7 bibliotecas de aprendizaje automático para aspirantes a expertos

El aprendizaje automático se ha convertido en el centro de discusión de la inteligencia artificial en la actualidad. Toca todos los campos, incluidos la ingeniería, la medicina, los negocios, las ciencias sociales y más.

Con las diversas bibliotecas de aprendizaje automático disponibles en la actualidad, el aprendizaje automático con 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. Keras

Keras forma parte de las amplias utilidades de aprendizaje automático de TensorFlow. Pero es diferente porque es una API de nivel superior que se envía con TensorFlow. Además, es más amigable para los humanos y está escrito con Python. Por lo tanto, es más implementable, ya que ofrece documentación concisa que es fácil de reducir para los principiantes en aprendizaje automático.

Sin embargo, Keras ofrece una amplia gama de funcionalidades de aprendizaje automático, perfectas para entrenar tanto datos estructurados como medios sin procesar. Sin embargo, la biblioteca abarca algoritmos basados ​​en texto e imágenes 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, casi no tendrá que diversificarse para tomar prestadas utilidades de otras bibliotecas. El ajuste de hiperparámetros, la selección de funciones, las capas de preprocesamiento de datos enriquecidos y la limpieza de datos son algunas de sus funciones espectacularmente integradas.

Con Keras, puede leer imágenes y textos directamente desde carpetas divididas en un directorio principal y obtener un conjunto de datos etiquetado de ellos. Y si sus datos son grandes y no se encuentran en la memoria de su máquina, Keras ofrece una opción de objeto de conjunto de datos de alto rendimiento. Siempre puedes cambiar a eso.

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Además, ofrece varias unidades de procesamiento gráfico (GPU) para procesar un gran conjunto de datos. Por lo tanto, le permite ejecutar simultáneamente cálculos de CPU junto con el procesamiento de GPU de forma asincrónica.

2. TensorFlow

Introducido por Google en 2015, TensorFlow es más un marco que una biblioteca. Es una biblioteca de código abierto creada con C ++ y funciona mediante el seguimiento de gráficos de flujo de datos.

TensorFlow es muy versátil y extenso, y ofrece muchas otras bibliotecas unitarias integradas para ejecutar cálculos de aprendizaje automático. En esencia, TensorFlow ofrece una plataforma escalable para crear conceptos de aprendizaje automático como redes neuronales artificiales (ANN), redes neuronales profundas y aprendizaje profundo.

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Tensorflow también es compatible con Java, C ++, Julia, Rust, Ruby y JavaScript, entre otros, además de Python. Si bien el uso de TensorFlow con lenguajes de programación distintos de Python puede ofrecer una integración de proyectos sencilla, usar sus núcleos con Python es más fácil ya que es totalmente compatible con la implementación de TensorFlow.

Además, las canalizaciones de desarrollo en otros lenguajes pueden presentar problemas de compatibilidad con la versión de la API si necesita cambiar de versión más adelante. Aunque los documentos de TensorFlow son completos, a diferencia de Keras, pueden estar demasiado diversificados para que los principiantes los comprendan. Dicho esto, cuenta con un sólido apoyo de la comunidad y también encontrará muchos ejemplos de TensorFlow de código abierto allí afuera.

Una ventaja de TensorFlow sobre Keras es que puede usar TensorFlow directamente sin Keras. Por supuesto, no se puede decir lo mismo de Keras, ya que es una clase ramificada de TensorFlow en sí.

3. Mlib Spark

Aquí hay algo bastante útil de Apache Spark. Lanzado y hecho de código abierto en 2010, Mlib Spark utiliza cálculos iterativos para ejecutar algoritmos de aprendizaje automático. Debido a su naturaleza iterativa, Mlib puede utilizar Hadoop o fuentes de datos y flujos de trabajo locales. Además, es capaz de ejecutar lógica compleja en un período corto.

En última instancia, 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.

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La biblioteca es dinámica y ofrece una API robusta que se conecta con Scala, Python, R y Java. Mlib Spark es una incrustación de Spark en sí, por lo que se actualiza con cada lanzamiento de Spark.

Mlib Spark tiene documentación explicativa, por lo que un principiante puede aprenderla fácilmente. Pero una pequeña desventaja es que solo se integra con algunos lenguajes de programación, por lo que esto podría ser un problema si no está familiarizado con los lenguajes que admite actualmente.

4. mlpack

mlpack fue lanzado en 2008 y desarrollado con C ++ usando 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 utilizando líneas de código concisas y legibles.

Además de estar disponible en lenguajes de programación como Python, C ++, Go y Julia, también admite la ejecución de CLI, lo que le permite ejecutar su código y recibir respuestas instantáneas. Aunque admite la vinculación con estos otros lenguajes, ejecutar mlpack en grandes conjuntos de datos que requieren cálculos complejos puede no ser una gran 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 un principiante en el aprendizaje automático y tienes conocimientos de C ++, aún puedes probarlo. La documentación tiene guías y ejemplos fáciles de seguir que están disponibles para varios lenguajes de programación. Debido a que ejecuta cálculos sobre conceptos de C ++, mlpack usa código de bajo nivel para ejecutar rápidamente tareas de aprendizaje automático complejas a simples.

5. Pytorch

Facebook desarrollado Pytorch y lo lanzó oficialmente en 2016. Pytorch, conocido por su amplio uso en visión por computadora, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural, 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 un procesador GPU para manejar sus cálculos. Además, está basado en tensor.

Además de Python, la biblioteca admite enlaces para C ++ y Java. Pytorch, además de otras utilidades, ofrece bibliotecas subsidiarias que incluyen antorcha, antorcha, torchaudio, y TorchServe.

Estas bibliotecas son parte de las funcionalidades de aprendizaje automático de Pytorch, y las encontrará mientras escribe sus 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 transformar sus conjuntos de datos en un formato compatible con la máquina. Por tanto, también es una biblioteca perfecta para preprocesar datos. Invariablemente, la extracción de características, la limpieza de datos, la división de datos y el ajuste de hiperparámetros son posibles con Pytorch.

6. Scikit-Learn

Construido de forma inmersiva con Python, scikit-learn, también llamado sklearn, fue lanzado públicamente en 2010. Sin embargo, la biblioteca sirve para una amplia gama de aplicaciones de aprendizaje automático, incluido el modelado de conjuntos de datos destacados y no destacados.

Scikit-learn ofrece algoritmos supervisados ​​familiares, incluidos los modelos de regresión lineal y logística, máquina de vectores de soporte (SVM), Naive Bayes, árboles de decisión, vecinos más cercanos, entre otros, directamente desde el caja. También es una rica fuente de métodos de aprendizaje no supervisados ​​como agrupamiento, 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 en el 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 amigable para los principiantes que otras bibliotecas de la lista. A diferencia de las otras bibliotecas mencionadas anteriormente, scikit-learn depende enormemente de Numpy y Scipy para ejecutar cálculos matemáticos de alto rendimiento. Y también utiliza Matplotlib para presentar atractivas visualizaciones narrativas.

7. Theano

Si busca una biblioteca que le ayude a dividir problemas complejos en algoritmos flexibles, entonces Theano podría ser lo que quieras. Creado en 2007 por Yoshua Bengio en Montreal, Canadá, Theano es una biblioteca poderosa para ejecutar cálculos pequeños y de alto rendimiento.

Al igual que Scikit-Learn, Theano depende de Numpy para ejecutar cálculos numéricos. La biblioteca admite cálculos basados ​​en GPU, además de generar código C de bajo nivel. Esto acelera las evaluaciones matemáticas con Theano, sin importar cuán grandes sean. Además, sus modelos de aprendizaje profundo se ejecutan en tensores.

Con Theano, puede convertir su conjunto de datos en puntos flotantes, binarios o enteros legibles, independientemente de su tipo de datos inicial. Sin embargo, es posible que no obtenga suficiente apoyo de la comunidad. Eso es porque Theano no es tan popular como las otras bibliotecas que mencionamos anteriormente. Eso no lo hace menos amigable para los principiantes.

El tutorial de los documentos es fácil de entender. Su capacidad para simplificar matrices complejas y optimizar cálculos infinitos lo hace perfecto para crear modelos escalables de aprendizaje automático.

¿Qué biblioteca debería utilizar para su próximo proyecto de aprendizaje automático?

Aunque hemos mencionado algunas de las bibliotecas de aprendizaje automático más utilizadas, la creación de la mejor uno puede ser difícil, ya que todos sirven para propósitos muy similares con solo unas pocas diferencias en sus características.

Por supuesto, comenzar con una biblioteca más amigable para principiantes como Scikit-Learn o Keras es útil si solo está entrando en el campo. Más allá de eso, elegir una biblioteca a propósito para un proyecto lo ayudará a reducir las complejidades a lo largo de su canal de desarrollo. Pero dicho esto, es útil familiarizarse con los fundamentos del aprendizaje automático a través de cursos y tutoriales.

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