10 melhores bibliotecas Python para aprendizado de máquina e IA

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). Ela substituiu muitas das linguagens existentes na indústria e é mais eficiente quando comparada a essas linguagens de programação convencionais. Além de tudo isso, seus comandos em inglês o tornam acessível tanto para iniciantes quanto para especialistas. 

Outro recurso 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 envolvendo 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 o único recurso que o torna favorável para aprendizado de máquina e tarefas de IA. O Python também é altamente versátil e flexível, o que significa que também pode ser usado junto com outras linguagens de programação quando necessário. Além disso, ele pode operar em quase todos os sistemas operacionais e plataformas do mercado. 

A implementação de redes neurais profundas e algoritmos de aprendizado de máquina pode consumir muito tempo, mas o Python oferece muitos pacotes que reduzem isso. É também uma linguagem de programação orientada a objetos (OOP), o que a torna extremamente útil para categorização e uso eficiente de dados. 

Outro fator que torna o Python favorável, especialmente para iniciantes, é sua crescente comunidade de usuários. Por ser uma das linguagens de programação que mais cresce no mundo, o número de desenvolvedores Python e serviços de desenvolvimento explodiu. A comunidade Python está crescendo junto com a linguagem, com membros ativos sempre procurando usá-la para enfrentar 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, e é por isso que muitos cientistas de dados dependem dele para analisar dados. 

As matrizes NumPy requerem muito menos área de armazenamento do que outras listas Python e são mais rápidas e convenientes de usar. Você pode manipular os dados na matriz, transpô-los e remodelá-los com o NumPy. Em suma, o NumPy é uma ótima opção para aumentar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina sem exigir muito trabalho complexo. 

Aqui estão algumas das principais características do NumPy: 

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

2. SciPy

SciPy é uma biblioteca gratuita de código aberto baseada no NumPy. É especialmente útil para grandes conjuntos de dados, podendo realizar computação científica e técnica. O SciPy também vem com módulos embutidos para otimização de array e álgebra linear, assim como o NumPy. 

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

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

Aqui estão algumas das principais características do SciPy:

• Amigo do usuário.
• Visualização e manipulação de dados.
• Análise científica e técnica. 
• Calcula grandes conjuntos de dados. 

3. Theano

Uma biblioteca Python de computação numérica, Theano foi desenvolvida 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. 

Theano é uma biblioteca altamente específica e é usada principalmente por desenvolvedores e programadores de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Ele suporta integração com 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 integradas de validação e teste de unidade.
• Avaliações rápidas e estáveis.
• Cálculos com uso intensivo de dados.
• Cálculos matemáticos de alto desempenho.

4. Pandas

Outra biblioteca Python importante 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 Series e DataFrames, que representam dados de maneira eficiente e também os manipulam de diferentes maneiras. 

Aqui estão algumas das principais características do Pandas:

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

5. TensorFlow

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

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

Aqui estão alguns dos principais recursos do TensorFlow: 

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

6. Keras

Keras é uma biblioteca Python de código aberto voltada para o desenvolvimento e avaliação de redes neurais em modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. É capaz de rodar em cima de 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 o torna uma opção amigável para iniciantes. Ele também pode se integrar com objetivos, camadas, otimizadores e funções de ativação. O Keras opera em vários ambientes e pode ser executado em CPUs e GPUs. Ele também oferece uma das faixas mais amplas de tipos de dados.

Aqui estão algumas das principais características do Keras: 

• Agrupamento de dados.
• Desenvolvimento de camadas neurais.
• Constrói modelos de deep learning e machine learning.
• Funções de ativação e custo. 

7. PyTorch

Mais uma opção para uma biblioteca Python de aprendizado de máquina de código aberto é PyTorch, que é baseada em Torch, uma estrutura de linguagem de programação C. PyTorch é uma biblioteca de ciência de dados que pode ser integrada a outras bibliotecas Python, como NumPy. A biblioteca pode criar gráficos computacionais que podem ser alterados enquanto o programa está em execução. É especialmente útil para aplicativos de ML e DL, como processamento de linguagem natural (PNL) e visão computacional.

Alguns dos principais pontos de venda do PyTorch incluem sua alta velocidade de execução, que pode ser alcançada mesmo ao lidar com gráficos pesados. É também uma biblioteca flexível, capaz de operar em processadores simplificados ou CPUs e GPUs. O PyTorch possui 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 e operações estatísticas.
• Controle sobre conjuntos de dados.
• Desenvolvimento de modelos DL.
• Altamente flexível. 

8. scikit-learn

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

Outro dos principais pontos de venda do Scikit-learn é que ele é facilmente interoperável com outras ferramentas da pilha SciPy. O Scikit-learn possui uma interação amigável e consistente que facilita o compartilhamento e o 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 do modelo. 

9. matplotlib

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

A biblioteca Python ajuda você a entender os dados antes de movê-los para processamento de dados e treinamento para tarefas de aprendizado de máquina. Ele conta com kits de ferramentas Python GUI para produzir plotagens e gráficos com APIs orientadas a objetos. Ele também fornece uma interface semelhante ao MATLAB para que um usuário possa realizar tarefas semelhantes ao MATLAB. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do Matplotlib:

• Crie plotagens de qualidade de publicação.
• Personalize o estilo visual e o layout.
• Exporte para vários formatos de arquivo.
• Figuras interativas que podem ampliar, deslocar e atualizar. 

10. Completamente

Fechando 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. É muito popular entre os desenvolvedores graças aos seus gráficos de alta qualidade, imersivos e prontos para publicação. Alguns dos gráficos acessíveis por meio do Plotly incluem boxplots, mapas de calor e gráficos de bolhas. 

Plotly é uma das melhores ferramentas de visualização de dados do mercado e é construída sobre o kit de ferramentas de visualização D3.js, HTML e CSS. Escrito em Python, ele usa a estrutura Django e pode ajudar a criar gráficos interativos. Ele funciona em diferentes ferramentas de análise e visualização de dados e permite que você importe dados facilmente para um gráfico. Você também pode usar o Plotly para criar apresentações de slides e painéis. 

Aqui estão algumas das principais características do Plotly: 

• Gráficos e painéis.
• Motor instantâneo.
• Grandes dados para Python.
• Importe facilmente dados para gráficos.