Desfrute das 7 Principais Bibliotecas de Python para Aprendizado de Máquina

Este artigo apresenta as 7 melhores bibliotecas Python para Aprendizado de Máquina que eliminaram a necessidade de escrever códigos separados para cada algoritmo.

Na ciência da computação, Aprendizado de Máquina (ML) é um campo que demanda diversos algoritmos. Isso é algo que muitos desenvolvedores têm receio devido à complexidade desse domínio. No entanto, isso não é mais o caso nos dias de hoje. Você não precisa criar códigos separados para cada algoritmo, pois as bibliotecas Python para Aprendizado de Máquina estão aqui para te ajudar.

Quando se trata de implementar algoritmos de Aprendizado de Máquina, as bibliotecas de Aprendizado de Máquina em Python são consideradas uma linguagem preferida. Se você quer dominar Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados, você deve aprender Python. Este guia lista as 7 melhores bibliotecas Python que você pode usar para Aprendizado de Máquina. Vamos dar uma olhada nelas.

Lista das 7 Melhores Bibliotecas Python para Aprendizado de Máquina

Abaixo, listamos as principais bibliotecas Python que podem ser usadas para Aprendizado de Máquina.

1. SciPy

Em 2001, Pearu Peterson, Eric Jones e Travis Oliphant criaram essa biblioteca. Uma comunidade aberta de profissionais de desenvolvimento patrocina e apoia os assuntos de desenvolvimento atuais da biblioteca SciPy. O SciPy é uma biblioteca de código aberto amplamente usada para matemática, ciência e engenharia, construída sobre o NumPy. É muito respeitada na comunidade científica e possui uma base de usuários sólida, frequentemente recebendo avaliações e feedbacks positivos. Esta biblioteca oferece uma ampla gama de módulos, incluindo, mas não se limitando a processamento de imagens, Transformada Rápida de Fourier, interpolação de integração, álgebra linear, funções especiais, otimização de imagens e processamento de sinais.

Além disso, resolver equações diferenciais ordinárias e outros trabalhos computacionais em análises e ciências são mais recursos que essa biblioteca oferece. A biblioteca SciPy usa uma matriz de dados multidimensionais oferecida pelo módulo NumPy. Quando se trata de sub-rotina de manipulação de matriz, o SciPy depende em grande parte do NumPy. A biblioteca SciPy foi introduzida para fornecer funções numéricas eficazes com arrays NumPy.

Recursos Principais

• Ele permite que você resolva equações diferenciais e realize transformadas de Fourier.
• Esta biblioteca ajuda a realizar cálculos complexos de álgebra linear usando seus algoritmos altamente otimizados.
• Ela vem com um recurso de processamento de imagem multidimensional e uma variedade de outras funcionalidades.

2. Theano

É considerada uma das melhores bibliotecas Python para Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo. Se você deseja realizar cálculos de matrizes e manipular expressões matemáticas, o Theano age como um compilador otimizador. Sua interface é bastante semelhante à do NumPy, pois é construída sobre o NumPy. A biblioteca Theano funciona perfeitamente para a Unidade de Processamento Central (CPU) e a Unidade de Processamento Gráfico (GPU).

A incorporação da arquitetura da GPU produz resultados mais rápidos. Comparado à CPU, você pode realizar cálculos intensivos de dados 140 vezes mais rápido com o Theano na GPU. Quando o Theano lida com funções exponenciais e logarítmicas, ele evita automaticamente erros e bugs. Além disso, esta biblioteca Python para Aprendizado de Máquina oferece ferramentas embutidas para validação e teste de unidade. A velocidade de processamento rápida do Theano ajuda em projetos em C que exigem cálculos intensivos de dados.

O Theano foi uma biblioteca popular de cálculo numérico usada para Aprendizado Profundo, mas foi amplamente substituída por outros frameworks como TensorFlow e PyTorch devido à falta de desenvolvimento ativo e certas limitações.

Recursos Principais

• Você pode determinar expressões instáveis com a biblioteca Theano e resolvê-las com expressões estáveis.
• Com esta biblioteca, você pode criar gráficos simbólicos para cálculos.
• É mais rápido que o Python e permite implementar partes de expressões na CPU ou GPU.

3. Keras

Esta é uma das ótimas ferramentas de código aberto para aprendizado de máquina e redes neurais que foi introduzida em 2015. Em 2023, mais de 2,5 milhões de desenvolvedores estão associados a esta biblioteca. Ela funciona em cima do PlaidML, Microsoft Cognitive Toolkit, TensorFlow, R e Theano. A biblioteca Keras trabalha com os blocos de construção de redes neurais, ou seja, otimizadores, funções de ativação, objetivos e camadas.

Quando se trata de código para Redes Neurais Profundas, a biblioteca Keras oferece recursos úteis para processar imagens de texto e imagens. Além de suportar redes neurais padrão, esta biblioteca também oferece suporte nativo para redes neurais recorrentes e convolucionais. Desde sua introdução no mercado, este código aberto para aprendizado de máquina compartilha muitos aspectos com o TensorFlow. Isso torna a aprendizagem profunda e o aprendizado de máquina mais acessíveis a todos os usuários.

Recursos Principais

• Ele apresenta a arquitetura do TensorFlow de maneira fácil de entender.
• Esta biblioteca facilita o aprendizado de máquina comercial em Python, pois oferece suporte para GPUs e TPUs de grande porte.
• Ele funciona bem para várias aplicações, como aprendizado profundo generativo, aprendizado de reforço, visão computacional e processamento de linguagem natural.
• A biblioteca Keras é muito útil para séries temporais, áudio, dados estruturados e gráficos.

4. Pandas

É outra incrível biblioteca que está listada entre os melhores pacotes Python para aprendizado de máquina. O Pandas é considerado um dos melhores ferramentas de código aberto para aprendizado de máquina. Ele oferece um suporte profundo para estruturas de dados expressivas, flexíveis e rápidas, projetadas especificamente para trabalhar com dados rotulados e relacionais. Se você deseja realizar análises de dados em tempo real, não há nada melhor do que usar o Pandas.

Esta biblioteca oferece desempenho altamente otimizado e é super estável. Se falarmos sobre o código de backend do Pandas, ele é escrito em Python puro ou C. O Pandas usa duas estruturas de dados diferentes, incluindo "DataFrame (2-dimensional)" e "Series (1-dimensional)". Elas podem lidar facilmente com uma grande quantidade de dados e casos de uso de diferentes domínios, como finanças, social, estatísticas, ciência de dados e mais.

Recursos Principais

• Isso ajuda a lidar facilmente com séries temporais e dados ausentes.
• Para suportar uma ampla implementação de dados, o Pandas oferece um poderoso objeto DataFrame.
• Ele usa Cython e C para escrever código otimizado para Python.
• Esta biblioteca oferece suporte para mesclar conjuntos de dados grandes, unir, subconjuntos, remodelar, fatiar, indexar e muito mais.

5. NumPy

O NumPy é uma biblioteca fundamental para computação numérica em Python. Ele oferece suporte para arrays e matrizes grandes e multidimensionais, juntamente com uma ampla gama de funções matemáticas para operar sobre esses arrays. O NumPy é a base de muitas outras bibliotecas científicas e relacionadas a dados e é amplamente apreciado por sua performance e capacidades. Bem, esta biblioteca é um dos melhores pacotes Python para aprendizado de máquina. O NumPy possui uma vasta coleção de funções matemáticas complexas. Por isso, esta biblioteca tem se mostrado uma ferramenta poderosa para processar matrizes e arrays multidimensionais grandes. Se você pretende lidar com números aleatórios, transformadas de Fourier e álgebra linear, usar o NumPy certamente valerá a pena.

Definir tipos de dados arbitrários e integrá-los com muitos bancos de dados se torna simples e conveniente com o NumPy. Você também pode usar esta biblioteca para qualquer tipo de dado como um container multidimensional. Ela permite que você integre códigos de C++, C e Fortran com ferramentas prontas para uso. O NumPy possui algumas outras características-chave, como funções de broadcasting e objetos de array N-dimensional.

Recursos Principais

• A biblioteca NumPy suporta métodos de álgebra linear, transformadas de Fourier, geradores de números aleatórios e uma variedade de expressões matemáticas complexas.
• Ela fornece mais flexibilidade com seu código Python de alto nível totalmente otimizado.
• Esta biblioteca permite operações de broadcasting, indexação e vetorização, suportando objetos de array N-dimensionais.
• Com o NumPy, você pode habilitar operações numéricas de diferentes bibliotecas associadas à bioinformática, computação quântica, ciência de dados, processamento geográfico, visualização de dados, processamento de sinal, processamento de imagem e mais.

6. Seaborn

Esta é também uma biblioteca Python de código aberto para aprendizado de máquina. O Seaborn foca em visualização de dados e plotagem, pois é baseado no Matplotlib. Ao mesmo tempo, ele utiliza a estrutura de dados da biblioteca Pandas.

A Biblioteca Seaborn pode ajudar a criar gráficos dos dados de aprendizado. Portanto, é principalmente usada em projetos de aprendizado de máquina. Se você está procurando uma biblioteca Python eficaz para análise de dados eficiente e visualização, não procure mais do que o Seaborn, pois ele possui a capacidade de criar gráficos chamativos e gráficos visualmente atrativos.

Recursos Principais

• Você pode criar gráficos e plots envolventes com o Seaborn.
• Ele torna sua análise de dados e marketing mais eficazes.
• Sendo uma biblioteca de código aberto, você pode obter muita assistência online.

7. Matplotlib

O Matplotlib é uma das bibliotecas de visualização de dados mais amplamente usadas em Python. Ele fornece um conjunto flexível e abrangente de ferramentas para criar vários tipos de gráficos, diagramas e visualizações. Embora seja poderoso, pode exigir mais código em comparação com o Seaborn para alcançar certos aspectos estéticos.

Essa biblioteca de visualização de dados é principalmente usada para plotagem bidimensional, que cria figuras de qualidade de publicação e plots de imagem em diferentes formatos. O que você pode criar usando esta biblioteca inclui gráficos de barras, gráficos de erro, histogramas, gráficos de dispersão e mais. A interface do usuário do Matplotlib é amigável e semelhante ao MATLAB.

Esta biblioteca fornece uma interface orientada a objetos usando ferramentas GUI, como Qt, Tkinter, wxPython, GTK+. Com o Matplotlib, você pode facilmente incorporar gráficos e plots em várias aplicações. Embora seja a mais antiga biblioteca Python para aprendizado de máquina, muitos programadores ainda a usam frequentemente porque ela é considerada a mais inovadora e única biblioteca Python para visualização de dados.

Recursos Principais

• Esta biblioteca permite que você gere gráficos e diagramas para apresentar seus dados em um formato narrativo.
• Você pode personalizar gráficos e diagramas e exportá-los para diferentes formatos.
• Ela oferece diferentes aplicações baseadas em GUI de visualizações incorporáveis.
• O Matplotlib é estendido por diferentes bibliotecas e estruturas do Python.

Conclusão

Muitos desenvolvedores Python criam diferentes bibliotecas de aprendizado de máquina para seus próprios projetos e tarefas. Posteriormente, eles as disponibilizam para o benefício público e ganham dinheiro com isso. O principal benefício de usar essas bibliotecas é que você não precisa escrever códigos separados para diferentes algoritmos; em vez disso, você obtém um pacote de código pré-construído e pode usá-lo diretamente para alcançar seu objetivo.

Se você está procurando as melhores bibliotecas Python para aprendizado de máquina, certifique-se de ler a discussão apresentada acima. Ela listou as 7 melhores bibliotecas Python para aprendizado de máquina e aprendizado profundo juntamente com seus recursos principais.