Las mejores librerías de Python para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Aunque hay muchos lenguajes entre los que elegir, Python es uno de los lenguajes de programación de aprendizaje automático y aprendizaje profundo más fáciles de desarrollar, y viene con el apoyo de un amplio conjunto de librerías que se adaptan a cada caso de uso y proyecto.
● TensorFlow
¡La revolución está aquí! Bienvenido a TensorFlow 2.0.
TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto rápida, flexible y escalable para la investigación y la producción.
TensorFlow es una de las mejores bibliotecas disponibles para trabajar con Machine Learning en Python. Ofrecida por Google, TensorFlow hace que la construcción de modelos de ML sea fácil tanto para los principiantes como para los profesionales.
Usando TensorFlow, puedes crear y entrenar modelos de ML no sólo en ordenadores sino también en dispositivos móviles y servidores usando TensorFlow Lite y TensorFlow Serving que ofrece los mismos beneficios pero para plataformas móviles y servidores de alto rendimiento.
Algunas de las áreas esenciales en ML y DL donde brilla TensorFlow son:
● Manejo de redes neuronales profundas
● Procesamiento del Lenguaje Natural
● Ecuación Diferencial Parcial
● Capacidades de abstracción
● Reconocimiento de imágenes, texto y voz
● Colaboración sin esfuerzo de ideas y código
Tarea principal: Construir modelos de aprendizaje profundo
Para entender cómo realizar una tarea específica en TensorFlow, puedes consultar los tutoriales de TensorFlow.
● Keras
Keras es una de las librerías de redes neuronales más populares y de código abierto para Python. Inicialmente diseñada por un ingeniero de Google para ONEIROS, abreviatura de Open-Ended Neuro Electronic Intelligent Robot Operating System, Keras pronto fue soportada en la librería central de TensorFlow haciéndola accesible encima de TensorFlow. Keras cuenta con varios de los bloques de construcción y herramientas necesarias para crear una red neuronal como:
● Capas neuronales
● Funciones de activación y coste
● Objetivos
● Normalización por lotes
● Dropout
● Pooling
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Keras extiende la usabilidad de TensorFlow con estas características adicionales para la programación de ML y DL. Con una comunidad útil y un canal de Slack dedicado, obtener soporte es fácil. También existe soporte para la red neuronal convolucional y recurrente junto con las redes neuronales estándar. También puedes consultar otros modelos de ejemplo en la clase de Keras y Computer Vision de Stanford.
Keras Cheat Sheet : https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf
Tarea principal: Build Deep Learning models
Getting Started with Keras –
● PyTorch
Desarrollado por Facebook, PyTorch es una de las pocas bibliotecas de aprendizaje automático para Python. Aparte de Python, PyTorch también tiene soporte para C++ con su interfaz C++ si te gusta eso. Considerado entre los principales contendientes en la carrera por ser el mejor marco de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, PyTorch se enfrenta a la competencia de TensorFlow. Puedes consultar los tutoriales de PyTorch para otros detalles.
Algunas de las características vitales que diferencian a PyTorch de TensorFlow son:
● Computación tensorial con la capacidad de procesamiento acelerado a través de Unidades de Procesamiento Gráfico
● Fácil de aprender, usar e integrar con el resto del ecosistema de Python
● Soporte para redes neuronales construidas en un sistema de autodifusión basado en cintas
Los diversos módulos con los que viene PyTorch, que ayudan a crear y entrenar redes neuronales:
● Tensores – torch.Tensor
● Optimizadores – módulo torch.Módulo optim
● Redes neuronales – módulo nn
● Autograd
Pros: muy personalizable, ampliamente utilizado en la investigación de aprendizaje profundo
Cons: menos abstracciones NLP, no optimizado para la velocidad
Tarea principal: Desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje profundo
Keras vs Tensorflow vs PyTorch | Comparación de marcos de aprendizaje profundo
● Scikit-learn
Scikit-learn es otra biblioteca de aprendizaje automático utilizada activamente para Python. Incluye una fácil integración con diferentes bibliotecas de programación ML como NumPy y Pandas. Scikit-learn viene con el apoyo de varios algoritmos como:
● Clasificación
● Regresión
● Clustering
● Reducción de la Dimensionalidad
● Selección de Modelos
● Preprocesamiento
Construido en torno a la idea de ser fácil de usar pero sin dejar de ser flexible, Scikit-learn se centra en el modelado de datos y no en otras tareas como la carga, el manejo, la manipulación y la visualización de datos. Se considera suficiente para ser utilizado como un ML de extremo a extremo, desde la fase de investigación hasta el despliegue. Para una comprensión más profunda de scikit-learn, puede consultar los tutoriales de Scikit-learn.
Tarea principal: Modelado
Aprender Scikit-Learn-
● Pandas
Pandas es una biblioteca de análisis de datos de Python y se utiliza principalmente para la manipulación y el análisis de datos. Entra en juego antes de preparar el conjunto de datos para el entrenamiento. Pandas hace que trabajar con series temporales y datos multidimensionales estructurados no suponga ningún esfuerzo para los programadores de aprendizaje automático. Algunas de las grandes características de Pandas a la hora de manejar datos son:
● Remodelación y pivoteo de conjuntos de datos
● Fusión y unión de conjuntos de datos
● Manejo de datos faltantes y alineación de datos
● Varias opciones de indexación como indexación de ejes jerárquicos, indexación de fantasía
● Opciones de filtrado de datos
Pandas hace uso de DataFrames, que no es más que un término técnico para una representación bidimensional de los datos, ofreciendo a los programadores objetos DataFrame.
Tarea principal: Manipulación y análisis de datos
Tendencias de Google – Interés de los pandas en el tiempo
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● NLTK
NLTK significa Natural Language Toolkit y es una biblioteca de Python para trabajar con el procesamiento del lenguaje natural. Está considerada como una de las bibliotecas más populares para trabajar con datos del lenguaje humano. NLTK ofrece a los programadores interfaces sencillas junto con una amplia gama de recursos léxicos como FrameNet, WordNet, Word2Vec y muchos otros. Algunos de los aspectos más destacados de NLTK son:
● Búsqueda de palabras clave en documentos
● Tokenización y clasificación de textos
● Reconocimiento de voz y escritura
● Lematización y Stemming de palabras
NLTK y su conjunto de paquetes se consideran una opción fiable para estudiantes ingenieros, investigadores, lingüistas e industrias que trabajan con el lenguaje.
Tarea principal: Procesamiento de texto
● Spark MLlib
MLlib es la biblioteca de aprendizaje automático escalable de Apache Spark
Desarrollada por Apache, Spark MLlib es una biblioteca de aprendizaje automático que permite escalar fácilmente sus cálculos. Es sencilla de utilizar, rápida, fácil de configurar y ofrece una integración fluida con otras herramientas. Spark MLlib se convirtió instantáneamente en una herramienta conveniente para desarrollar algoritmos y aplicaciones de aprendizaje automático.
Las herramientas que aporta Spark MLlib son:
Algunos de los algoritmos y APIs más populares que pueden utilizar los programadores que trabajan en Aprendizaje Automático utilizando Spark MLlib son:
● Regresión
● Clustering
● Optimización
● Reducción dimensional
● Clasificación
● Estadística básica
● Extracción de características
● Theano
Theano es una potente librería de Python que permite definir fácilmente, optimizar y evaluar potentes expresiones matemáticas. Algunas de las características que hacen de Theano una biblioteca robusta para realizar cálculos científicos a gran escala son:
● Soporte para que las GPUs tengan un mejor rendimiento en cálculos pesados en comparación con las CPUs
● Fuerte soporte de integración con NumPy
● Evaluaciones más rápidas y estables incluso de las variables más complicadas
● Posibilidad de crear código C personalizado para tus operaciones matemáticas
Con Theano, puede lograr el rápido desarrollo de algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más eficientes. Construidas sobre Theano están algunas de las librerías de aprendizaje profundo más conocidas como Keras, Blocks y Lasagne. Para conceptos más avanzados en Theano, puedes consultar el tutorial de Theano.
● MXNet
Una librería flexible y eficiente para el aprendizaje profundo
Si tu campo de experiencia incluye el Aprendizaje Profundo, encontrará que MXNet es el complemento perfecto. Utilizado para entrenar y desplegar redes neuronales profundas, MXNet es altamente escalable y soporta un rápido entrenamiento del modelo. MXNet de Apache no solo funciona con Python, sino también con una gran cantidad de otros lenguajes, como C++, Perl, Julia, R, Scala, Go y algunos más.
La portabilidad y escalabilidad de MXNet le permiten pasar de una plataforma a otra y adaptarlo a las exigentes necesidades de su proyecto. Algunos de los nombres más importantes de la tecnología y la educación, como Intel, Microsoft, el MIT y otros, admiten actualmente MXNet. AWS de Amazon prefiere MXNet como su elección de marco de aprendizaje profundo preferido.
● Numpy
La biblioteca NumPy para Python se concentra en el manejo de extensos datos multidimensionales y las intrincadas funciones matemáticas que operan en los datos. NumPy ofrece un cálculo rápido y la ejecución de funciones complicadas que trabajan en matrices. Algunos de los puntos a favor de NumPy son:
● Soporte para operaciones matemáticas y lógicas
● Manipulación de formas
● Capacidades de ordenación y selección
● Transformaciones discretas de Fourier
● Álgebra lineal básica y operaciones estadísticas
● Simulaciones aleatorias
● Soporte para n-arrays dimensionales
NumPy trabaja con un enfoque orientado a objetos y tiene herramientas para integrar código C, C++ y Fortran, lo que hace que NumPy sea muy popular entre la comunidad científica.
Tarea principal: Limpieza y manipulación de datos
Tendencias de Google – Interés de Numpy en el tiempo
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Conclusión
Python es una herramienta de desarrollo realmente maravillosa que no sólo sirve como lenguaje de programación de propósito general sino que también atiende a las necesidades de los usuarios.propósito general sino que también atiende a nichos específicos de su proyecto o flujos de trabajo. Con un montón de bibliotecas y paquetes que amplían las capacidades de Python y lo convierten en un todo terreno y un ajuste perfecto para cualquier persona que quiera entrar en el desarrollo de programas y algoritmos. Con algunas de las bibliotecas modernas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para Python comentadas brevemente más arriba, puedes hacerte una idea de lo que ofrece cada una de estas bibliotecas y hacer tu elección.