Librerías de Machine Learning para Python

hace 10 meses · Actualizado hace 10 meses

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Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados en el ámbito de la Inteligencia Artificial (IA) debido a su sintaxis sencilla y a la gran cantidad de librerías disponibles para desarrollar diversos proyectos de IA.

En el artículo de hoy te presento algunas de las librerías más utilizadas en el ámbito de la IA.

Índice
  1. TensorFlow
  2. Keras
  3. Scikit-learn
  4. PyTorch
  5. Pandas
  6. Numpy
  7. Matplotlib

TensorFlow

TensorFlow es una de las librerías más populares para desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning). Fue desarrollada y es mantenida por Google y se utiliza en muchas de sus aplicaciones para funciones de Inteligencia Artificial (IA).

Aquí te presento algunas de las características y usos más relevantes de TensorFlow:

  1. Arquitectura flexible: TensorFlow permite a los desarrolladores construir y desplegar aplicaciones de IA en una variedad de plataformas, incluyendo tanto dispositivos móviles como sistemas distribuidos. TensorFlow puede trabajar con una o varias CPUs o GPUs, así como en servidores y máquinas locales, y puede desplegarse en sistemas operativos Android, iOS, Windows, Linux y MacOS.
  2. Redes neuronales: TensorFlow es conocido principalmente por su soporte a redes neuronales profundas, que son una clase de modelos de Machine Learning que han demostrado ser muy efectivos en tareas de reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y otras tareas de IA.
  3. Cálculos basados en grafos: Los cálculos en TensorFlow se representan como grafos de flujo de datos, donde los nodos del grafo representan operaciones matemáticas y las aristas representan los datos (tensores) que fluyen entre las operaciones.
  4. APIs de alto y bajo nivel: TensorFlow proporciona APIs de bajo nivel para un control detallado y APIs de alto nivel para facilitar tareas comunes. Por ejemplo, la API tf.keras permite construir y entrenar modelos de Machine Learning con alto nivel de abstracción, mientras que la API core de TensorFlow permite realizar cálculos tensoriales complejos.
  5. Eager execution: TensorFlow 2.0 introdujo la eager execution, que permite evaluar operaciones de manera inmediata, sin necesidad de construir gráficos: las operaciones devuelven valores concretos en lugar de construir un grafo computacional para ejecutar más tarde.
  6. Herramientas de visualización: TensorFlow proporciona TensorBoard, una herramienta de visualización que permite inspeccionar y entender los grafos de TensorFlow, así como visualizar métricas de aprendizaje como la pérdida y la precisión a lo largo del tiempo.
  7. Despliegue de modelos de Machine Learning: TensorFlow proporciona herramientas como TensorFlow Serving (para servir modelos de aprendizaje automático en producción) y TensorFlow Lite (para llevar modelos de Machine Learning a dispositivos móviles y de borde).

TensorFlow ha sido una herramienta clave en el avance de la IA y continúa siendo una de las librerías más utilizadas en este campo, tanto en la investigación como en el desarrollo de aplicaciones comerciales.

Keras

Keras es una librería de Python para el aprendizaje profundo (deep learning) que proporciona una forma más intuitiva y fácil de construir y entrenar modelos de aprendizaje de máquina. Fue desarrollada con un enfoque en permitir una rápida experimentación, por lo que es una herramienta ideal para principiantes que están explorando el campo del aprendizaje profundo.

Aquí tienes algunos puntos clave sobre Keras:

  1. Interfaz de alto nivel: Keras proporciona una interfaz de programación de aplicaciones (API) de alto nivel que es fácil de usar y entender, lo que hace que el proceso de construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo sea más accesible.
  2. Modelos secuenciales y funcionales: Keras proporciona dos métodos principales para definir modelos. El modelo secuencial, que es muy útil para construir redes neuronales simples en las que cada capa tiene exactamente un tensor de entrada y uno de salida. Y el modelo funcional, que permite construir arquitecturas de red más complejas, como redes con múltiples entradas o salidas.
  3. Capas predefinidas: Keras proporciona una variedad de capas predefinidas que se pueden utilizar para construir modelos de aprendizaje profundo. Estas capas incluyen capas densamente conectadas, capas de convolución, capas de pooling y muchas otras.
  4. Integración con TensorFlow: A partir de TensorFlow 2.0, Keras se ha convertido en la API de alto nivel oficial de TensorFlow y se incluye en su instalación estándar. Esto significa que puedes utilizar todas las potentes características de TensorFlow directamente desde Keras.
  5. Compatibilidad con CPUs y GPUs: Keras es compatible con la computación tanto en CPUs como en GPUs, lo que permite un entrenamiento de modelos más rápido y eficiente si dispones de una GPU.
  6. Modelos preentrenados: Keras ofrece una serie de modelos de aprendizaje profundo preentrenados como VGG16, VGG19, ResNet, MobileNet y otros. Estos modelos se pueden utilizar para el aprendizaje por transferencia, lo que puede acelerar significativamente el proceso de entrenamiento y mejorar la precisión del modelo.

Aunque Keras es fácil de usar, también es lo suficientemente flexible como para permitir la experimentación avanzada y la personalización. Por tanto, es una gran elección tanto para principiantes como para investigadores avanzados en el campo del aprendizaje profundo.

Scikit-learn

Scikit-learn es una librería de Python ampliamente utilizada en el campo de la ciencia de datos y el Machine Learning. Fue desarrollada con la idea de proporcionar un conjunto accesible y eficiente de herramientas para el análisis predictivo de datos. Se basa en otras librerías de Python como NumPy, SciPy y Matplotlib, y se ha convertido en una de las librerías de referencia en el mundo del aprendizaje automático.

Características principales:

  1. Algoritmos de aprendizaje automático: Scikit-learn proporciona una gama de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado a través de una interfaz uniforme. Esto incluye métodos de clasificación, regresión, clustering y reducción de dimensionalidad.
  2. Preprocesamiento de datos: La librería ofrece funciones para la manipulación de datos, como el escalado de características, la codificación de categorías o la imputación de valores perdidos.
  3. Selección y evaluación de modelos: Scikit-learn también incluye herramientas para seleccionar y evaluar modelos, como la validación cruzada, la métrica de rendimiento y la sintonización de hiperparámetros.
  4. Pipelines: La funcionalidad de Pipelines permite encadenar varias etapas de un proceso de aprendizaje automático, desde el preprocesamiento hasta el ajuste del modelo, en un único estimador.
  5. Compatibilidad con otras librerías de Python: Scikit-learn se integra bien con otras librerías de Python como NumPy y Pandas, permitiendo un flujo de trabajo eficiente dentro del ecosistema de Python para ciencia de datos.

Scikit-learn es una librería excepcionalmente útil que ha hecho que el aprendizaje automático sea más accesible para todos, desde los principiantes hasta los profesionales. Ofrece una amplia variedad de herramientas y técnicas de manipulación de datos y aprendizaje automático que pueden ser aplicadas en numerosos problemas de la vida real. Con su diseño intuitivo y sólido soporte comunitario, Scikit-learn continúa siendo una de las mejores opciones para aquellos que buscan introducirse o profundizar en el mundo del aprendizaje automático con Python.

PyTorch

PyTorch es una popular biblioteca de código abierto para Python, que proporciona potentes funciones para el aprendizaje profundo (Deep Learning) y la investigación en inteligencia artificial (IA). Desarrollada por el equipo de IA de Facebook, PyTorch ha ganado prominencia en la comunidad científica e industrial debido a su flexibilidad, velocidad y simplicidad para crear y entrenar modelos de redes neuronales.

Características principales:

  1. Cómputo Tensorial con Aceleración de GPU: Al igual que otras librerías de aprendizaje profundo, PyTorch realiza cálculos tensoriales, similares a los de NumPy, pero con la ventaja adicional de poder ser acelerados en una GPU para una mayor eficiencia.
  2. Diferenciación Automática: PyTorch incluye el paquete 'autograd' para la diferenciación y la propagación hacia atrás (backpropagation) automáticas, lo que simplifica el entrenamiento de redes neuronales.
  3. Flexibilidad: PyTorch permite la definición dinámica de grafos, es decir, los grafos de cálculo se pueden cambiar sobre la marcha en cada iteración, lo que resulta útil para modelos que requieren una estructura dinámica, como las redes neuronales recurrentes (RNN).
  4. Interoperabilidad con Python: PyTorch funciona muy bien con el resto del ecosistema Python, incluyendo librerías como NumPy o Matplotlib, y permite usar directamente la sintaxis de Python para definir modelos, en lugar de lenguajes específicos de dominio como se ve en otras librerías.
  5. Herramientas de Visualización: PyTorch se integra con herramientas de visualización como TensorBoard, lo que ayuda a comprender, depurar y optimizar modelos complejos de redes neuronales.

En resumen, PyTorch es una herramienta muy poderosa y flexible para el aprendizaje profundo y la investigación de IA. Su enfoque en la simplicidad y la facilidad de uso, combinado con la capacidad de realizar cálculos eficientes y optimizados para GPU, ha hecho que PyTorch sea una opción atractiva para investigadores y desarrolladores. Ya sea que estés desarrollando modelos de IA a nivel de producción o explorando nuevos enfoques de investigación, PyTorch tiene mucho que ofrecer.

Pandas

Pandas es una de las librerías más utilizadas en Python, especialmente para el análisis y manipulación de datos. Fue desarrollada por Wes McKinney en 2008, y desde entonces ha sido una pieza clave en la ciencia de datos gracias a su eficacia y funcionalidad. Esta librería ofrece estructuras de datos y operaciones para manipular tablas numéricas y series de tiempo, lo que la hace perfecta para manejar y preparar los datos en un formato conveniente para su posterior análisis.

Características principales:

  1. Estructuras de Datos: Pandas ofrece dos tipos principales de estructuras de datos: las Series y los DataFrame. Las Series son arreglos unidimensionales con etiquetas, similares a los vectores, mientras que los DataFrame son estructuras bidimensionales, similares a las tablas, en las que cada columna puede contener datos de un tipo diferente.
  2. Manipulación de Datos: Pandas proporciona una amplia variedad de funciones para la manipulación de datos, tales como la unión, la fusión, la reordenación, la reagrupación, y la pivotación de datos.
  3. Manejo de Datos Perdidos: En muchos conjuntos de datos, es común encontrar valores perdidos. Pandas tiene funciones específicas para manejar estos valores, como dropna() y fillna().
  4. Importación y Exportación de Datos: Pandas permite importar datos de una variedad de formatos, como CSV, Excel, SQL, entre otros. También puede exportar los datos a estos mismos formatos.
  5. Análisis Estadístico: Pandas proporciona funciones para realizar análisis estadísticos sobre conjuntos de datos, como la media, la mediana, el máximo, el mínimo, entre otros.
  6. Interoperabilidad: Pandas puede interactuar con otras librerías importantes de Python, como NumPy, Matplotlib y Sci-kit learn, lo que permite un flujo de trabajo fluido en la ciencia de datos.

Pandas es una librería potente y flexible que se ha convertido en una herramienta esencial para cualquier científico de datos o analista que trabaje con Python. Su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos y realizar operaciones complejas de manipulación y análisis de datos, junto con su compatibilidad con otras librerías de Python, la hace indispensable en cualquier proyecto de análisis de datos. Sin importar si eres un principiante en Python o un usuario experimentado, aprender a usar Pandas eficientemente te abrirá muchas puertas en el campo de la ciencia de datos.

Numpy

NumPy, que significa 'Numerical Python', es una de las librerías más fundamentales que cualquier científico de datos necesitará en su kit de herramientas. Fue introducida en 2006 y se ha convertido en un pilar para la mayoría de las librerías de ciencia de datos en Python, ya que proporciona la capacidad de trabajar con datos en matrices, una capacidad que es fundamental para realizar cálculos matemáticos y científicos con Python.

Las características más destacadas de NumPy incluyen:

  1. Soporte para Matrices Multidimensionales: NumPy proporciona una potente estructura de datos de matriz n-dimensional, que es ideal para realizar cálculos matemáticos y científicos.
  2. Funciones Matemáticas: NumPy proporciona muchas funciones matemáticas que son rápidas y eficientes para realizar operaciones en matrices y datos multidimensionales.
  3. Integración con otras librerías: NumPy es interoperable con muchas otras librerías de ciencia de datos en Python como Pandas, Matplotlib y SciPy, lo que facilita el análisis de datos y la visualización.
  4. Eficacia de la memoria: NumPy es eficiente en términos de memoria, lo que lo hace adecuado para trabajar con grandes conjuntos de datos.
  5. Operaciones de Álgebra Lineal: NumPy también tiene funciones incorporadas para resolver ecuaciones y realizar otras operaciones de álgebra lineal.
  6. Generación de Números Aleatorios: NumPy tiene múltiples funciones para generar números aleatorios, que son útiles para estadísticas y modelado.

En conclusión, NumPy es una librería esencial para cualquier persona que trabaje con datos en Python. Su soporte para matrices multidimensionales y sus eficientes funciones matemáticas permiten un procesamiento de datos rápido y eficaz. No importa si estás empezando tu camino en el mundo del análisis de datos o si ya tienes experiencia, NumPy es sin duda una herramienta que deberías conocer a fondo.

Matplotlib

Matplotlib es una librería en Python para la generación de gráficos a partir de datos contenidos en listas o arrays. Se trata de una herramienta muy flexible que permite crear una amplia variedad de gráficos y visualizaciones en 2D y 3D. Con una sintaxis sencilla y coherente, Matplotlib se ha convertido en una librería esencial para la visualización de datos en Python, muy útil en análisis de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático, entre otros.

Características principales:

  1. Versatilidad de gráficos: Matplotlib puede generar una amplia gama de gráficos, incluyendo histogramas, gráficos de barras, gráficos de dispersión, gráficos de líneas, gráficos de pastel y mucho más.
  2. Personalización: Ofrece una gran cantidad de opciones para personalizar colores, estilos de línea, marcadores, etiquetas, títulos, leyendas, entre otros.
  3. Compatibilidad con NumPy: Matplotlib está diseñada para trabajar en conjunto con NumPy, la popular librería de Python para la manipulación de matrices y arreglos.
  4. Integración con pandas: Puede trabajar directamente con marcos de datos de pandas, la librería de Python para la manipulación y análisis de datos.
  5. Exportación de gráficos: Los gráficos generados con Matplotlib pueden ser exportados en una variedad de formatos de imagen y vectoriales, incluyendo PNG, PDF, SVG, entre otros.
  6. Interactividad: Ofrece la posibilidad de crear gráficos interactivos que se pueden manipular en tiempo real, lo que es especialmente útil en la exploración de datos.

En conclusión, Matplotlib es una librería poderosa y flexible en Python que facilita la visualización de datos de manera eficaz. Su integración con otras librerías populares de Python como NumPy y pandas la convierte en una herramienta indispensable para cualquier científico de datos, ingeniero de aprendizaje automático o analista de datos. Aunque puede tener una curva de aprendizaje al principio, especialmente con la personalización de gráficos, su dominio abre un mundo de posibilidades para la representación gráfica de información.

Cada una de estas librerías tiene sus propios puntos fuertes y es utilizada en diversos campos de la IA, desde el Machine Learning y Deep Learning hasta el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computador.

Pionera del caos

Ingeniera Informática con Máster en Bioinformática, casi doctora y freelancer. Todo lo que te cuento en este blog son aprendizajes que yo misma he tenido ya sea durante mis estudios o en otros proyectos!

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