El aprendizaje automático se ha convertido en un centro de discusión en el campo de la inteligencia artificial en la actualidad. Toca todos los campos, incluidos la ingeniería, la medicina, los negocios, las ciencias sociales y más.
Usando muchas bibliotecas de aprendizaje automático disponibles en muchos lugares, se ha vuelto aprendizaje automático Usar Python, C++, Java, Julia y R, entre otros, es más fácil que nunca. Aquí hay algunas bibliotecas populares de aprendizaje automático con las que puede comenzar si desea aventurarse en esta prometedora carrera profesional.
1. Kerás
Preparar Keras Parte de las herramientas integrales de aprendizaje automático de TensorFlow. Pero es diferente porque es una API de nivel superior que viene con TensorFlow. Además, es más amigable para los humanos y su código está programado usando Python. Por lo tanto, es más procesable porque proporciona documentación concisa que es fácil de compilar para los principiantes en aprendizaje automático.
Sin embargo, Keras ofrece una amplia gama de funciones de aprendizaje automático, ideales para entrenar tanto en datos estructurados como en medios sin procesar. Sin embargo, la biblioteca abarca algoritmos de texto e imagen para entrenar y probar su conjunto de datos.
Una característica única de Keras es que lo mantiene enfocado en la biblioteca, ya que proporciona todo lo que necesita para su proyecto en una sola pieza. Por lo tanto, no necesitará bifurcarse para tomar prestadas utilidades de otras bibliotecas. El ajuste de hiperparámetros, la selección de funciones, las ricas capas de preprocesamiento de datos y la limpieza de datos son algunas de sus increíbles funciones integradas.
Con Keras, puede leer imágenes y texto directamente desde carpetas divididas en el directorio original y obtener un conjunto de datos etiquetados de ellas. Y si sus datos son grandes y no existen en la memoria de su dispositivo, Keras ofrece una opción de objeto de conjunto de datos de alto rendimiento. Siempre puedes cambiar a eso.
Además de lo que proporciona, utiliza varias unidades de procesamiento de gráficos (GPU) para procesar un gran conjunto de datos. Por lo tanto, le permite realizar cálculos de CPU simultáneamente con el procesamiento de GPU de forma asíncrona.
2. Flujo de tensor
ha sido introducido TensorFlow Desarrollado por Google en 2015, es más un marco que una biblioteca. Es de código abierto construido con C++ y funciona rastreando gráficos de flujo de datos.
TensorFlow es muy versátil y completo, y ofrece muchas otras bibliotecas integradas y un módulo para ejecutar cálculos de aprendizaje automático. Básicamente, TensorFlow ofrece una plataforma escalable para crear conceptos de aprendizaje automático como redes neuronales artificiales (ANN), redes neuronales profundas y aprendizaje profundo.
Tensorflow también es compatible con Java, C++, Julia, Rust, Ruby y JavaScript, entre otros, además de Python. Al usar TensorFlow con lenguajes de programación que no sean Python, puede proporcionar una fácil integración del proyecto, y usar núcleos con Python es más fácil porque es compatible con toda la aplicación TensorFlow.
Además, las rutas de desarrollo en otros idiomas pueden causar problemas de compatibilidad con la versión de la API si necesita cambiar de versión más adelante. Aunque la documentación de TensorFlow es completa, a diferencia de Keras, puede ser demasiado diversa para que la entienda un principiante. Sin embargo, cuenta con un sólido apoyo de la comunidad y también encontrará muchos ejemplos de código abierto de TensorFlow.
La ventaja de TensorFlow en comparación con Keras es que puede usar TensorFlow directamente sin Keras. Por supuesto, no se puede decir lo mismo de Keras, porque es una rama del propio TensorFlow.
3. Chispa Mlib
Esta es una opción muy útil de Apache Spark. . ha sido liberado Chispa Mlib Y hecho de código abierto en 2010, utiliza cálculos iterativos para ejecutar algoritmos de aprendizaje automático. Debido a su naturaleza iterativa, Mlib puede aprovechar Hadoop o fuentes de datos y flujos de trabajo locales. Además, es capaz de ejecutar una lógica compleja en un período breve.
Al final, sigue siendo una de las bibliotecas de aprendizaje automático más rápidas que existen. Ejecuta una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, incluidos modelos de regresión, agrupación, clasificación y recomendación. También sobresale en términos de preprocesamiento de datos y minería de patrones.
La biblioteca es dinámica y proporciona una potente API que se conecta a Scala, Python, R y Java. Mlib Spark es parte de Spark, por lo que se actualiza con cada versión de Spark.
Mlib Spark tiene documentación explicativa, por lo que incluso los principiantes pueden aprenderlo fácilmente. Pero algunos inconvenientes son que solo se integra con algunos lenguajes de programación, por lo que esto puede ser un problema si no está familiarizado con los lenguajes que admite actualmente.
4. paquete ml
. ha sido liberado paquete ml en 2008 y desarrollado con C++ y utilizando una biblioteca de álgebra lineal llamada Armadillo. Al igual que Mlib Spark, le permite aplicar la mayoría de los algoritmos y conceptos de aprendizaje automático disponibles directamente a su conjunto de datos mediante líneas de código concisas y legibles.
Además de estar disponible en lenguajes de programación como Python, C++, Go y Julia, también es compatible con la implementación de CLI, lo que le permite ejecutar su código y recibir respuestas instantáneas. Aunque admite la vinculación a estos otros lenguajes, ejecutar mlpack en grandes conjuntos de datos que requieren cálculos complejos puede no ser una buena idea cuando se usa con otro lenguaje de programación. Por lo tanto, la escalabilidad con otros lenguajes además de C++ suele ser un problema con mlpack.
Si eres principiante en aprendizaje automático Y si está familiarizado con C++, aún puede probarlo. La documentación contiene guías fáciles de seguir y ejemplos disponibles para diferentes lenguajes de programación. Debido a que ejecuta operaciones aritméticas en conceptos de C++, mlpack usa código de bajo nivel para realizar rápidamente tareas de aprendizaje automático complejas o simples.
5. Pitorca
Pytorch Library fue desarrollada y lanzada oficialmente por Facebook en 2016. Famosa por su amplio uso en visión artificial, aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural. Pytorch Es una biblioteca de código abierto construida a partir del marco Torch.
Al igual que Keras y Tensorflow, Pytorch admite el procesamiento de conjuntos de datos por parte de la CPU. Y si su conjunto de datos es grande, cuenta con una GPU para manejar sus cálculos. Además depende del tensor.
Además de Python, la biblioteca admite enlaces tanto para C++ como para Java. Además de otras utilidades, Pytorch ofrece subbibliotecas que incluyen torchvision, torchtext, torchaudio y TorchServe.
Estas bibliotecas son parte de las funciones de aprendizaje automático de Pytorch y las encontrará mientras escribe sus propios modelos de Pytorch. Con documentación detallada y completa basada en tutoriales, Pytorch es fácil de entender, siempre que esté familiarizado con los conceptos de aprendizaje automático.
Pytorch también le permite convertir sus conjuntos de datos a un formato apto para máquinas. Por lo tanto, también es una biblioteca ideal para el preprocesamiento de datos. La extracción de características, la limpieza de datos, la división de datos y el ajuste de hiperparámetros siempre son posibles con Pytorch.
6. Scikit-Aprende
Fue creado scikit-aprender de forma inmersiva usando Python, y se lanzó al público en 2010. Sin embargo, la biblioteca sirve una amplia gama de aplicaciones de aprendizaje automático, incluido el modelado de conjuntos de datos sin características y sin caracterizar.
Scikit-Learn ofrece algoritmos moderados familiares, incluidos modelos de regresión lineal y logística, máquina de vectores de soporte (SVM), Naive Bayes, árboles de decisión y vecinos más cercanos, entre otros, de forma sencilla. También es una rica fuente de métodos de aprendizaje no supervisados, como el agrupamiento, el modelo gaussiano, junto con modelos de redes neuronales y más.
En esencia, scikit-learn admite modelos supervisados y no supervisados. Es un gran punto de partida si todavía eres nuevo en Python O aprendizaje automático en general porque está completamente basado en Python. Y si recién está comenzando con el aprendizaje automático o la ciencia de datos, es posible que desee comenzar con las funciones de aprendizaje supervisado de scikit-Learn.
En general, es más adecuado para principiantes en comparación con las otras bibliotecas de esta lista. A diferencia de otras bibliotecas mencionadas anteriormente, scikit-learn se basa en gran medida en Numpy y Scipy para realizar cálculos matemáticos de alto rendimiento. Matplotlib también se utiliza para proporcionar visualizaciones narrativas atractivas.
7. Teano
Si está buscando una biblioteca que lo ayude a dividir problemas complejos en algoritmos flexibles, podría ser Theano es lo que quieres Creada en 2007 por Yoshua Bengio en Montreal, Canadá, Theano es una poderosa biblioteca para ejecutar cuentas pequeñas y de alto rendimiento.
Al igual que Scikit-Learn, Theano confía en Numpy para realizar operaciones aritméticas numéricas. La biblioteca admite operaciones aritméticas basadas en GPU y genera código C de bajo nivel. Esto acelera las evaluaciones de matemáticas con Theano, independientemente del tamaño. Además, sus modelos de aprendizaje profundo operan con tensores.
Con Theano, puede convertir su conjunto de datos en puntos flotantes legibles, binarios o enteros, independientemente de su tipo de datos sin procesar. Sin embargo, es posible que no obtenga suficiente apoyo de la comunidad. Esto se debe a que Theano no es tan popular como las otras bibliotecas que mencionamos anteriormente. Esto no lo hace menos adecuado para principiantes.
Tutorial fácil de entender en documentos. Su capacidad para simplificar arreglos complejos y mejorar la aritmética infinita lo hace ideal para crear modelos escalables de aprendizaje automático.
¿Qué biblioteca debería usar para su próximo proyecto de aprendizaje automático?
Aunque hemos mencionado algunas de las bibliotecas de aprendizaje automático más utilizadas, encontrar la mejor puede ser difícil, ya que todas tienen propósitos muy similares con solo algunas diferencias en sus características.
Por supuesto, comenzar con una biblioteca amigable para principiantes como Scikit-Learn o Keras es útil si está incursionando en el campo por primera vez. Además, elegir deliberadamente una biblioteca para un proyecto lo ayudará a reducir las complejidades a lo largo de su proceso de desarrollo. Pero dicho esto, es beneficioso conocer los conceptos básicos del aprendizaje automático a través de cursos y tutoriales. Puedes ver Cómo instalar y codificar Python en Android con Pydroid 3.
