Las mejores bibliotecas y herramientas para comenzar con Machine Learning e Inteligencia Artificial

Las mejores bibliotecas y herramientas para comenzar con Machine Learning e Inteligencia Artificial
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El aprendizaje automático es el sector de la tecnología de más rápido crecimiento en la actualidad. Hay docenas de bibliotecas diferentes que pueden cubrir todas sus necesidades de ML y IA. La amplia gama de opciones es una bendición para los científicos de datos experimentados, pero puede ser intimidante para los principiantes.

En este artículo, analizaremos las herramientas y bibliotecas más útiles para comenzar su viaje hacia ML y IA.

Lenguaje de programación: ¿Python o R?

El lenguaje R es muy popular entre los científicos de datos, pero tiene muchos inconvenientes si también necesita realizar una programación regular. Por otro lado, Python es un lenguaje de programación de propósito general que se puede aplicar a muchos casos de uso.

Esta es probablemente la razón principal por la que Python se ha convertido en el líder en Aprendizaje Automatico y Aprendizaje Profundo en los últimos años. Cada biblioteca decente proporciona una API de Python o la tiene como único lenguaje de destino.

Python es un lenguaje muy simple y amigable para principiantes. Además, no es necesario conocer todas las complejidades del lenguaje para aplicarlo a ML.

Jupyter Notebook: mezcla de datos, códigos y gráficos en una página

En la Ciencia de Datos la mayor parte del código está escrito en Jupyter Notebook. Es una herramienta simple y poderosa para manipular problemas de análisis de datos. Le permite escribir código Python, descripciones de texto y también puede incrustar diagramas y gráficos directamente en una página web interactiva.

Para hacer las cosas aún más fáciles, Google ha creado un servicio gratuito llamado Google Colab, que proporciona recursos de CPU y acceso a una unidad de GPU que es muy útil cuando se trata de redes neuronales y aprendizaje profundo.

Scikit-learn: la mejor biblioteca para algoritmos ML

Scikit-learn es una de las bibliotecas de ML más populares de la actualidad. Es compatible con la mayoría de los algoritmos clásicos de aprendizaje supervisados y no supervisados: regresiones lineales y logísticas, SVM, Naive Bayes, aumento de gradiente, agrupamiento, k-means y muchos, muchos más.

Junto con diferentes modelos de ML, Scikit-learn proporciona varios medios para el preprocesamiento de datos y el análisis de resultados. Scikit-learn se enfoca principalmente en algoritmos ML clásicos, por lo que tiene un soporte muy limitado para redes neuronales y no se puede usar para problemas de aprendizaje profundo.

Para los analistas de datos principiantes, Scikit-learn es más que suficiente, es una buena herramienta con la que trabajar hasta que decida seguir adelante con Deep Learning.

TensorFlow: biblioteca de Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo

TensorFlow es una biblioteca ML y DL construida por Google. Es compatible con muchos algoritmos ML clásicos para la clasificación y el análisis de regresión. Pero en comparación con Scikit-learn, es una solución más pesada. Además, Scikit-learn se usa a menudo junto con TensorFlow, por lo que es bueno saber ambos.

La principal ventaja de usar TensorFlow es que tiene un gran soporte para redes neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo. Además, se centra en la eficiencia computacional y admite cálculos de CPU, GPU y TPU.

Por lo general, puede iniciar la creación de prototipos en Scikit-learn y, posteriormente, trasladar su modelo a TensorFlow si necesita acelerar el proceso o admitir conjuntos de datos más grandes.

Pandas: extracción de datos y preparación

Pandas es una biblioteca muy popular para obtener y preparar datos para su uso posterior en otras bibliotecas de ML como Scikit-learn o TensorFlow.

Es compatible con muchas operaciones complejas diferentes a través de conjuntos de datos. Pandas ofrece la posibilidad de obtener fácilmente datos de diferentes fuentes: bases de datos SQL, texto, CSV, Excel, archivos JSON y muchos otros formatos menos populares.

Una vez que los datos están en la memoria, hay docenas de operaciones diferentes para analizar, transformar, rellenar valores perdidos y limpiar el conjunto de datos. Pandas ofrece una gran cantidad de operaciones de tipo SQL sobre conjuntos de datos (por ejemplo, unir, agrupar, agregar, remodelar, girar), pero también tiene un amplio conjunto de funciones estadísticas para realizar un análisis simple.

Las estructuras de datos de Pandas también son compatibles con Jupyter Notebook, que puede hacer visualizaciones ordenadas de ellas.

NumPy: arrays y biblioteca de álgebra lineal

NumPy es un componente central de Scikit-learn y Pandas, por lo que es bueno tener una comprensión básica de ello. Admite matrices y matrices multidimensionales junto con todas las operaciones de álgebra lineal central.

SciPy: biblioteca de computación científica

SciPy tiene un gran conjunto de diferentes operaciones de cálculo científico. El mencionado Scikit-learn se basa en gran medida en él para implementar diferentes algoritmos ML.

Por lo general, SciPy rara vez se usa directamente porque Scikit-learn intenta proporcionar una API de nivel superior que cubra todas las necesidades de ML. Pero en algunos casos raros, solo necesita un algoritmo estadístico avanzado que no se proporciona directamente a través de la API de Scikit-learn.

Matplotlib: representación gráfica y visualización de datos

Matplotlib es una herramienta estándar en la caja de herramientas de todos los científicos de datos. Proporciona la capacidad de dibujar diferentes tipos de gráficos y gráficos para visualizar los resultados.

Los diagramas de matplotlib se pueden incrustar fácilmente en el cuaderno Jupyter. De esta manera, siempre puede visualizar datos y resultados obtenidos de sus modelos.

La biblioteca tiene muchos paquetes complementarios. Uno de los más populares es Seaborn. Tiene una interfaz más sencilla y un mejor soporte para las estructuras de datos de Pandas.

PyTorch: biblioteca alternativa de aprendizaje profundo

PyTorch es una popular biblioteca de aprendizaje profundo construida por Facebook. Además de la CPU, admite cálculos acelerados por GPU. La biblioteca está enfocada en brindar a los usuarios una experiencia de modelado rápida y flexible y ha ganado mucha tracción en la comunidad Deep Learning.

En comparación con TensorFlow, es más fácil de aprender y usar. La desventaja es que PyTorch es menos maduro que TensorFlow, pero la comunidad está creciendo rápidamente y ya hay muchos materiales de aprendizaje y tutoriales.

Keras: envoltura de alto nivel alrededor de TensorFlow

Keras es una popular biblioteca de aprendizaje profundo de alto nivel que usa varias bibliotecas de bajo nivel como TensorFlow, CNTK o Theano en el backend. En teoría, Keras es un competidor directo de PyTorch, porque ambos se esfuerzan por proporcionar una API más simple para trabajar con redes neuronales.

Los beneficios actuales de Keras son que es más maduro, tiene una comunidad más grande y muchos tutoriales listos para usar. Además, a diferencia de PyTorch, puede usar TensorFlow debajo del capó. Por otro lado, PyTorch proporciona algunas características muy atractivas (depuración interactiva, definición de gráficos dinámicos) y está creciendo rápidamente.

Resumen

A pesar de un enorme ecosistema, hay líderes fuertes que son los más adoptados en el mundo del Aprendizaje automático y la IA. Cuando está comenzando su viaje a ML, es mejor elegir entre estas herramientas porque están ampliamente cubiertas en varios tutoriales, cursos y tienen un buen apoyo de la comunidad.

Para simplificar la complejidad del aprendizaje, puede comenzar por obtener un buen conocimiento de los algoritmos clásicos de ML y centrarse más en el uso de aprendizaje de Scikit. Y después de lograr una buena comprensión de esto, tiene sentido pasar a TensorFlow, PyTorch o Keras y abrirse camino hacia el mundo del Aprendizaje Profundo.

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