Las 10 mejores bibliotecas de Python para aprendizaje automático e IA

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

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

¿Por qué Python para el aprendizaje automático y la IA?

Las bibliotecas de código abierto de Python no son la única característica que lo hace favorable para el aprendizaje automático y las tareas de IA. Python también es muy versátil y flexible, lo que significa que también se puede usar junto con otros lenguajes de programación cuando sea necesario. Además, puede funcionar en casi todos los sistemas operativos y plataformas del mercado. 

La implementación de redes neuronales profundas y algoritmos de aprendizaje automático puede llevar mucho tiempo, pero Python ofrece muchos paquetes que reducen esto. También es un lenguaje de programación orientado a objetos (POO), lo que lo hace extremadamente útil para el uso y la categorización eficientes de los datos. 

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

Ahora que sabe por qué Python es uno de los principales lenguajes de programación, aquí están las 10 mejores bibliotecas de Python para el aprendizaje automático y la IA: 

1. NumPy

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

Las matrices NumPy requieren mucha menos área de almacenamiento que otras listas de Python, y son más rápidas y cómodas de usar. Puede manipular los datos en la matriz, transponerlos y remodelarlos con NumPy. Con todo, NumPy es una excelente opción para aumentar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático sin que se requiera un trabajo demasiado complejo. 

Estas son algunas de las características principales de NumPy: 

• Objeto de matriz N-dimensional de alto rendimiento.
• Manipulación de formas.
• Limpieza/manipulación de datos.
• Operaciones estadísticas y álgebra lineal.

2. Ciencia

SciPy es una biblioteca gratuita de código abierto que se basa en NumPy. Es especialmente útil para grandes conjuntos de datos, pudiendo realizar computación científica y técnica. 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 fáciles de usar. A menudo se utiliza para la manipulación de imágenes y proporciona características de procesamiento básicas para funciones matemáticas no científicas de alto nivel. 

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

Estas son algunas de las características principales de SciPy:

• Fácil de usar.
• Visualización y manipulación de datos.
• Análisis científico y técnico. 
• Calcula grandes conjuntos de datos. 

3. Theano

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

Theano es una biblioteca muy específica, y es utilizada principalmente por desarrolladores y programadores de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Es compatible con la integración con NumPy y se puede usar con una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) en lugar de una unidad de procesamiento central (CPU), lo que da como resultado cálculos intensivos en datos 140 veces más rápidos. 

Estas son algunas de las características principales de Theano:

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

4. pandas

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

La biblioteca de Pandas ofrece una forma rápida y eficiente de administrar y explorar datos al proporcionar Series y DataFrames, que representan datos de manera eficiente y al mismo tiempo los manipulan de diferentes maneras. 

Estas son algunas de las principales características de Pandas:

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

5. TensorFlow

TensorFlow, otra biblioteca de Python gratuita y de código abierto, se especializa en programación diferenciable. La biblioteca consta de una colección de herramientas y recursos que permite a principiantes y profesionales construir modelos DL y ML, así como redes neuronales.

TensorFlow consta de una arquitectura y un marco que son flexibles, lo que le permite ejecutarse en varias plataformas computacionales como CPU y GPU. Dicho esto, funciona mejor cuando se opera en una unidad de procesamiento de tensor (TPU). La biblioteca de Python se usa a menudo para implementar el aprendizaje por refuerzo en modelos ML y DL, y puede visualizar directamente los modelos de aprendizaje automático. 

Estas son algunas de las características principales de TensorFlow: 

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

6. Keras

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

A menudo se prefiere la biblioteca Keras debido a que es modular, extensible y flexible. Esto lo convierte en una opción fácil de usar para principiantes. También puede integrarse con objetivos, capas, optimizadores y funciones de activación. Keras opera en varios entornos y puede ejecutarse en CPU y GPU. También ofrece uno de los rangos más amplios para tipos de datos.

Estas son algunas de las principales características de Keras: 

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

7. PyTorch

Una opción más para una biblioteca Python de aprendizaje automático 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 ML y DL, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora.

Algunos de los principales puntos de venta de PyTorch incluyen su alta velocidad de ejecución, que puede lograr incluso cuando maneja gráficos pesados. También es una biblioteca flexible, capaz de operar en procesadores simplificados o CPU y GPU. PyTorch tiene potentes API que le permiten ampliar la biblioteca, así como un conjunto de herramientas de lenguaje natural. 

Estas son algunas de las características principales de PyTorch:

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

8. Scikit-Aprender

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

Otro de los principales puntos de venta de Scikit-learn es que es fácilmente interoperable con otras herramientas de pila SciPy. Scikit-learn tiene una interacción consistente y fácil de usar que le facilita compartir y usar datos. 

Estas son 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 unidad de NumPy y SciPy, y fue diseñado para reemplazar la necesidad de usar el lenguaje estadístico propietario de MATLAB. La biblioteca completa, gratuita y de código abierto se utiliza para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas en Python. 

La biblioteca de Python lo ayuda a comprender los datos antes de pasarlos al procesamiento de datos y la capacitación para tareas de aprendizaje automático. Se basa en los kits de herramientas GUI de Python para producir diagramas y gráficos con API orientadas a objetos. También proporciona una interfaz similar a MATLAB para que un usuario pueda realizar tareas similares a las de MATLAB. 

Estas son algunas de las características principales de Matplotlib:

• Crear parcelas de calidad de publicación.
• Personaliza el estilo visual y el diseño.
• Exportar a varios formatos de archivo.
• Figuras interactivas que pueden hacer zoom, desplazarse y actualizar. 

10. Plotly

Cerrando nuestra lista de las 10 mejores bibliotecas de Python para el aprendizaje automático y la IA 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 a los que se puede acceder a través de Plotly incluyen diagramas de caja, mapas de calor y gráficos de burbujas. 

Plotly es una de las mejores herramientas de visualización de datos del mercado y se basa en el kit de herramientas de visualización D3.js, HTML y CSS. Escrito en Python, utiliza el marco Django y puede ayudar a crear gráficos interactivos. Funciona en diferentes herramientas de análisis y visualización de datos y le permite importar fácilmente datos en un gráfico. También puede usar Plotly para crear tableros de diapositivas y tableros. 

Estas son algunas de las características principales de Plotly: 

• Gráficos y cuadros de mando.
• Motor de instantáneas.
• Grandes datos para Python.
• Importe fácilmente datos en gráficos.