Librerías de Machine Learning con Python

Python se está volviendo popular día a día y ha comenzado a reemplazar muchos idiomas populares en la industria. La razón principal de la popularidad se debe a las siguientes razones:

Es simple. Python se está convirtiendo en el idioma de elección entre los nuevos programadores gracias a su sintaxis y gran comunidad.

Es poderoso. El hecho de que algo sea simple no significa que no sea capaz, Python es también uno de los idiomas más populares entre los científicos de datos y programadores web. Suele ser la opción para los desarrolladores que necesitan aplicar técnicas estadísticas o análisis de datos en su trabajo, o para los científicos de datos cuyas tareas deben integrarse con aplicaciones web o entornos de producción. En particular Python realmente brilla en el campo de Machine Learning o Aprendizaje Automático, su combinación de bibliotecas y flexibilidad hace que Python sea especialmente adecuado para desarrollar modelos sofisticados y motores de predicción que se conectan directamente a los sistemas de producción.

Muchas bibliotecas de Machine Learning. Hay toneladas de bibliotecas de aprendizaje automático ya escritas para Python, puedes elegir una de los cientos de bibliotecas en función de su caso de uso, habilidad y necesidad de personalización. Este último punto es justamente uno de los activos de Python. Los algoritmos que potencia Machine Learning son bastante complejos e incluyen muchas matemáticas, por lo que escribirlos tu mismo sería una tarea muy difícil. Afortunadamente para nosotros, hay muchas personas inteligentes y dedicadas que han hecho este arduo trabajo para que podamos centrarnos en la aplicación que tenemos entre manos.

Para que tengas claro, las bibliotecas son conjuntos de rutinas y funciones escritas en un idioma determinado, un conjunto robusto de bibliotecas puede facilitar que los desarrolladores realicen tareas complejas sin reescribir muchas líneas de código.

A continuación, te presento las bibliotecas o librerías más utilizadas:

Librerías básicas para la ciencia de los datos

Estas son las bibliotecas básicas que transforman Python de un lenguaje de programación de propósito general en una poderosa y robusta herramienta para el análisis y la visualización de datos, estas son las bases sobre la que se basan las herramientas más especializadas.

Pandas

Pandas es una librería de Python diseñado para trabajar con datos “etiquetados” y “relacionales” de manera simple e intuitivos, está diseñado para una manipulación, agregación y visualización de datos rápida y fácil. Pandas agrega estructura de datos y herramientas que están diseñadas para el análisis de datos prácticos en finanzas, estadísticas e ingeniería. Pandas funciona bien con datos incompletos, desordenados y no etiquetados, s decir, el tipo de datos que es probable que encuentre en el mundo real, y proporciona herramientas para configurar, fusionar, remodelar y dividir conjuntos de datos. Con esta librería se puede agregar y eliminar columnas fácilmente desde el DataFrame, convertir estructuras de datos en objetos y manejar datos faltantes (NaN).

Numpy

Numpy se refiere a Numerical Python y es una librería fundamental para la informática científica en Python ya que proporciona la vectorización de operaciones matemáticas en el tipo de matrices, mejorando el rendimiento y, en consecuencia, acelera la ejecución.

Esta orientada en administrar y tratar los datos como matrices, su propósito es proporcionar la capacidad de hacer operaciones complejas de matriz que son requeridas por redes neuronales y estadísticas complejas de manera fácil.

En resumen, Numpy presenta objetos para matrices y matrices multidimensionales, así como rutinas que permiten a los desarrolladores realizar funciones matemáticas y estadísticas avanzadas en esas matrices con el menor número de código posible.

Numpy es una librería de administración de datos que normalmente está emparejado con TensroFlow, SciPy, matplotlib y muchas otras librerías de Python orientadas hacia Machine Learning y la ciencia de datos.

SciPy

SciPy es una librería de software para ingeniería y ciencia, SciPy incluye funciones para algebra lineal, optimización, integración y estadísticas. Proporciona rutinas numéricas eficientes como integración numérica, optimización y muchas otras a través de sus submódulos específicos. La funcionalidad principal de esta librería se basa en NumPy y sus matrices, se basa en NumPy al agregar una colección de algoritmos y comandos de alto nivel para manipular y visualizar datos.

Librerías básicas para plotting y visualizaciones

El mejor y más sofisticado análisis no tiene sentido si no puedes comunicarlo a otras personas. Estas librerías permiten crear fácilmente gráficos, tablas y mapas visualmente más atractivos y sofisticados, sin importar qué tipo de análisis esté tratando de hacer.

Matplotlib

Es una librería estándar de Python para crear diagramas y gráficos en 2D, es de muy bajo nivel, lo que significa que requiere más comandos para generar gráficos y figuras agradables que con algunas librerías más avanzadas, sin embargo, la otra cara de eso es la flexibilidad, con suficientes comandos, puede hacer casi cualquier tipo de gráficos que desee con matplotlib.

Seaborn

Es un librería de visualización popular que se base en matplotlib y depende mucho de eso. Lo primero que notarás sobre Seaborn es que sus estilos predeterminados son mucho más sofisticados que los de matplotlib. Esta es un librería de nivel superior, por lo que se centra principalmente en la visualización de modelos estadísticos, haciendo más fácil generar ciertos tipos de tramas, incluidos mapas de calor y series de tiempo.

Bokeh

Otra gran librería de visualización es Bokeh, que está dirigida a visualizaciones interactivas, a diferencia de la biblioteca anterior, esta es independiente de matplotlib. El enfoque principal de Bokeh es hacer diagramas interactivos y con zoom en navegadores web modernos que usan widgets JavaScript. Otra buene característica de Bokeh es que viene con tres niveles de interfaz, desde abstracciones de alto nivel que le permiten generar rápidamente trazados complejos, hasta una vista de bajo nivel que ofrece la máxima flexibilidad para los desarrolladores de aplicaciones.

Librerías para Machine Learning

Machine Learning se encuentra en la intersección de la Inteligencia Artificial y el análisis estadístico. Al entrenar computadoras con conjuntos de datos del mundo real, podemos crear algoritmos que hacen predicciones más precisas y sofisticadas, ya sea que estemos hablando de obtener mejores direcciones para conducir o construir computadores que puedan identificar hitos simplemente observando imágenes. Las siguientes librerías dan a Python la capacidad de abordar una serie de tareas de Machine Learning o Aprendizaje Automático, desde la realización de regresiones básicas hasta el entrenamiento de redes neuronales complejas.

Scikit-learn

La librería de scikit-learn es definitivamente una de las más populares de Machine Learning, tiene una gran cantidad de características para la minería de datos y el análisis de datos, por lo que es una excelente opción tanto para investigadores como para desarrolladores. Está construido sobre las populares librerías Numpy, SciPy y matplotlib, por lo que tendrá una sensación familiar para las muchas personas que ya usan estas librerías, aunque, en comparación con muchas de las otras librerías mencionadas a continuación, este es un nivel un poco más bajo y tiende a actuar como la base para muchas otras implementaciones de Machine Learning.

Scikit-learn expone una interfaz concisa y consistente para los algoritmos comunes de Machine Learning, por lo que es sencillo llevar a los sistemas de producción. La librería combina código de calidad y buena documentación, facilidad de uso y alto rendimiento, y es un estándar de la industria de facto para Machine Learning con Python.

Por otro lado sus herramientas están bien documentadas y sus colaboradores incluyen muchos expertos en Machine Learning, además, es una librería muy curada, lo que significa que los desarrolladores no tendrán que elegir entre diferentes versiones del mismo algoritmo.

Theano

Theano es una librería de Machine Learning que le permite definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas que involucran multidimensionales, lo que puede ser un punto de frustración para algunos desarolladores en otras librerías. Lo que distingue a Theano es que aprevecha la GPU (unidad de procesamiento gráfico) de la computadora para realizar cálculos intensivos de datos hasta 100 veces más rápido que la CPU sola. La velocidad de Theano lo hace especialmente valioso para Machine Learning y otras tareas computacionalemnte complejas. Al igual que scikit-learn, Theano también se integra estrechamente con NumPy.  Una de sus mejores características es una gran documentación y muchísimos tutoriales.

Keras

Keras es una de las mejores librerías de Machine Learning. Es una librería de código abierto para construir redes neuronales en un alto nivel de la interfaz y está escrita en Python. Es minimalista y directo con alto nivel de extensibilidad, precisamente el enfoque minimalista en el diseño apunta a la experimentación rápida y fácil a través de la construcción de sistemas compactos.

Keras es realmente fácil de empezar y continúa con la creación rápida de prototipos, es altamente modular y extensible. A pesar de su facilidad, simplicidad y orientación de alto nivel, Keras sigue siendo lo suficientemente profundo y poderoso como para ser un modelo serio.

La idea general de Keras, se basa en capas, y todo lo demás se construye a su alrededor, los datos se preparan en tensores, la primera capa es responsable de la entrada de los tensores, la última capa es responsable de la salida y el modelo se construye en el medio.

TensorFlow

Si estás trabajando o estás interesado en Machine Learning, es posible que hayas oído hablar de esta famosa librería de código abierto conocida como TensorFlow. Fue desarrollado por Google Brain y por consiguiente, casi todas las aplicaciones de Google usan TensorFlow para Machine Learning, si estás usando fotos de Google o búsqueda de voz de Google, indirectamente estás utilizando los modelos creados con TensorFlow.

Es una librería de redes neuronales de alto nivel que ayuda a programar las arquitecturas de red al tiempo que evita los detalles de bajo nivel. La atención se centra más en lo que le permite expresar su cálculo como un gráfico de flujo de datos, que es mucho más adecuado para resolver problemas complejos. Está escrito principalmente en C++, que incluye los enlaces de Python, por lo que no tiene que preocuparse por sacrificar el rendimiento.

La principal ventaja de TensorFlow es el paralelismo, significa que los gráficos computacionales se ejecutan en paralelo, por lo que tienes el control total sobre la ejecución y puedes programar diferentes operaciones en diferentes procesadores como CPU, GPU, entre otros.

Librerías para la minería de datos y el procesamiento del idioma natural

Para muchas empresas, los datos que necesitan no son algo que pueda recopilarse pasivamente, sino que deben extraerse de documentos o páginas web. Las siguientes herramientas están diseñadas para una variedad de tareas realacionadas, desde extraer información valiosa de sitios web hasta convertir el lenguaje natural en datos que puede usar.

Scrapy

Scrapy no es un lenguaje matemático, no realiza análisis de datos, no hace nada que crees que te gustaría hacer en Machine Learning, sin embargo, hace una cosa realmente bien, y es rastrear la web.

La web es una gran fuente de datos no extrucutrados, estructurados y visuales, por lo que Scrapy es una librería con un nombre apropiado para crear spider bots para rastrear sistemáticamente la web y extraer datos estructurados como precios, información de contacto y URL, originalmente diseñado para raspado web, Scrapy también puede extraer datos de las API.

NLTK

El nombre de este conjunto de librerías es sinónimo de Nautral Language Toolkit y, como su nombre lo indica, se utiliza para tareas comunes de procesamiento de lenguaje natural simbólico y estadístico. Las funciones básicas de NLTK le permiten etiquetas texto, identificar entidades con nombre y mostrar árboles de análisis, que son como diagramas de oraciones que revelan partes del habla y dependencias. A partir de ahí, puede hacer cosas más complicadas, como el análisis de sentimientos y el resumen automático.

Estas son las bibliotecas que muchos científicos e ingenieros de datos consideran como las mejores de la lista y vale la pena mirarlas y al menos familiarizarse con ellas. Por supuesto, esta no es la lista definitiva y hay muchas otras bibliotecas y marcos que también son dignos y merecen la atención adecuada para tareas particulares.