Las 10 mejores bibliotecas de Python para el aprendizaje profundo

Python ha ido creciendo constantemente hasta convertirse en un lenguaje de programación superior. Hay muchas razones para esto, incluida su eficiencia extremadamente alta en comparación con otros lenguajes principales. También presenta comandos y sintaxis similares a los del inglés, lo que lo convierte en la mejor opción para los programadores principiantes. 

Quizás el mayor punto de venta de Python es su gran cantidad de bibliotecas de código abierto que permiten que el lenguaje se use para todo, desde la ciencia de datos hasta la manipulación de datos. 

Python y aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que involucra redes neuronales artificiales, que son algoritmos inspirados en la estructura del cerebro humano. El aprendizaje profundo tiene muchas aplicaciones y se utiliza en muchas de las tecnologías de inteligencia artificial actuales, como automóviles autónomos, herramientas de agregación de noticias, procesamiento del lenguaje natural (PLN), asistentes virtuales, reconocimiento visual y mucho más. 

En los últimos años, Python ha demostrado ser una herramienta increíble para el aprendizaje profundo. Debido a que el código es conciso y legible, lo convierte en una combinación perfecta para las aplicaciones de aprendizaje profundo. Su sintaxis simple también permite que las aplicaciones se desarrollen más rápido en comparación con otros lenguajes de programación. Otra razón importante para usar Python para el aprendizaje profundo es que el lenguaje se puede integrar con otros sistemas codificados en diferentes lenguajes de programación. Esto facilita la combinación con proyectos de IA escritos en otros idiomas. 

Echemos un vistazo a las 10 mejores bibliotecas de Python para el aprendizaje profundo: 

1. TensorFlow

TensorFlow es ampliamente considerado como una de las mejores bibliotecas de Python para aplicaciones de aprendizaje profundo. Desarrollado por Google Brain Team, proporciona una amplia gama de herramientas, bibliotecas y recursos comunitarios flexibles. Tanto los principiantes como los profesionales pueden usar TensorFlow para construir modelos de aprendizaje profundo, así como redes neuronales.

TensorFlow tiene 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 de aprendizaje profundo 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. 

2. Pytorch

Otra de las bibliotecas de Python más populares para el aprendizaje profundo es Pytorch, que es una biblioteca de código abierto creada por el equipo de investigación de inteligencia artificial de Facebook en 2016. El nombre de la biblioteca se deriva de Torch, que es un marco de aprendizaje profundo escrito en Lua. lenguaje de programación. 

PyTorch le permite realizar muchas tareas y es especialmente útil para aplicaciones de aprendizaje profundo como PNL y visión por computadora. 

Algunos de los mejores aspectos 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 y operaciones estadísticas
• Control sobre conjuntos de datos
• Desarrollo de modelos de aprendizaje profundo
• altamente flexible

3. NumPy

Una de las otras bibliotecas de Python conocidas, NumPy se puede utilizar sin problemas para grandes arreglos multidimensionales y procesamiento de matrices. Se basa en un gran conjunto de funciones matemáticas de alto nivel, lo que lo hace especialmente útil para cálculos científicos fundamentales eficientes en el aprendizaje profundo. 

Las matrices NumPy requieren mucha menos área de almacenamiento que otras listas de Python, y son más rápidas y cómodas de usar. Los datos se pueden manipular en la matriz, transponer y remodelar con la biblioteca. NumPy es una excelente opción para aumentar el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo sin que se requiera un trabajo demasiado complejo. 

Estas son algunas de las características principales de NumPy: 

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

4. Scikit-Aprender

Scikit-Learn era originalmente una extensión de terceros para la biblioteca SciPy, pero ahora es una biblioteca Python independiente en Github. Scikit-Learn incluye DBSCAN, aumento de gradiente, máquinas de vectores de soporte y bosques aleatorios dentro de los métodos de clasificación, regresión y agrupación.  

Uno de los mejores aspectos de Scikit-Learn es que es fácilmente interoperable con otras pilas de SciPy. También es fácil de usar y consistente, lo que 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

5. Ciencia

Eso nos lleva a Scipy, que es una biblioteca gratuita y de código abierto basada en Numpy. SciPy es una de las mejores bibliotecas de Python que existen gracias a su capacidad para realizar cálculos científicos y técnicos en grandes conjuntos de datos. Se acompaña de módulos integrados para optimización de matrices y álgebra lineal. 

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. 

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

6. pandas

Una de las bibliotecas de Python de código abierto que se utiliza principalmente en ciencia de datos y temas de aprendizaje profundo es Pandas. La biblioteca proporciona herramientas de análisis y manipulación de datos, que se utilizan para analizar datos. La biblioteca se basa en sus poderosas estructuras de datos para manipular tablas numéricas y análisis de series de tiempo. 

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.

7. Microsoft CNTK

Otra biblioteca de Python para aplicaciones de aprendizaje profundo es Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), que anteriormente se conocía como Computational Network ToolKit. La biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto se utiliza para implementar tareas distribuidas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. 

CNTK le permite combinar modelos predictivos como redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales profundas (DNN) y redes neuronales recurrentes (RNN) con el marco CNTK. Esto permite la implementación efectiva de tareas de aprendizaje profundo de un extremo a otro. 

Estas son algunas de las principales características de CNTK: 

• De código abierto
• Implementar tareas de aprendizaje profundo distribuidas
• Combine modelos predictivos con el marco CNTK
• Tareas de aprendizaje profundo de extremo a extremo

8. Keras

Kears es otra biblioteca notable de Python de código abierto que se utiliza para tareas de aprendizaje profundo, lo que permite pruebas rápidas de redes neuronales profundas. Keras le proporciona las herramientas necesarias para construir modelos, visualizar gráficos y analizar conjuntos de datos. Además de eso, también incluye conjuntos de datos preetiquetados que se pueden importar y cargar directamente. 

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: 

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

9. Theano

Casi al final de nuestra lista está Theano, una biblioteca Python de computación numérica desarrollada específicamente para aprendizaje automático y bibliotecas profundas. Con esta herramienta, logrará una definición, optimización y evaluación eficientes de expresiones matemáticas y cálculos matriciales. Todo esto permite que Theano se utilice para el empleo de matrices dimensionales para construir modelos de aprendizaje profundo. 

Theano es utilizado por muchos desarrolladores y programadores de aprendizaje profundo gracias a que es una biblioteca muy específica. Se puede utilizar con una unidad de procesamiento gráfico (GPU) en lugar de una unidad central de procesamiento (CPU).

Estas son algunas de las características principales de Theano:

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

10. MXNet

Cerrando nuestra lista de las 10 mejores bibliotecas de Python para el aprendizaje profundo está MXNet, que es un marco de aprendizaje profundo de código abierto altamente escalable. MXNet fue diseñado para entrenar e implementar redes neuronales profundas y puede entrenar modelos extremadamente rápido. 

MXNet es compatible con muchos lenguajes de programación, como Python, Julia, C, C++ y más. Uno de los mejores aspectos de MXNet es que ofrece velocidades de cálculo increíblemente rápidas y utilización de recursos en GPU. 

Estas son algunas de las características principales de MXNet:

• Altamente escalable
• De código abierto
• Entrene e implemente redes neuronales de aprendizaje profundo
• Trenes modelos rápido
• Velocidades de cálculo rápidas