Bibliotecas python recomendadas para machine learning

En este articulo te mostrare las Bibliotecas python machine learning que debes conocer. Debido a su simplicidad, Python se considera el lenguaje de programación más popular para el desarrollo de IA. Es muy fácil de entender y aprender, es por eso que muchos desarrolladores de machine learning y científicos de datos prefieren usarlo sobre otros lenguajes. Es muy útil cuando se trata de construir y analizar modelos.

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Para los principiantes en codificación que recién comienzan a familiarizarse con el machine learning y el desarrollo de IA, Python también es una buena opción. Tiene varios paquetes de biblioteca específicos que ayudan a los novatos a comenzar con el machine learning. Para empezar, las bibliotecas científicas de GNU NumPy y SciPy permiten que la computadora entienda el álgebra lineal.

¿ Que son las bibliotecas python machine learning ?

bibliotecas python machine learning
Bibliotecas python machine learning

Como en otros lenguajes de programación, una librería es el grupo de funciones que te van a proveer de realizar operaciones o tareas que antes no podrías realizar con las funciones o bibliotecas base.

En otras palabras, las bibliotecas python machine learning, corresponde a un conjunto de módulos agrupados para trabajar tareas de machine learning. Estas librerías te ayudan a mejorar el cómo procesas la información, clasificación de datos, análisis y regresión de datos.

Lista de bibliotecas python machine learning

A continuación se muestran algunos de los paquetes recomendados para el machine learning en Python:

1. Scikit-learn

Scikit-learn

Scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje automático gratuita para Python. Es compatible con algoritmos como las máquinas vectoriales, los bosques aleatorios y los k-neighbours, así como con bibliotecas numéricas y científicas de Python como NumPy y SciPy.

Para ello, utilizaremos el conjunto de datos Sales_Win_Loss del repositorio de IBM Watson, importaremos el conjunto de datos utilizando pandas, exploraremos los datos utilizando métodos de pandas como head(), tail() y dtypes(), y utilizaremos las técnicas de trazado de Seaborn para probar la visualización de datos.

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A continuación, sumérjase en scikit-learn y utilice la función de preprocesamiento de scikit-learn LabelEncoder() para procesar los datos, y train_test_split() para dividir el conjunto de datos en muestras de prueba y de entrenamiento. También se utilizó una hoja de trucos para decidir qué algoritmo utilizar para el conjunto de datos. Por último, se realizaron predicciones utilizando tres algoritmos diferentes (Naive-Bayes, LinearSVC y K-Neighbours classifier) y se comparó su rendimiento utilizando, por ejemplo, la función accuracy_score() proporcionada por la biblioteca scikit-learn.

También visualizamos las puntuaciones de rendimiento de los diferentes modelos utilizando las técnicas de visualización de scikit-learn y Yellowbrick.

Está construido con herramientas eficientes y características impresionantes que facilitan la extracción y el análisis de datos, como algoritmos de regresión, agrupación y clasificación. Funciona con bibliotecas numéricas y científicas SciPy y NumPy.

2. Mlpy

Mlpy

Similar a scikit-learn, Mlpy es un paquete de biblioteca de machine learning que se crea con NumPy y SciPy. Proporciona métodos integrales de machine learning para problemas supervisados ​​y no supervisados.

Mlpy es un módulo de Python para el aprendizaje automático, construido sobre NumPy/SciPy y las bibliotecas científicas de GNU.

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Mlpy ofrece una amplia gama de métodos de aprendizaje automático de última generación para problemas supervisados y no supervisados, con el objetivo de encontrar un compromiso razonable entre modularidad, mantenibilidad, reproducibilidad, usabilidad y eficiencia.

Funcionalidades de Mlpy

Regresión: mínimos cuadrados, regresión de cresta, regresión de último ángulo, redes elásticas, regresión de cresta de núcleo, máquinas de vectores de apoyo (SVR), mínimos cuadrados parciales (PLS)

Clasificación Análisis discriminante lineal (LDA), perceptrones básicos, redes elásticas, regresión logística, máquinas de vectores de apoyo (kernel) (SVM), análisis discriminante diagonal (DLDA), clasificador Golub, basado en parzen, clasificador discriminante Fisher (kernel) K- vecino más cercano, RELIEF repetido, árboles de clasificación, clasificador de máxima probabilidad.

Clustering: clustering jerárquico, clustering jerárquico con ahorro de memoria, K-Means.

Reducción de la dimensionalidad: (núcleo) Discriminante de Fisher (FDA), Discriminante de Regresión Espectral (SRDA), (núcleo) Análisis de Componentes Principales (PCA)

Módulo Wavelet (mlpy.wavelet). Transformadas wavelet discretas, no decrecientes y continuas.

Otros: algoritmos de clasificación y selección de características, índice de estabilidad de Canberra, algoritmos de remuestreo, evaluación de errores, algoritmos de detección de picos, distancias DTW, denominador común más largo (LCS).

Mlpy es totalmente compatible con PyInstaller.

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Es uno de los paquetes de uso popular para ML porque encuentra un compromiso razonable entre mantenibilidad, modularidad, usabilidad, reproducibilidad y eficiencia.

3. Nilearn

Nilearn

Nilearn es otra biblioteca de Python que se puede usar para el machine learning avanzado.

Nilearn es un paquete del creciente ecosistema de paquetes Python ‘nipy’ para el análisis de neuroimágenes (ver también MNE, nistats, nipype, nibabel, dipy).

Más concretamente, Nilearn proporciona herramientas para técnicas de análisis como la conectividad funcional, la «decodificación» multivariante (basada en el aprendizaje automático), pero también herramientas más «básicas» como el procesamiento y la visualización de imágenes.

El sitio web de Nilearn muestra que el paquete incluye varios módulos (connectome, conjuntos de datos, decodificación, etc.). A continuación se describen algunas de ellas.

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Diseñado específicamente para el aprendizaje estadístico de datos de neuroimagen, a menudo se usa para técnicas estadísticas multivariadas, reconocimiento de patrones, modelado predictivo, decodificación, parcelaciones cerebrales, conectomas o conectividad funcional.

4. TensorFlow

TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto desarrollada por Google para el machine learning en varias tareas y funciones. Siguiendo el modelo de su predecesor, DistBelief, TensorFlow se utiliza actualmente para fines de investigación y desarrollo de productos.

TensorFlow permite crear gráficos de flujo de datos (gráficos o estructuras que describen cómo se mueven los datos a través de una serie de nodos de procesamiento). Cada nodo del gráfico representa una operación matemática, mientras que las conexiones y aristas entre nodos son matrices multidimensionales de datos, o tensores.

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Este paquete(TensorFlow) proporciona todo esto a los programadores a través del lenguaje Python, que es fácil de aprender y ofrece una forma cómoda de expresar abstracciones de alto nivel de forma combinatoria. TensorFlow es compatible con las versiones 3.7 a 3.10 de Python. Está soportado y puede funcionar en versiones anteriores de Python, pero no se garantiza que funcione.

Los nodos y tensores de TensorFlow son objetos de Python, y la propia aplicación TensorFlow es una aplicación de Python. Sin embargo, las operaciones matemáticas reales no se realizan en Python: las bibliotecas de conversión disponibles en TensorFlow están escritas como binarios C++ de alto rendimiento; Python controla la comunicación entre estas bibliotecas y proporciona un alto nivel de abstracción de programación.

Para el trabajo de alto nivel en TensorFlow, es decir, la creación de nodos y capas y su vinculación, se utiliza la biblioteca Keras. La API de Keras es exteriormente sencilla, con menos de 10 líneas de código para definir un modelo básico con tres capas, y el mismo código de entrenamiento puede utilizarse en otros. Sin embargo, si quieres «levantar el capó» y hacer un trabajo más detallado, por ejemplo escribiendo tus propios bucles de entrenamiento, es posible.

5. python-weka-wrapper

python-weka-wrapper

Construido en la Universidad de Waikato en Nueva Zelanda, Weka es un conjunto de programas de machine learning escritos en Java. Viene con algoritmos y herramientas que se utilizan para el modelado predictivo y el análisis de datos. Está diseñado con excelentes interfaces gráficas de usuario que facilitan el acceso a sus funciones.

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El paquete python-weka-wrapper permite que los algoritmos de Weka se ejecuten sin problemas y filtran desde dentro de Python.

Cuanto más intente estudiar y usar Python, más comprenderá que, de hecho, hay varios paquetes recomendados para el machine learning en Python. Esta es la razón por la que es el lenguaje preferido por los desarrolladores que requieren análisis de datos o técnicas estadísticas en su trabajo. Python realmente brilla en el campo del machine learning.

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2 comentarios en «Bibliotecas python recomendadas para machine learning»

  1. ¿Por qué no mencionaron TensorFlow en la lista? Es crucial para machine learning.

  2. ¿Por qué no incluir TensorFlow en la lista de bibliotecas recomendadas para machine learning?

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