
- Esta biblioteca facilita el aprendizaje automático comercial en Python porque ofrece soporte para grandes GPU y TPU.
- Funciona bien para diversas aplicaciones, como el aprendizaje profundo generativo, el aprendizaje por refuerzo, la visión por computador y el procesamiento del lenguaje natural.
- La biblioteca Keras es muy útil para datos de series temporales, audio, estructurados y gráficos.
4. Pandas
Es otra increíble biblioteca que figura entre los mejores paquetes de Python para el aprendizaje automático. Pandas está considerada entre las mejores herramientas de código abierto para el aprendizaje automático. Proporciona un profundo soporte para estructuras de datos expresivas, flexibles y rápidas, específicamente diseñadas para trabajar con datos relacionales y etiquetados. Si quieres realizar análisis de datos en tiempo real, nada mejor que utilizar Pandas.
Con esta biblioteca obtendrás un rendimiento muy optimizado y una gran estabilidad. En cuanto al código backend de Pandas, está escrito en Python puro, o en C. Pandas utiliza dos estructuras de datos diferentes, que incluyen "DataFrame (2-dimensional)" y "Series (1-dimensional)". Permiten manejar fácilmente una enorme cantidad de datos y casos de uso de distintos ámbitos, como el financiero, social, estadístico, de ciencia de datos, entre otros.
Funciones clave
- Te ayuda a manejar series temporales y datos perdidos con facilidad.
- Para apoyar una amplia aplicación de datos, Pandas ofrece un potente objeto DataFrame.
- Utiliza Cython y C para escribir un código optimizado para Python.
- Esta biblioteca permite combinar grandes conjuntos de datos, unirlos, agruparlos, reestructurarlos, dividirlos, clasificarlos y mucho más.
5. NumPy
NumPy es una biblioteca básica para la informática numérica en Python. Permite utilizar matrices y conjuntos multidimensionales de gran tamaño, así como una amplia gama de funciones matemáticas para operar con estos conjuntos. NumPy es la columna vertebral de muchas otras bibliotecas científicas y relacionadas con los datos, siendo muy apreciado por su rendimiento y capacidades. Esta biblioteca es uno de los mejores paquetes de Python para el aprendizaje automático. NumPy contiene una enorme colección de funciones matemáticas complejas. Por este motivo, esta biblioteca ha demostrado ser una potente herramienta para procesar matrices y arreglos multidimensionales de gran tamaño. Si tienes ganas de manejar números aleatorios, transformaciones de Fourier y álgebra lineal, usar NumPy sin duda valdrá la pena.
La definición de cualquier tipo de datos y su integración con numerosas bases de datos resulta sencilla y cómoda con NumPy. También puedes utilizar esta biblioteca para cualquier tipo de datos como contenedor multidimensional. Permite integrar códigos de C++, C y Fortran con herramientas listas para utilizar. NumPy posee otras características clave, como las funciones de emisión y los objetos de array N-dimensionales.
Funciones clave
- La biblioteca NumPy admite métodos de álgebra lineal, transformadas de Fourier, generadores de números aleatorios y una serie de expresiones matemáticas complejas.
- Proporciona más flexibilidad gracias a su código Python de alto nivel completamente optimizado.
- La biblioteca permite realizar operaciones de emisión, índices y vectorización mediante el soporte de objetos de matriz N-dimensionales.
- Con NumPy, puedes habilitar operaciones numéricas de diferentes bibliotecas asociadas con la bioinformática, la computación cuántica, la ciencia de datos, el procesamiento geográfico, la visualización de datos, el procesamiento de señales, el procesamiento de imágenes y mucho más.
6. Seaborn
También es una biblioteca Python de código abierto para el aprendizaje automático. Seaborn se centra en la representación gráfica y la visualización de datos, ya que se basa en Matplotlib. Al mismo tiempo, cuenta con la estructura de datos de la biblioteca Pandas.
La biblioteca Seaborn puede ayudarte a crear gráficos de los datos de aprendizaje. Por eso se utiliza sobre todo en proyectos de aprendizaje automático. Si buscas una biblioteca Python eficaz para realizar análisis de datos y marketing de forma eficiente, no busques más, Seaborn te ofrece la posibilidad de crear gráficos llamativos y visualmente atractivos.
Funciones clave
- Con Seaborn puedes hacer gráficos y diagramas atractivos.
- Aumenta la efectividad del análisis de datos y del marketing.
- Al tratarse de una biblioteca de código abierto, puedes obtener mucha ayuda en línea.
7. Matplotlib
Matplotlib es una de las bibliotecas de visualización de datos más utilizadas en Python. Proporciona un amplio y flexible conjunto de herramientas para crear diversos tipos de gráficos y visualizaciones. Si bien es potente, puede requerir más código en comparación con Seaborn para lograr cierta apariencia estética.
Esta biblioteca de visualización de datos se utiliza sobre todo para el trazado bidimensional, que crea figuras con calidad de publicación y gráficos de imagen en diferentes formatos. Entre lo que se puede crear con esta biblioteca se incluyen: gráficos de barras, gráficos de errores, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos y mucho más. La interfaz de usuario de Matplotlib es amigable y parecida a la de MATLAB.
Esta biblioteca proporciona una IA basada en objetos mediante el uso de herramientas GUI, por ejemplo, Qt, Tkinter, wxPython, GTK+. Con Matplotlib, puedes integrar fácilmente diagramas y gráficos en diversas aplicaciones. A pesar de que es la biblioteca de Python más antigua para el aprendizaje automático, todavía la utilizan con frecuencia muchos programadores porque se considera la biblioteca de Python más innovadora y exclusiva para la visualización de datos.
Funciones clave
- Esta biblioteca te permite generar gráficos y diagramas para presentar tus datos en un formato narrativo.
- Podrás personalizar los gráficos y exportarlos en distintos formatos.
- Presenta diferentes aplicaciones basadas en GUI de visualizaciones integrables.
- Matplotlib se extiende por diferentes bibliotecas y frameworks de Python.
Conclusión
Son muchos los desarrolladores de Python que crean distintas bibliotecas de aprendizaje automático para sus propios proyectos y tareas. Más tarde, lo ponen al alcance del público y ganan dinero con ello. La principal ventaja de utilizar estas bibliotecas es que no es necesario crear códigos independientes para los distintos algoritmos, sino que se obtiene un paquete de código predefinido que se puede utilizar directamente para lograr el objetivo.
Si estás buscando las mejores bibliotecas de Python para aprendizaje automático, no dejes de leer la información presentada anteriormente. Aquí se muestran las 7 mejores bibliotecas de Python para el aprendizaje automático y profundo, junto con sus principales características.
