As melhores bibliotecas de aprendizado de máquina -Python é a linguagem de programação mais popular para projetos de ciência de dados. E por outro lado, o aprendizado de máquina é um tópico de tendência que está em todo o mundo nos dias de hoje. As bibliotecas de aprendizado de máquina Python se tornaram a linguagem para implementar algoritmos de aprendizado de máquina. Para entender ciência de dados e aprendizado de máquina, você precisa aprender Python. Aqui estão as principais bibliotecas de aprendizado de máquina Python para explorar em 2022.
Indice
TensorFlow
O TensorFlow é uma biblioteca de computação numérica de código aberto para aprendizado de máquina baseado em redes neurais. Ele foi criado pela equipe de pesquisa do Google Brain em 2015 para uso interno nos produtos do Google. Mais tarde, começou a ganhar muita popularidade entre muitas empresas e start-ups, como Airbnb, PayPal, Airbus, Twitter e VSCO, usando-o em suas pilhas de tecnologia. É uma das principais bibliotecas de aprendizado de máquina Python para explorar.
PyTorch
O PyTorch é uma das maiores bibliotecas de aprendizado de máquina projetada e desenvolvida pelo grupo de pesquisa de IA do Facebook. É usado para processamento de linguagem natural, visão computacional e outros tipos semelhantes de tarefas. É uma das principais bibliotecas de aprendizado de máquina python para explorar. É usado por empresas como Microsoft, Facebook, Walmart, Uber e outras.
Keras
Keras é uma plataforma de experimentação rápida com redes neurais profundas, mas logo ganhou uma biblioteca Python ML independente. Ele possui um conjunto abrangente de ferramentas de ML que ajuda empresas como Square, Yelp, Uber e outras a lidar com dados de texto e imagem de forma eficaz. Possui uma interface amigável e suporte multi-backend. Possui uma arquitetura modular e extensível. É uma das principais bibliotecas de aprendizado de máquina Python para explorar.
Orage3
Orage3 é um pacote de software que inclui ferramentas para aprendizado de máquina, mineração de dados e visualização de dados. Foi desenvolvido em 1996, os cientistas da Universidade de Ljubljana o criaram com C++. É uma das principais bibliotecas de aprendizado de máquina Python para explorar. Os recursos que qualificam a Orange3 para esta lista principal são a poderosa modelagem de previsão e teste de algoritmo, estrutura baseada em widget e facilidade de aprendizado.
NumPyName
O Python não foi inicialmente desenvolvido como uma ferramenta para computação numérica. O advento do NumPy foi a chave para expandir as habilidades do Python como funções matemáticas, com base em quais soluções de aprendizado de máquina seriam construídas. O uso dessa biblioteca é benéfico devido aos recursos de computação robustos, à grande comunidade de programação e ao alto desempenho. É uma das principais bibliotecas de aprendizado de máquina Python para explorar.
SciPy
Juntamente com o NumPy, esta biblioteca é uma ferramenta central para realizar cálculos matemáticos, de engenharia e científicos. As principais razões pelas quais os especialistas em Python apreciam o SciPy são sua biblioteca fácil de usar, poder computacional rápido e cálculos aprimorados. O SciPy é construído em cima do NumPy e pode operar em seus arrays, garantindo maior qualidade e execução mais rápida das operações de computação. É uma das principais bibliotecas de aprendizado de máquina python para explorar.
Scikit-Learn
Scikit-learn foi feito primeiramente como uma extensão de terceiros para a biblioteca SciPy. É uma das principais bibliotecas do GitHub. A biblioteca é uma parte indispensável das pilhas de tecnologia do Booking.com, Spotify, OkCupid e outros. É uma das principais bibliotecas de aprendizado de máquina python para explorar. O Scikit-learn também encontrou um lugar em nossa lista porque é ótimo em algoritmos clássicos de aprendizado de máquina , facilmente interoperável com outras ferramentas de pilha SciPy.
Pandas
Pandas é uma biblioteca Python de baixo nível construída sobre o NumPy. Tudo começou com a empresa financeira AQR que precisava de ajuda na análise quantitativa de seus dados financeiros. Wes McKinney é um desenvolvedor da empresa que iniciou a criação do Pandas. Os pandas têm quadros de dados poderosos e manipulação de dados flexível. É uma das principais bibliotecas de aprendizado de máquina Python para explorar.
Theano
Em 2007, o ‘Montreal Institute of Learning Algorithms’ foi criado por Theano para avaliar e manipular várias expressões matemáticas. Com base nessas expressões, a biblioteca de aprendizado de máquina Python permite criar redes neurais de aprendizado profundo otimizadas. Possui computação simultânea estável, velocidade de execução rápida e estabilidade otimizada. É uma das principais bibliotecas de aprendizado de máquina python para explorar.
Matplotlib
Uma unidade de NumPy, Matplotlib e SciPy deve substituir a necessidade de usar a linguagem estatística proprietária MATLAB. Os pacotes Python também estão disponíveis gratuitamente e de forma mais flexível, o que pode fazer a escolha de muitos cientistas de dados. É uma das principais bibliotecas de aprendizado de máquina Python para explorar. A razão para incluir o Matplotlib é por causa de seu conjunto abrangente de ferramentas de plotagem.
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