As melhores ferramentas Python para aprendizado de máquina e ciência de dados

A linguagem de programação Python possui muitas bibliotecas e estruturas grandes que são convenientes para escrever código e desenvolver ciência da computação. Python é uma linguagem famosa por sua simplicidade, código fácil de aprender e de ler, sintaxe lógica e concisa, enquanto o aprendizado de máquina envolve algoritmos extremamente complexos e fluxos de trabalho em vários estágios. Portanto, aqui, a lógica concisa e fácil do Python desempenha um papel importante. papel importante na economia de tempo dos desenvolvedores.

Por outro lado, quando se trata de Data Science , Python também possui pacotes especiais para esta área de trabalho como SciPy, NumPy ou Pandas que facilitam a análise de dados e podem ser facilmente analisados. Integra-se com aplicações web.

Além disso, Python é verdadeiramente uma linguagem de código aberto, você pode usar e distribuir Python livremente, mesmo para fins comerciais. Isso dá ao Python uma riqueza de recursos e documentação de alta qualidade e uma comunidade ativa de desenvolvedores prontos para fornecer aconselhamento e suporte durante todas as fases do processo de desenvolvimento.

Portanto, LuckyTemplates convida você a discutir algumas ferramentas Python úteis para aplicativos de aprendizado de máquina e ciência de dados.

Ferramentas Python para ciência de dados

1. NÚMERO

Numba é um compilador de otimização de código aberto compatível com NumPy que compila a sintaxe Python em código de máquina usando o compilador LLVM patrocinado pela Anaconda. Numba aplicado em Data Science ajuda a acelerar a compilação de código com NumPy Array. Fornecido com diversas anotações, o código Python pode ser otimizado para obter desempenho semelhante ao C, C++ e Fortran sem a necessidade de alterar a linguagem ou o intérprete.

2. CITÃO

Cython é uma variante C do Python. Pode-se dizer que é o conjunto pai do Python, capaz de criar módulos Python padrão, melhorando significativamente a velocidade de execução e o desempenho. Ele é basicamente projetado como uma extensão C para Python para compilar código Python em código C/C++ e usado em notebooks Jupyter por meio de comentários embutidos.

3. DASK

Dask é uma biblioteca flexível para computação paralela em Python. Ao usar Numpy ou Pandas, às vezes você enfrenta o problema de lidar com dados em RAM, aqui o Dask é fácil de manusear porque estende interfaces para ambientes maiores em memória ou distribuídos, podendo ser executado em um computador local ou dimensionado para rodar em um cluster .

4. SCIPY

SciPy é uma biblioteca de código aberto de algoritmos e ferramentas matemáticas para Python, construída nos objetos da matriz NumPy que compõem a pilha NumPy que inclui ferramentas como Pandas, SymPy e Matplotlib. SciPy fornece muitos módulos de cálculo, desde álgebra linear, integração, diferenciação, interpolação até processamento de imagem, transformada de Fourier...

Ferramentas Python para aprendizado de máquina

1. SCIKIT-APRENDA

Scikit-learn (abreviado como sklearn) é uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina e também é usada em ciência de dados. Esta é uma ferramenta muito poderosa e popular na comunidade Python, desenvolvida em NumPy e SciPy. Scikit-learn contém os mais modernos algoritmos de Machine Learning, vem com documentações, sempre atualizadas. Esta ferramenta fornece pesquisa aleatória fácil e uso de API. Mas a principal vantagem de usar o Scikit-Learn é a rapidez na realização de diversas avaliações no conjunto de dados.

2. QUERAS

Keras é uma biblioteca de código aberto escrita em python para redes neurais. Keras é uma API de alto nível, desenvolvida para tornar modelos de aprendizagem profunda tão rápidos e fáceis quanto possível para pesquisa, e possui uma licença MIT para software de código aberto. Esta ferramenta pode ser usada com bibliotecas famosas de Deep Learning, como TensorFlow, CNTK, Theano.

Keras tem uma série de vantagens, como:

• Módulos fáceis de usar e rápidos de construir.
• Pode ser executado em CPU e GPU
• Suporta a construção de CNN, RNN e pode combinar ambos.
• Fácil extensibilidade e trabalho com Python.

3. TEANO

Theano é uma biblioteca Python de código aberto que suporta operações aritméticas que podem ser executadas em CPU ou GPU, usadas para construir e desenvolver modelos de Deep Learning. Theano fornece construções muito convenientes e métodos de ajuste de modelo usados ​​​​em cima das funções da biblioteca Numpy para computação, que podem ser executados na arquitetura GPU, além da CPU para maior eficiência. Theano também gera código C dinamicamente, possui extensos testes de unidade e autoverificação e otimiza velocidade e estabilidade. Esta é a primeira biblioteca a construir e desenvolver um modelo de aprendizagem de rede neural artificial usando técnicas de aprendizagem profunda desde 2007 e é considerada um padrão tecnológico para tecnologia de aprendizagem profunda na comunidade de pesquisa e desenvolvimento.

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