10 Melhores Bibliotecas Python para Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial

O Python cresceu em popularidade ao longo dos anos para se tornar uma das linguagens de programação mais populares para tarefas de aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA). Ele substituiu muitas das linguagens existentes na indústria e é mais eficiente quando comparado a essas linguagens de programação mainstream. Além disso, seus comandos semelhantes ao inglês tornam-no acessível a iniciantes e especialistas alike.

Outra característica fundamental do Python que atrai muitos de seus usuários é sua vasta coleção de bibliotecas de código aberto. Essas bibliotecas podem ser usadas por programadores de todos os níveis de experiência para tarefas que envolvem ML e IA, ciência de dados, manipulação de imagens e dados e muito mais.

Por que Python para Aprendizado de Máquina e IA?

As bibliotecas de código aberto do Python não são a única característica que as tornam favoráveis para tarefas de aprendizado de máquina e IA. O Python também é altamente versátil e flexível, o que significa que também pode ser usado em conjunto com outras linguagens de programação quando necessário. Além disso, ele pode operar em quase todos os sistemas operacionais e plataformas do mercado.

Implementar redes neurais profundas e algoritmos de aprendizado de máquina pode ser extremamente demorado, mas o Python oferece muitos pacotes que reduzem esse tempo. Ele também é uma linguagem de programação orientada a objetos (OOP), o que o torna extremamente útil para uso eficiente de dados e categorização.

Outro fator que torna o Python favorável, especialmente para iniciantes, é sua comunidade de usuários em crescimento. Como é uma das linguagens de programação de crescimento mais rápido do mundo, o número de desenvolvedores e serviços de desenvolvimento Python explodiu. A comunidade Python está crescendo junto com a linguagem, com membros ativos sempre procurando usá-la para resolver novos problemas nos negócios.

Agora que você sabe por que o Python é uma das principais linguagens de programação, aqui estão as 10 melhores bibliotecas Python para aprendizado de máquina e IA:

1. NumPy

O NumPy é amplamente considerado a melhor biblioteca Python para aprendizado de máquina e IA. É uma biblioteca numérica de código aberto que pode ser usada para realizar várias operações matemáticas em diferentes matrizes. O NumPy é considerado uma das bibliotecas científicas mais usadas, o que é por que muitos cientistas de dados dependem dele para analisar dados.

As matrizes do NumPy requerem muito menos espaço de armazenamento do que as listas Python e são mais rápidas e fáceis de usar. Você pode manipular os dados na matriz, transpô-la e reformá-la com o NumPy. Em resumo, o NumPy é uma ótima opção para aumentar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina sem muito trabalho complexo.

Aqui estão algumas das principais características do NumPy:

• Objeto de matriz N-dimensional de alto desempenho.
• Manipulação de forma.
• Limpeza/manipulação de dados.
• Operações estatísticas e álgebra linear.

2. SciPy

O SciPy é uma biblioteca gratuita e de código aberto que é baseada no NumPy. É especialmente útil para grandes conjuntos de dados, podendo realizar cálculos científicos e técnicos. O SciPy também vem com módulos incorporados para otimização de matrizes e álgebra linear, assim como o NumPy.

A linguagem de programação inclui todas as funções do NumPy, mas as transforma em ferramentas científicas amigáveis ao usuário. É frequentemente usado para manipulação de imagens e fornece recursos básicos de processamento para funções matemáticas não científicas de alto nível.

O SciPy é uma das bibliotecas Python fundamentais devido ao seu papel na análise científica e engenharia.

Aqui estão algumas das principais características do SciPy:

• Amigável ao usuário.
• Visualização e manipulação de dados.
• Análise científica e técnica.
• Calcula grandes conjuntos de dados.

3. Theano

Uma biblioteca de computação numérica Python, o Theano foi desenvolvido especificamente para aprendizado de máquina. Ele permite a otimização, definição e avaliação de expressões matemáticas e cálculos de matrizes. Isso permite o emprego de matrizes dimensionais para construir modelos de aprendizado profundo.

O Theano é uma biblioteca altamente específica e é usado principalmente por desenvolvedores e programadores de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Ele suporta integração com o NumPy e pode ser usado com uma unidade de processamento gráfico (GPU) em vez de uma unidade central de processamento (CPU), o que resulta em cálculos intensivos de dados 140 vezes mais rápidos.

Aqui estão algumas das principais características do Theano:

• Ferramentas de validação e teste unitário incorporadas.
• Avaliações rápidas e estáveis.
• Cálculos intensivos de dados.
• Cálculos matemáticos de alto desempenho.

4. Pandas

Outra biblioteca Python de ponta no mercado é o Pandas, que é frequentemente usado para aprendizado de máquina. Ele atua como uma biblioteca de análise de dados que analisa e manipula dados e permite que os desenvolvedores trabalhem facilmente com dados multidimensionais estruturados e conceitos de séries temporais.

A biblioteca Pandas oferece uma maneira rápida e eficiente de gerenciar e explorar dados, fornecendo Séries e DataFrames, que representam dados de forma eficiente, além de manipulá-los de diferentes maneiras.

Aqui estão algumas das principais características do Pandas:

• Indexação de dados.
• Alinhamento de dados
• Mesclagem/junção de conjuntos de dados.
• Manipulação e análise de dados.

5. TensorFlow

Outra biblioteca Python gratuita e de código aberto é o TensorFlow, que se especializa em programação diferenciável. A biblioteca consiste em uma coleção de ferramentas e recursos que permitem que iniciantes e profissionais construam modelos de DL e ML, bem como redes neurais.

O TensorFlow consiste em uma arquitetura e estrutura flexíveis, permitindo que ele execute em várias plataformas computacionais, como CPU e GPU. Com isso dito, ele executa melhor quando operado em uma unidade de processamento de tensor (TPU). A biblioteca Python é frequentemente usada para implementar aprendizado por reforço em modelos de ML e DL e você pode visualizar diretamente os modelos de aprendizado de máquina.

Aqui estão algumas das principais características do TensorFlow:

• Arquitetura e estrutura flexíveis.
• Executa em uma variedade de plataformas computacionais.
• Capacidades de abstração
• Gerencia redes neurais profundas.

6. Keras

O Keras é uma biblioteca Python de código aberto destinada ao desenvolvimento e avaliação de redes neurais dentro de modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Ele é capaz de executar em cima do Theano e TensorFlow, o que significa que pode treinar redes neurais com pouco código.

A biblioteca Keras é frequentemente preferida por ser modular, extensível e flexível. Isso a torna uma opção amigável ao usuário para iniciantes. Ele também pode integrar com objetivos, camadas, otimizadores e funções de ativação. O Keras opera em vários ambientes e pode executar em CPUs e GPUs. Ele também oferece uma das maiores variedades de tipos de dados.

Aqui estão algumas das principais características do Keras:

• Pool de dados.
• Desenvolvimento de camadas neurais.
• Constrói modelos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina.
• Funções de ativação e custo.

7. PyTorch

Mais uma opção para uma biblioteca de aprendizado de máquina Python de código aberto é o PyTorch, que é baseado no Torch, um framework de linguagem de programação C. O PyTorch é uma biblioteca de ciência de dados que pode ser integrada com outras bibliotecas Python, como o NumPy. A biblioteca pode criar gráficos computacionais que podem ser alterados enquanto o programa está em execução. Ele é especialmente útil para aplicações de ML e DL, como processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional.

Algumas das principais características do PyTorch incluem sua alta velocidade de execução, que ele pode alcançar mesmo ao lidar com gráficos pesados. Ele também é uma biblioteca flexível, capaz de operar em processadores simplificados ou CPUs e GPUs. O PyTorch tem APIs poderosas que permitem expandir a biblioteca, bem como um kit de ferramentas de linguagem natural.

Aqui estão algumas das principais características do PyTorch:

• Distribuição estatística e operações.
• Controle sobre conjuntos de dados.
• Desenvolvimento de modelos de DL.
• Altamente flexível.

8. Scikit-Learn

Originalmente uma extensão de terceiros para a biblioteca SciPy, o Scikit-Learn é agora uma biblioteca Python independente no Github. Ele é utilizado por grandes empresas como o Spotify e há muitos benefícios em usá-lo. Por um lado, é muito útil para algoritmos de aprendizado de máquina clássicos, como aqueles para detecção de spam, reconhecimento de imagens, previsão e segmentação de clientes.

Outra das principais características do Scikit-Learn é que ele é facilmente interoperável com outras ferramentas da pilha SciPy. O Scikit-Learn tem uma interação amigável e consistente que facilita o compartilhamento e uso de dados.

Aqui estão algumas das principais características do Scikit-Learn:

• Classificação e modelagem de dados.
• Algoritmos de aprendizado de máquina de ponta a ponta.
• Pré-processamento de dados.
• Seleção de modelo.

9. Matplotlib

O Matplotlib é uma unidade do NumPy e SciPy e foi projetado para substituir a necessidade de usar a linguagem estatística proprietária MATLAB. A biblioteca gratuita e de código aberto é usada para criar visualizações estáticas, animadas e interativas em Python.

A biblioteca Python ajuda a entender os dados antes de movê-los para o processamento de dados e treinamento para tarefas de aprendizado de máquina. Ele depende de ferramentas de interface do usuário Python para produzir plots e gráficos com APIs orientadas a objetos. Ele também fornece uma interface semelhante à do MATLAB, para que o usuário possa realizar tarefas semelhantes às do MATLAB.

Aqui estão algumas das principais características do Matplotlib:

• Cria plots de qualidade de publicação.
• Personaliza o estilo visual e o layout.
• Exporta para vários formatos de arquivo.
• Figuras interativas que podem ser ampliadas, movidas e atualizadas.

10. Plotly

Encerrando nossa lista das 10 melhores bibliotecas Python para aprendizado de máquina e IA, está o Plotly, que é outra biblioteca de visualização gratuita e de código aberto. Ele é muito popular entre os desenvolvedores devido aos seus gráficos de alta qualidade, imersivos e prontos para publicação. Alguns dos gráficos acessíveis por meio do Plotly incluem boxplots, heatmaps e gráficos de bolhas.

O Plotly é uma das melhores ferramentas de visualização de dados do mercado e é construído em cima da ferramenta de visualização D3.js, HTML e CSS. Escrito em Python, ele usa o framework Django e pode ajudar a criar gráficos interativos. Ele funciona em diferentes ferramentas de análise e visualização de dados e permite importar facilmente dados em um gráfico. Você também pode usar o Plotly para criar decks de slides e painéis.

Aqui estão algumas das principais características do Plotly:

• Gráficos e painéis.
• Motor de captura.
• Big data para Python.
• Importa facilmente dados em gráficos.