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sábado, 5 de enero de 2019

Las Mejores Herramientas De Python Para El Aprendizaje Automático Y La Ciencia De Datos

Programación en pitón
El lenguaje de programación Python tiene enormes bibliotecas y marcos para facilitar la codificación y ahorrar tiempo de desarrollo. Es famoso por su simplicidad, código fácil de leer y breve sintaxis y lógica. Como el aprendizaje automático se ocupa de algoritmos extremadamente complejos y flujos de trabajo de múltiples etapas, aquí las lógicas sencillas y breves de python desempeñan un papel importante para ahorrar tiempo al desarrollador.
Por otro lado, cuando se trata de Data Science , Python tiene paquetes que están enraizados específicamente para el trabajo de Data Science . SciPy, NumPy y pandas facilitan el análisis de datos y se pueden integrar fácilmente con aplicaciones web. Puede incluir código estadístico en la base de datos de producción si es necesario. Y, por fin, es un lenguaje de programación de código abierto que tiene muchos recursos y documentación de alta calidad y una comunidad activa de desarrolladores dispuestos a brindar asesoramiento y asistencia en todas las etapas del proceso de desarrollo.
Así que aquí vamos a discutir algunas de las herramientas útiles de Python para aplicaciones de aprendizaje automático y de ciencia de datos.

Herramientas De Python Para La Ciencia De Datos

importantes herramientas de ciencia de datos
1. Numba:  Numba es un compilador de código abierto que tiene en cuenta NumPy y que compila la sintaxis de Python con el código de la máquina utilizando el compilador LLVM. En las aplicaciones de Data Science, acelera la compilación de código con la matriz NumPy. Siempre que haya algunas anotaciones, el código de Python complejo y orientado a la matriz se puede optimizar para lograr un rendimiento similar al de C, C ++ y Fortran, sin tener que cambiar los idiomas o los intérpretes de Python.
2. Cython:  Cython es solo un género de Python o puede decir que es un superconjunto de Python que tiene la capacidad de generar módulos estándar de Python, mejora la velocidad de ejecución del código de Python de manera significativa al compilar el código de Python en C. Básicamente, está diseñado como una extensión en C para Python para compilar código Python en código C / C ++ y se puede usar en cuadernos Jupyter a través de anotaciones en línea.
3. Dask:  Dask es la biblioteca que permite la computación paralela en Python, mientras que al usar Numpy y Pandas, a veces se enfrenta el problema del procesamiento de datos con RAM. Aquí Dask entra en escena porque admite el marco de datos Pandas y las estructuras de datos de la matriz Numpy. y puede ejecutarse en su computadora local o escalarse para ejecutarse en un clúster.
4. SciPy:  SciPy es otra biblioteca de Python utilizada para el cálculo técnico y científico, se basa en objetos de matriz NumPy que constituyen la pila de NumPy que incluye herramientas como pandas, SymPy y Matplotlib. SciPy proporciona módulos para funciones especiales, procesamiento de imágenes, álgebra lineal, integración y optimización.

Herramientas De Python Para El Aprendizaje Automático

aprendizaje automático
1. Scikit-Learn:  Scikit-Learn, también conocido como scikit-learn, es una biblioteca de aprendizaje automático de software para python, aunque se encuentra en la lista de herramientas de ML, también se utiliza en la ciencia de datos. Proporciona un uso fácil de la API, así como búsquedas aleatorias y de cuadrícula, y la principal ventaja del uso de Scikit-Learn es su velocidad al realizar diferentes puntos de referencia en conjuntos de datos de juguetes. Sus características principales incluyen algoritmos de regresión, agrupación en clústeres y clasificación, incluidos gradientes, k-means, máquinas de vectores de soporte, DBSCAN y bosques aleatorios, y también es capaz de operar con SciPy y NumPy.
2. Keras:  Keras es una biblioteca de código abierto escrita en python para la red neuronal, fue desarrollada para que la implementación de modelos de aprendizaje profundo sea lo más rápida y fácil posible para la investigación y el desarrollo y se lanzó bajo la licencia permisiva del MIT. La biblioteca Keras Python proporciona una forma limpia y conveniente de crear una gama de modelos de aprendizaje profundo sobre Theano o TensorFlow, que proporciona la base para la investigación y el desarrollo del aprendizaje profundo. Keras se centra en sus principios fundamentales, que incluyen facilidad de uso, modularidad, facilidad de extensión y trabajo con Python.
3. Theano:  Theano es otra biblioteca de Python y compilador de optimización para el cálculo numérico rápido que en su mayoría incluye expresiones matemáticas de valor matricial y es una biblioteca esencial para el Aprendizaje Profundo en Python que puede utilizar directamente para crear modelos de Aprendizaje Profundo. Se integra con NumPy para computación y puede ejecutarse en una arquitectura de GPU diferente a la CPU para una mayor eficiencia, tiene una diferenciación simbólica eficiente, genera C dinámicamente, pruebas exhaustivas de unidades y autoverificación y optimiza la velocidad y la estabilidad.
4. Shogun:  Shogun es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto, que está escrita en C ++. La funcionalidad principal de shogun se centra en las máquinas del núcleo, como las máquinas de vectores de soporte para problemas de regresión y clasificación, ya que está escrito en C ++ y proporciona interfaces para Python, Java, R, Ruby, Lua, MATLAB, C # y Octave. Proporciona métodos de aprendizaje automático amplios y unificados y el objetivo de su creación es proporcionar aprendizaje automático con algoritmos transparentes y accesibles, así como herramientas gratuitas de aprendizaje automático para cualquier persona interesada en el campo.

Elige Tus Herramientas

Es obvio que no todos estarán de acuerdo con la lista, pero las cosas requeridas en ML y Data Science, como desarrollador, científico o simplemente entusiasta de los datos, se cubrirán con estas herramientas, a medida que avance en estos campos obtendrá Perspectivas de nuevas herramientas. Aquí estaba mi lista y no olvide mencionar la lista de sus herramientas en el cuadro de comentarios.

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