Python es un lenguaje de programación popular que se ha utilizado ampliamente en el campo del aprendizaje automático. Hay una gran cantidad de bibliotecas de Python para el aprendizaje automático disponibles, y en esta guía, vamos a echar un vistazo a algunas de las mejores.
Scikit-learn
Scikit-learn es una de las bibliotecas de Python más populares para el aprendizaje automático. Ofrece una gran cantidad de algoritmos de aprendizaje automático, así como métodos para preprocesar y evaluar modelos. También es fácil de usar, y puede ser up and running en pocos minutos.
Keras
Keras es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto escrita en Python. Es fácil de usar y puede ser integrada con Scikit-learn y otros frameworks de aprendizaje automático. Keras también soporta varias arquitecturas de redes neuronales, lo que la hace ideal para el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo.
TensorFlow
TensorFlow es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático de Google. Ofrece soporte para la creación y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático utilizando datos de alta dimensionalidad. TensorFlow también puede ser integrado con Keras, lo que le permite aprovechar las funcionalidades de ambas bibliotecas.
PyTorch
PyTorch es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático de Facebook. Es similar a TensorFlow en cuanto a la creación y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, pero PyTorch tiene un enfoque más orientado a la investigación. PyTorch también es fácil de usar y puede ser up and running en pocos minutos.
Theano
Theano es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático escrita en Python. Fue desarrollada por el equipo de investigación de LISA de Universidad de Montreal. Theano es similar a TensorFlow en cuanto a la creación y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, pero se enfoca más en la eficiencia y el rendimiento.
Estas son solo algunas de las mejores bibliotecas de Python para el aprendizaje automático disponibles. Si estás interesado en el aprendizaje automático, es importante echar un vistazo a todas las bibliotecas disponibles y encontrar la que mejor se adapte a tus necesidades.
NumPy
NumPy es un paquete fundamental para la computación científica con Python. Proporciona un objeto ndarray multidimensional eficiente para el almacenamiento de datos homogéneos. También proporciona funciones matemáticas avanzadas para operar con esos datos.
Pandas
Pandas es una librería de Python que proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos de alta calidad. Pandas hace que el trabajo con datos tabulares sea fácil y agradable.
Matplotlib
Matplotlib es una librería para la generación de gráficos en Python. Matplotlib puede generar gráficos de calidad de publicación en una variedad de formatos de salida, incluidos PNG, JPG, EPS, SVG y PDF. También puede integrarse con IPython Notebook y otros entornos de Python.
SciPy
SciPy es un paquete de Python para la computación científica. SciPy contiene módulos para optimización, integración, interpolación, espectroscopía, álgebra lineal, funciones especiales, procesamiento de señales, image processing y probabilidad.
Scikit-learn
Scikit-learn es un paquete de Python para el aprendizaje automático. Scikit-learn proporciona una interfaz uniforme para una amplia variedad de algoritmos de aprendizaje automático. También incluye funciones para la evaluación y el preprocesamiento de datos.
Statsmodels
Statsmodels es un paquete de Python para el análisis estadístico. Statsmodels proporciona funciones para estimar diferentes modelos estadísticos, así como para hacer análisis de regresión, tablas de contingencia y pruebas estadísticas.
Seaborn
Seaborn es una librería de Python para la visualización de datos. Seaborn hace que los gráficos de datos estadísticos sean más atractivos y fáciles de interpretar. También proporciona funciones para el análisis de datos multivariantes.