Herramientas de Python para Machine Learning

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Con el aumento de los mercados de productos inteligentes, la industria de Machine Learning está en alza, por lo que las librerías de Machine Learning están disponibles en muchos lenguajes de programación, pero Python, al ser el lenguaje más fácil de usar y manejar, y tener una gran comunidad de desarrolladores, es el más adecuado para los propósitos de Machine Learning y es por eso que muchas herramientas de Machine Learning están escritas en Python.

En este artículo, explicaremos de las mejores y más útiles herramientas de Python para Machine Learning.

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Si apenas de estas comenzando es normal que no estés familiarizado con los paquetes de código de Python que normalmente se le conoce como librerías o bibliotecas, por lo que antes de empezar con la explicación es bueno que entiendas lo que se trata este término.

Las librerías de Python es una interfaz o herramienta que permite a los desarrolladores construir modelos de Machine Learning fácilmente, sin necesidad de entrar en la profundidad de los algoritmos.

Las librerías de Python son archivos específicos que contienen código pre escrito que puede ser importado a tu base de código utilizando la función de importación de Python. Esto aumenta la reutilización del código.

Cuando se habla de paquetes de Python puede ser una colección de librerías destinadas a construir un modelo, para nuestro caso Machine Learning, de una manera fácil, sin tener que conocer los detalles de los algoritmos subyacentes. Aunque si eres un desarrollador de Machine Learning, debes conocer al menos cómo funciona los algoritmos para saber qué resultados esperar, así como es la forma de validarlos.

Ahora que sabes de qué se trata las librerías de Python, veamos las mejores para Machine Learning.

Comencemos con las más básicas y las enfocadas al manejo de los datos.

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Herramientas de Python para Machine Learning #1: NumPy

NumPy es un conocido paquete de procesamiento de matrices propósito general. Una extensa colección de funciones matemáticas de alta complejidad hace que NumPy sea potente para procesar grandes vectores y matrices multidimensionales. NumPy es muy útil para manejar el álgebra lineal, las transformadas de Fourier y los números aleatorios.

Con NumPy, puedes definir tipos de datos arbitrarios e integrarlos fácilmente con la mayoría de las bases de datos. NumPy también puede servir como un eficiente contendor multidimensional para cualquier dato genérico que esté en cualquier tipo de datos.

Ventajas

  • Intuitivo e interactivo.
  • Ofrece transformadas de Fourier, capacidad de números aleatorios y otras herramientas para integrar lenguajes de programación como C, C++ y Fortran.
  • Puede tratar fácilmente con datos multidimensionales.
  • Ayuda en la manipulación matricial de datos y operaciones como la transposición, la matriz identidad y mucho más.
  • Permite mejorar el rendimiento y la gestión de la recolección de basura al proporcionar una estructura de datos dinámica.
  • Permite mejorar el rendimiento de los modelos de Machine Learning.
  • Otras librerías de Machine Learning como Scikit Learn y TensorFlow utilizan matrices NumPy como entrada.
  • Tiene un gran apoyo y contribuciones de la comunidad de código abierto.
  • Simplifica las implementaciones matemáticas complejas.

Desventajas

  • Es altamente dependiente de entidades fuera de Python. Utiliza Cython y otras librerías que utilizar C o C++.
  • Sus tipos de datos son nativos de hardware y no nativos de Python, por lo que cuesta mucho cuando las entidades NumPy tienen que ser traducidas de nuevo a entidades equivalentes a Python y viceversa.

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Herramientas de Python para Machine Learning #2: Pandas

Pandas se está convirtiendo en la librería de Python más popular que se utiliza para el análisis de datos con soporte para estructuras de datos rápidas, flexibles y expresivas, diseñadas para trabajar tanto con datos relacionales como etiquetados. Pandas es hoy en día una librería inevitable para resolver el análisis de datos del mundo real en Python. Es muy estable y proporciona un rendimiento muy optimizado.

Los dos tipos principales de estructuras de datos utilizados por Pandas son:

  • Series (1 dimensión)
  • DataFrame (2 dimensiones)

Estas dos estructuras juntas pueden manejar una gran mayoría de los requisitos de datos y casos de uso de la mayoría de los sectores como la ciencia, la estadística, las finanzas, y por supuesto, la analítica y otras áreas de la ingeniería.

Ventajas

  • Tiene estructuras de datos descriptivas, rápidas y compatibles.
  • Soporta operaciones como agrupar, integrar, iterar, reindexar y representar datos.
  • Es muy flexible para su uso en asociación con otras librerías de Python.
  • Contiene funcionalidades inherentes a la manipulación de datos que pueden implementarse utilizando comandos mínimos.
  • Se puede implementar en una gran variedad de áreas, especialmente relacionadas con los negocios y la educación, debido a su rendimiento optimizado.

Desventajas

  • Es mucho menos adecuada para el modelado cuantitativo y matrices n-dimensionales. En estos escenarios, donde necesitamos trabajar en modelado cuantitativo o estadístico, podemos utilizar NumPy o SciPy.

Expliquemos ahora una librería de Python dedicada a la visualización de datos.

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Herramientas de Python para Machine Learning #3: Matplotlib

Matplotlib es una librería de visualización de datos que se utiliza para el trazado en 2D para producir gráficos y figuras con calidad de publicación de una variedad de formatos. La librería ayuda a generar histogramas, gráficos de error, gráficos de dispersión, gráficos de barras con solo unas pocas líneas de código.

Ofrece una interfaz similar a la de MATLAB y es excepcionalmente fácil de usar. Esta librería es gratuita y de código abierto y tiene muchas interfaces de extensión que extienden la API de Matplotlib a varias otras librerías.

Ventajas

  • Soporta shells de Python y IPython, scripts de Python, Jupyter Notebook, servidores de aplicaciones web y muchos kits de herramientas de interfaz gráfica.
  • Opcionalmente, ofrece una interfaz similar a la de MATLAB para realizar trazados sencillos.
  • La interfaz orientada a objetos ofrece un control completo de las propiedades de los ejes, las propiedades de las fuentes, los estilos de líneas y muchos más.
  • Ayuda a producir gráficos que son configurables, potentes y precisos.
  • Compatible con varios backends de gráficos y sistemas operativos.

Desventajas

  • Matplotlib es una librería de visualización, no una librería de análisis de datos. Para el análisis de datos, tienes que combinarlo con otras librerías, como Pandas.

En este punto ya hemos visto las librerías de análisis y visualización de datos, veamos ahora así las librerías de Python enfocadas en los algoritmos de Machine Learning.

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Herramientas de Python para Machine Learning #4: Scikit Learn

Scikit Learn se utiliza ampliamente para implementar algoritmos de Machine Learning. Anteriormente, era solo una parte de un proyecto de verano en Google. Luego se convirtió en una librería ampliamente por ser de código abierto y también por sus diversas características que ayudan a desarrollar modelos de Machine Learning.

Scikit Learn proporciona una estructura fácil y robusta que ayuda a los modelos de Machine Learning a aprender, transformar y predecir con la ayuda de los datos. También proporciona funcionalidades que ayudan a crear modelos de clasificación, regresión y agrupación. También ofrece una amplia gama de aplicaciones para el procesamiento, el análisis estadístico, la evaluación del modelo y mucho más.

Ventajas

  • Dispone de un paquete que consta de todos los métodos para implementar los algoritmos estándar de Machine Learning.
  • Tiene una interfaz sencilla y consistente que ayuda a ajustar y transformar los modelos sobre cualquier conjunto de datos. Puede extraer datos de imágenes y texto.
  • Es la librería más adecuada para crear pipelines, que ayudan a construir un prototipo rápido.
  • Es la mejor librería para el despliegue fiable de modelos de Machine Learning.

Desventajas

  • Depende en gran medida de la pila SciPy.
  • Esta librería es especialmente adecuada para el Aprendizaje Supervisado, y no es muy adecuada para aplicaciones de Aprendizaje no Supervisado como el Deep Learning.

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Herramientas de Python para Machine Learning #5: TensorFlow

TensorFlow es una librería desarrollada por el equipo de Google Brain con el propósito principal de Deep Learning y redes neuronales. Permite distribuir fácilmente el trabajo en múltiples núcleos de CPU o núcleos de GPU, e incluso puede distribuir el trabajo en múltiples GPU.

TensorFlow en Python tienen un potente ecosistema de herramientas y recursos para la comunidad. Este tipo de conjuntos de herramientas te permite realizar trabajaos de investigación sobre Machine Learning y Deep Learning para construir aplicaciones eficientes. Además, Google continúa añadiendo una variedad de valiosas características a TensorFlow para mantener el ritmo del mundo altamente competitivo.

Ventajas

  • Soporte el Aprendizaje por Refuerzo y otros algoritmos.
  • Permite visualizar directamente los modelos de Machine Learning utilizando TensorBoard.
  • Los modelos construidos con TensorFlow pueden ser desplegados tanto en CPUs como en GPUs.
  • Ofrece una comunidad muy grande.
  • Proporciona TensorBoard, que es una herramienta para visualizar modelos de Machine Learning directamente en el navegador.
  • Se encuentra preparado para la producción.

Desventajas

  • Se ejecuta considerablemente más lento en comparación con las CPUs o GPUs que utilizan otras librerías.
  • Sus gráficos computacionales son lentos cuando se ejecutan.
  • No tiene soporte comercial.
  • No tiene muchas herramientas.

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Herramientas de Python para Machine Learning #6: Keras

Keras es una librería muy utilizada para la experimentación rápida y eficiente relacionada con Deep Learning. Es una librería independiente utilizada de forma integral para la construcción de modelos de Machine Learning o Deep Learning que ayudan a los ingenieros a desarrollar aplicaciones como Netflix, Uber y muchas otras.

Keras es una librería de fácil uso diseñada para reducir la dificultad de los desarrolladores en la creación de aplicaciones basadas en Machine Learning. También proporciona multibackend que ayuda a los desarrolladores a integrar los modelos con el backend para proporcionar una alta estabilidad a la aplicación.

Ventajas

  • Es la mejor librería para el trabajo de investigación y la creación de prototipos eficientes.
  • Permite una fácil representación de las redes neuronales.
  • Es altamente eficiente para la visualización y el modelado.

Desventajas

  • Lento, ya que necesita crear un gráfico computacional antes de poder realizar operaciones.

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Herramientas de Python para Machine Learning #7: PyTorch

Pytorch es una librería de Machine Learning desarrollada por Facebook, ahora Meta. y tiene una gama de herramientas y librerías que apoyan a Machine Learning, la Visión por Computador y el Procesamiento del Lenguaje Natural. La ventaja más significativa es su facilidad de aprendizaje y uso.

PyTorch tiene un marco robusto para construir gráficos computacionales sobre la marcha e incluso cambiarlos en tiempo de ejecución.

Ventajas

  • Contiene herramientas y librerías que soportan Deep Learning, Visión por Computador, Procesamiento del Lenguaje Natural, y muchos otros programas de Machine Learning.
  • Es popular por su velocidad de ejecución.
  • Es capaz de manejar potentes gráficos.
  • Ayuda a integrarse con varios objetos y librerías de Python.
  • El proceso de modelado es simple y transparente.
  • Utiliza muchos modelos pre entrenados y parte modulares que son difíciles de combinar.

Desventajas

  • No cuenta con una amplia comunidad, también se retrasa en proporciona contenido para las consultas.
  • Tiene menos características en términos de proporcionar visualizaciones y depuración de aplicaciones en comparación con otras librerías de Python.

Estas no son las únicas librerías de Python que se utilizan en Machine Learning, existen otras como Seaborn que se utilizan para graficar los datos y lo hace de una manera mucho mejor que Matplotlib. También está SciPy que está enfocado a la computación científica. También está Theano que es una librería de Machine Learning que puede actuar como un compilador optimizador para evaluar y manipular expresiones matemáticas y cálculos de matrices.

Con este artículo aprendiste sobre las herramientas más utilizadas de Python para Machine Learning. Cada librería tiene sus propios aspectos positivos y negativos. Estos aspectos debes tenerlo en cuenta antes de seleccionar la librería a utilizar para el proyecto de Machine Learning en que trabajes, así como también la precisión del modelo que se puede comprobar después de la formación y las pruebas de los modelos.

Si te estás iniciando en la programación para Machine Learning y aún no te sientes tan diestro, te ofrezco un pack con las instrucciones básicas de Python, NumPy y Pandas. Estas guías serán de gran utilidad si estás comenzando ya que podrás recurrir a ella cada vez que no te acuerdes de alguna instrucción o no sepas hacer algo que es rutinario al momento de programar Machine Learning. Para descargar el pack con las guías solamente tienes que ingresar a este enlace.

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