10 Mejores Bibliotecas de Python para Aprendizaje Automático y Inteligencia Artificial

Python ha crecido en popularidad a lo largo de los años para convertirse en uno de los lenguajes de programación más populares para tareas de aprendizaje automático (ML) y inteligencia artificial (IA). Ha reemplazado a muchos de los lenguajes existentes en la industria, y es más eficiente en comparación con estos lenguajes de programación mainstream. Además, sus comandos similares al inglés lo hacen accesible para principiantes y expertos por igual.

Otra característica fundamental de Python que atrae a muchos de sus usuarios es su vasta colección de bibliotecas de código abierto. Estas bibliotecas pueden ser utilizadas por programadores de todos los niveles de experiencia para tareas que involucran ML y IA, ciencia de datos, manipulación de imágenes y datos, y mucho más.

¿Por qué Python para Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial?

Las bibliotecas de código abierto de Python no son la única característica que lo hace favorable para tareas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Python también es altamente versátil y flexible, lo que significa que también se puede utilizar junto con otros lenguajes de programación cuando sea necesario. Además, puede operar en casi todas las plataformas y sistemas operativos del mercado.

Implementar redes neuronales profundas y algoritmos de aprendizaje automático puede ser extremadamente tiempo consumidor, pero Python ofrece muchos paquetes que reducen este tiempo. También es un lenguaje de programación orientado a objetos (OOP), lo que lo hace extremadamente útil para el uso eficiente de datos y categorización.

Otro factor que hace que Python sea favorable, especialmente para principiantes, es su creciente comunidad de usuarios. Dado que es uno de los lenguajes de programación de más rápido crecimiento en el mundo, el número de desarrolladores y servicios de desarrollo de Python ha explotado. La comunidad de Python está creciendo junto con el lenguaje, con miembros activos que siempre buscan utilizarlo para abordar nuevos problemas en los negocios.

Ahora que sabe por qué Python es uno de los lenguajes de programación más destacados, aquí están las 10 mejores bibliotecas de Python para aprendizaje automático e inteligencia artificial:

1. NumPy

NumPy es ampliamente considerado como la mejor biblioteca de Python para aprendizaje automático e inteligencia artificial. Es una biblioteca numérica de código abierto que se puede utilizar para realizar diversas operaciones matemáticas en diferentes matrices. NumPy es considerada una de las bibliotecas científicas más utilizadas, por lo que muchos científicos de datos confían en ella para analizar datos.

Los arrays de NumPy requieren mucho menos espacio de almacenamiento que las listas de Python, y son más rápidos y convenientes de usar. Puede manipular los datos en la matriz, transponerlos y cambiar su forma con NumPy. En resumen, NumPy es una excelente opción para aumentar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático sin requerir demasiado trabajo complejo.

Aquí hay algunas de las características principales de NumPy:

• Objeto de matriz multidimensional de alto rendimiento.
• Manipulación de forma.
• Limpieza/manipulación de datos.
• Operaciones estadísticas y álgebra lineal.

2. SciPy

SciPy es una biblioteca gratuita y de código abierto que se basa en NumPy. Es especialmente útil para grandes conjuntos de datos, ya que puede realizar cálculos científicos y técnicos. SciPy también viene con módulos integrados para optimización de matrices y álgebra lineal, al igual que NumPy.

El lenguaje de programación incluye todas las funciones de NumPy, pero las convierte en herramientas científicas de fácil uso. A menudo se utiliza para la manipulación de imágenes y ofrece funciones básicas de procesamiento para funciones matemáticas de alto nivel no científicas.

SciPy es una de las bibliotecas fundamentales de Python gracias a su papel en el análisis científico e ingeniería.

Aquí hay algunas de las características principales de SciPy:

• De fácil uso.
• Visualización y manipulación de datos.
• Análisis científico y técnico.
• Calcula grandes conjuntos de datos.

3. Theano

Una biblioteca de cálculo numérico de Python, Theano fue desarrollada específicamente para aprendizaje automático. Permite la optimización, definición y evaluación de expresiones matemáticas y cálculos de matrices. Esto permite el empleo de matrices dimensionales para construir modelos de aprendizaje profundo.

Theano es una biblioteca muy específica, y se utiliza principalmente por desarrolladores y programadores de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Admite la integración con NumPy y se puede utilizar con una unidad de procesamiento gráfico (GPU) en lugar de una unidad central de procesamiento (CPU), lo que resulta en cálculos intensivos de datos 140 veces más rápidos.

Aquí hay algunas de las características principales de Theano:

• Herramientas de validación y prueba unitaria integradas.
• Evaluaciones rápidas y estables.
• Cálculos intensivos de datos.
• Cálculos matemáticos de alto rendimiento.

4. Pandas

Otra biblioteca de Python de alto nivel en el mercado es Pandas, que se utiliza a menudo para aprendizaje automático. Actúa como una biblioteca de análisis de datos que analiza y manipula datos, y permite a los desarrolladores trabajar fácilmente con datos estructurados multidimensionales y conceptos de series de tiempo.

La biblioteca Pandas ofrece una forma rápida y eficiente de gestionar y explorar datos al proporcionar Series y DataFrames, que representan datos de manera eficiente mientras también los manipula de diferentes maneras.

Aquí hay algunas de las características principales de Pandas:

• Indexación de datos.
• Alineación de datos.
• Fusión/unión de conjuntos de datos.
• Manipulación y análisis de datos.

5. TensorFlow

Otra biblioteca de Python gratuita y de código abierto es TensorFlow, que se especializa en programación diferenciable. La biblioteca consiste en una colección de herramientas y recursos que permiten a principiantes y profesionales construir modelos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, así como redes neuronales.

TensorFlow consiste en una arquitectura y marco que son flexibles, lo que permite que se ejecute en varias plataformas de cómputo como CPU y GPU. Con eso dicho, se ejecuta mejor cuando se opera en una unidad de procesamiento de tensor (TPU). La biblioteca de Python se utiliza a menudo para implementar aprendizaje por refuerzo en modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, y puede visualizar directamente los modelos de aprendizaje automático.

Aquí hay algunas de las características principales de TensorFlow:

• Arquitectura y marco flexibles.
• Se ejecuta en una variedad de plataformas de cómputo.
• Capacidades de abstracción.
• Gestiona redes neuronales profundas.

6. Keras

Keras es una biblioteca de Python de código abierto dirigida al desarrollo y evaluación de redes neuronales dentro de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Puede ejecutarse sobre Theano y TensorFlow, lo que significa que puede entrenar redes neuronales con poco código.

La biblioteca Keras es a menudo preferida debido a que es modular, extensible y flexible. Esto la hace una opción de fácil uso para principiantes. También puede integrarse con objetivos, capas, optimizadores y funciones de activación. Keras opera en varios entornos y puede ejecutarse en CPUs y GPUs. También ofrece uno de los rangos más amplios para tipos de datos.

Aquí hay algunas de las características principales de Keras:

• Agrupación de datos.
• Desarrollo de capas neuronales.
• Construye modelos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
• Funciones de activación y costo.

7. PyTorch

Otra opción para una biblioteca de aprendizaje automático de Python de código abierto es PyTorch, que se basa en Torch, un marco de lenguaje de programación C. PyTorch es una biblioteca de ciencia de datos que se puede integrar con otras bibliotecas de Python, como NumPy. La biblioteca puede crear gráficos computacionales que se pueden cambiar mientras se ejecuta el programa. Es especialmente útil para aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora.

Algunas de las características principales de PyTorch incluyen su alta velocidad de ejecución, que puede lograr incluso al manejar gráficos pesados. También es una biblioteca flexible, capaz de operar en procesadores simplificados o CPUs y GPUs. PyTorch tiene API potentes que permiten expandir la biblioteca, así como un kit de herramientas de lenguaje natural.

Aquí hay algunas de las características principales de PyTorch:

• Distribución estadística y operaciones.
• Control sobre conjuntos de datos.
• Desarrollo de modelos de aprendizaje profundo.
• Altamente flexible.

8. Scikit-Learn

Originalmente una extensión de terceros para la biblioteca SciPy, Scikit-learn es ahora una biblioteca de Python independiente en Github. Se utiliza en empresas grandes como Spotify, y hay muchos beneficios al usarla. Por un lado, es muy útil para algoritmos de aprendizaje automático clásicos, como aquellos para la detección de spam, el reconocimiento de imágenes, la predicción y la segmentación de clientes.

Otra de las características principales de Scikit-learn es que es fácilmente interoperable con otras herramientas de la pila SciPy. Scikit-learn tiene una interacción consistente y de fácil uso que hace que sea fácil compartir y usar datos.

Aquí hay algunas de las características principales de Scikit-learn:

• Clasificación y modelado de datos.
• Algoritmos de aprendizaje automático de extremo a extremo.
• Preprocesamiento de datos.
• Selección de modelo.

9. Matplotlib

Matplotlib es una unión de NumPy y SciPy, y fue diseñada para reemplazar la necesidad de usar el lenguaje estadístico propietario MATLAB. La biblioteca integral, gratuita y de código abierto se utiliza para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas en Python.

La biblioteca de Python ayuda a comprender los datos antes de moverlos al procesamiento y entrenamiento para tareas de aprendizaje automático. Confía en los kits de herramientas de interfaz gráfica de usuario de Python para producir gráficos y tramas con API orientadas a objetos. También proporciona una interfaz similar a MATLAB para que el usuario pueda realizar tareas similares a las de MATLAB.

Aquí hay algunas de las características principales de Matplotlib:

• Crea tramas de calidad de publicación.
• Personaliza el estilo visual y el diseño.
• Exporta a varios formatos de archivo.
• Figuras interactivas que pueden zumbar, desplazarse y actualizar.

10. Plotly

Cerrando nuestra lista de las 10 mejores bibliotecas de Python para aprendizaje automático e inteligencia artificial está Plotly, que es otra biblioteca de visualización gratuita y de código abierto. Es muy popular entre los desarrolladores gracias a sus gráficos de alta calidad, inmersivos y listos para publicar. Algunos de los gráficos accesibles a través de Plotly incluyen boxplots, mapas de calor y gráficos de burbujas.

Plotly es una de las mejores herramientas de visualización de datos en el mercado, y se basa en la herramienta de visualización D3.js, HTML y CSS. Escrita en Python, utiliza el marco Django y puede ayudar a crear gráficos interactivos. Funciona en varias herramientas de análisis y visualización de datos y permite importar fácilmente datos en un gráfico. También puede usar Plotly para crear decks de diapositivas y paneles de control.

Aquí hay algunas de las características principales de Plotly:

• Gráficos y paneles de control.
• Motor de instantánea.
• Datos grandes para Python.
• Importa fácilmente datos en gráficos.