Las mejores herramientas Python para aprendizaje automático y ciencia de datos

El lenguaje de programación Python tiene muchas bibliotecas y marcos grandes que son convenientes para escribir código y desarrollar informática. Python es un lenguaje famoso por su simplicidad, código fácil de aprender y leer, sintaxis lógica y concisa, mientras que el aprendizaje automático implica algoritmos extremadamente complejos y flujos de trabajo de varias etapas. Así que aquí, la lógica concisa y sencilla de Python juega un papel importante. papel importante para ahorrar tiempo a los desarrolladores.

Por otro lado, cuando se trata de Ciencia de Datos , Python también cuenta con paquetes especiales para este campo de trabajo como SciPy, NumPy o Pandas que facilitan el análisis de datos y se pueden integrar con aplicaciones web fácilmente.

Además, Python es verdaderamente un lenguaje de código abierto; puede utilizar y distribuir Python libremente, incluso con fines comerciales. Esto le brinda a Python una gran cantidad de recursos y documentación de alta calidad, y una comunidad activa de desarrolladores listos para brindar asesoramiento y soporte durante todas las etapas del proceso de desarrollo.

Por lo tanto, LuckyTemplates lo invita a analizar algunas herramientas útiles de Python para aplicaciones de aprendizaje automático y ciencia de datos.

Herramientas Python para ciencia de datos

1. NÚMERO

Numba es un compilador de optimización compatible con NumPy de código abierto que compila la sintaxis de Python en código de máquina utilizando el compilador LLVM patrocinado por Anaconda. Numba aplicado en ciencia de datos ayuda a acelerar la compilación de código con NumPy Array. Provisto de una serie de anotaciones, el código Python se puede optimizar para lograr un rendimiento similar al de C, C++ y Fortran sin tener que cambiar el idioma o el intérprete.

2. CITÓN

Cython es una variante C de Python. Se puede decir que es el conjunto principal de Python, capaz de crear módulos estándar de Python, mejorando significativamente la velocidad de ejecución y el rendimiento. Básicamente, está diseñado como una extensión C de Python para compilar código Python en código C/C++ y se usa en cuadernos Jupyter a través de comentarios en línea.

3. OSCURO

Dask es una biblioteca flexible para computación paralela en Python. Cuando usa Numpy o Pandas, a veces enfrenta el problema de manejar datos en RAM, aquí Dask es fácil de manejar porque extiende las interfaces a entornos distribuidos o en memoria más grandes, y puede ejecutarse en una computadora local o escalarse para ejecutarse en un clúster. .

4. ESCIPA

SciPy es una biblioteca de código abierto de algoritmos y herramientas matemáticas para Python, construida sobre los objetos de matriz NumPy que componen la pila NumPy que incluye herramientas como Pandas, SymPy y Matplotlib. SciPy proporciona muchos módulos de cálculo, desde álgebra lineal, integración, diferenciación, interpolación hasta procesamiento de imágenes, transformada de Fourier...

Herramientas Python para aprendizaje automático

1. APRENDER SCIKIT

Scikit-learn (abreviado como sklearn) es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático y también se utiliza en ciencia de datos. Esta es una herramienta muy poderosa y popular en la comunidad Python, diseñada en NumPy y SciPy. Scikit-learn contiene los algoritmos de aprendizaje automático más modernos, viene con documentación y siempre actualizada. Esta herramienta proporciona búsqueda aleatoria sencilla y uso de API. Pero la principal ventaja de utilizar Scikit-Learn es la velocidad al realizar varias evaluaciones en el conjunto de datos.

2. KERAS

Keras es una biblioteca de código abierto escrita en Python para redes neuronales. Keras es una API de alto nivel, desarrollada para hacer que los modelos de aprendizaje profundo sean lo más rápidos y fáciles posible para la investigación, y tiene una licencia MIT para software de código abierto. Esta herramienta se puede utilizar con bibliotecas de aprendizaje profundo famosas como TensorFlow, CNTK, Theano.

Keras tiene una serie de ventajas como:

• Módulos fáciles de usar y rápidos de construir.
• Puede ejecutarse tanto en CPU como en GPU
• Admite la creación de CNN, RNN y puede combinar ambos.
• Fácil extensibilidad y trabajo con Python.

3. TÉANO

Theano es una biblioteca Python de código abierto que admite operaciones aritméticas que pueden ejecutarse en CPU o GPU, y se utiliza para construir y desarrollar modelos de aprendizaje profundo. Theano proporciona construcciones y métodos de ajuste de modelos muy convenientes que se utilizan además de las funciones de la biblioteca Numpy para el cálculo, que pueden ejecutarse en la arquitectura GPU además de la CPU para mayor eficiencia. Theano también genera código C dinámicamente, cuenta con pruebas unitarias exhaustivas y autoverificación, y optimiza la velocidad y la estabilidad. Esta es la primera biblioteca que construye y desarrolla un modelo de aprendizaje de red neuronal artificial utilizando técnicas de aprendizaje profundo desde 2007 y se considera un estándar tecnológico para la tecnología de aprendizaje profundo en la comunidad de investigación y desarrollo.

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