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Bibliotecas Python

10 melhores bibliotecas Python para aprendizado profundo

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O Python tem crescido constantemente para se tornar uma das principais linguagens de programação. Há muitas razões para isso, incluindo sua eficiência extremamente alta quando comparada a outras linguagens convencionais. Ele também possui comandos e sintaxe semelhantes ao inglês, o que o torna a melhor escolha para programadores iniciantes. 

Talvez o maior ponto de venda do Python seja sua vasta quantidade de bibliotecas de código aberto que permitem que a linguagem seja usada para tudo, desde ciência de dados até manipulação de dados. 

Python e Aprendizado Profundo

O aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina que envolve redes neurais artificiais, que são algoritmos inspirados na estrutura do cérebro humano. O aprendizado profundo tem muitas aplicações e é usado em muitas das tecnologias de IA atuais, como carros autônomos, ferramentas de agregação de notícias, processamento de linguagem natural (PNL), assistentes virtuais, reconhecimento visual e muito mais. 

Nos últimos anos, o Python provou ser uma ferramenta incrível para aprendizado profundo. Como o código é conciso e legível, ele é uma combinação perfeita para aplicativos de aprendizado profundo. Sua sintaxe simples também permite que os aplicativos sejam desenvolvidos mais rapidamente quando comparados a outras linguagens de programação. Outra razão importante para usar o Python para aprendizagem profunda é que a linguagem pode ser integrada a outros sistemas codificados em diferentes linguagens de programação. Isso torna mais fácil combiná-lo com projetos de IA escritos em outros idiomas. 

Vamos dar uma olhada nas 10 melhores bibliotecas Python para aprendizado profundo: 

1. TensorFlow

O TensorFlow é amplamente considerado uma das melhores bibliotecas Python para aplicativos de aprendizado profundo. Desenvolvido pela equipe do Google Brain, ele fornece uma ampla gama de ferramentas flexíveis, bibliotecas e recursos comunitários. Iniciantes e profissionais podem usar o TensorFlow para construir modelos de aprendizado profundo, bem como redes neurais.

O TensorFlow possui uma arquitetura e uma estrutura 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 de aprendizado profundo, e você pode visualizar diretamente os modelos de aprendizado de máquina. 

Aqui estão algumas das principais características do TensorFlow:

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

2. lanterna

Outra das bibliotecas Python mais populares para aprendizagem profunda é a Pytorch, que é uma biblioteca de código aberto criada pela equipe de pesquisa de IA do Facebook em 2016. O nome da biblioteca é derivado de Torch, que é uma estrutura de aprendizagem profunda escrita em Lua linguagem de programação. 

PyTorch permite realizar muitas tarefas e é especialmente útil para aplicativos de aprendizado profundo, como PNL e visão computacional. 

Alguns dos melhores aspectos 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 de aprendizado profundo
  • Altamente flexível

3. NumPy

Uma das outras bibliotecas Python conhecidas, o NumPy pode ser utilizado perfeitamente para grandes arrays multidimensionais e processamento de matrizes. Ele se baseia em um grande conjunto de funções matemáticas de alto nível, o que o torna especialmente útil para cálculos científicos fundamentais eficientes em aprendizado profundo. 

As matrizes NumPy requerem muito menos área de armazenamento do que outras listas Python e são mais rápidas e convenientes de usar. Os dados podem ser manipulados na matriz, transpostos e remodelados com a biblioteca. O NumPy é uma ótima opção para aumentar o desempenho de modelos de aprendizado profundo sem a necessidade de muito trabalho complexo. 

Aqui estão algumas das principais características do NumPy: 

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

4. scikit-learn

Scikit-Learn era originalmente uma extensão de terceiros da biblioteca SciPy, mas agora é uma biblioteca Python independente no Github. Scikit-Learn inclui DBSCAN, aumento de gradiente, máquinas de vetores de suporte e florestas aleatórias nos métodos de classificação, regressão e clustering.  

Um dos maiores aspectos do Scikit-Learn é que ele é facilmente interoperável com outras pilhas SciPy. Também é fácil de usar e consistente, facilitando 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 de modelos

5. SciPy

Isso nos leva ao Scipy, que é uma biblioteca gratuita e de código aberto baseada no Numpy. SciPy é uma das melhores bibliotecas Python existentes, graças à sua capacidade de realizar computação científica e técnica em grandes conjuntos de dados. É acompanhado por módulos embutidos para otimização de array e álgebra linear. 

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. 

Aqui estão algumas das principais características do SciPy:

  • user-friendly
  • Visualização e manipulação de dados
  • Análise Científica e Técnica
  • Calcula grandes conjuntos de dados

6. Pandas

Uma das bibliotecas Python de código aberto usadas principalmente em assuntos de ciência de dados e aprendizado profundo é o Pandas. A biblioteca fornece ferramentas de manipulação e análise de dados, que são usadas para analisar dados. A biblioteca conta com suas poderosas estruturas de dados para manipular tabelas numéricas e análises 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

7. Microsoft CNTK

Outra biblioteca Python para aplicativos de aprendizado profundo é o Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), anteriormente conhecido como Computational Network ToolKit. A biblioteca de aprendizado profundo de código aberto é usada para implementar tarefas distribuídas de aprendizado profundo e aprendizado de máquina. 

O CNTK permite combinar modelos preditivos como redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais profundas feed-forward (DNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs), com a estrutura CNTK. Isso permite a implementação eficaz de tarefas de aprendizagem profunda de ponta a ponta. 

Aqui estão algumas das principais características do CNTK: 

  • Open-source
  • Implemente tarefas de aprendizagem profunda distribuídas
  • Combine modelos preditivos com estrutura CNTK
  • Tarefas de aprendizado profundo de ponta a ponta

8. Keras

Kears é mais uma notável biblioteca Python de código aberto usada para tarefas de aprendizado profundo, permitindo testes rápidos de redes neurais profundas. O Keras fornece as ferramentas necessárias para construir modelos, visualizar gráficos e analisar conjuntos de dados. Além disso, também inclui conjuntos de dados pré-rotulados que podem ser importados e carregados diretamente. 

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: 

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

9. Theano

Quase no final da nossa lista está o Theano, uma biblioteca Python de computação numérica desenvolvida especificamente para aprendizado de máquina e bibliotecas profundas. Com esta ferramenta, você obterá definição, otimização e avaliação eficientes de expressões matemáticas e cálculos de matrizes. Tudo isso permite que o Theano seja usado para o emprego de matrizes dimensionais para construir modelos de aprendizado profundo. 

Theano é usado por muitos desenvolvedores e programadores de aprendizado profundo, por ser uma biblioteca altamente específica. Ele pode ser usado com uma unidade de processamento gráfico (GPU) em vez de uma unidade central de processamento (CPU).

Aqui estão algumas das principais características do Theano:

  • Ferramentas integradas de validação e teste de unidade
  • Cálculos matemáticos de alto desempenho
  • Avaliações rápidas e estáveis
  • Cálculos com uso intensivo de dados

10. MXNet

Fechando nossa lista das 10 melhores bibliotecas Python para aprendizado profundo está o MXNet, que é uma estrutura de aprendizado profundo de código aberto altamente escalável. O MXNet foi projetado para treinar e implantar redes neurais profundas e pode treinar modelos com extrema rapidez. 

O MXNet suporta muitas linguagens de programação, como Python, Julia, C, C++ e muito mais. Um dos melhores aspectos do MXNet é que ele oferece velocidades de cálculo incrivelmente rápidas e utilização de recursos na GPU. 

Aqui estão algumas das principais características do MXNet:

  • Altamente escalável
  • Open-source
  • Treine e implante redes neurais de aprendizado profundo
  • Modelos de trens rápidos
  • Velocidades de cálculo rápidas

Alex McFarland é um jornalista e escritor de IA que explora os mais recentes desenvolvimentos em inteligência artificial. Ele colaborou com inúmeras startups e publicações de IA em todo o mundo.