Estas bibliotecas de terceros son una parte esencial del conjunto de herramientas de cualquier desarrollador de IA.
El aprendizaje automático (Machine Learning, ML), un subcampo de la Inteligencia Artificial (IA), permite a los ordenadores realizar tareas sin instrucciones específicas, aprendiendo de la experiencia. Python cuenta con un excelente soporte para el ML gracias a su amplio conjunto de funciones y a su gran variedad de bibliotecas de terceros.
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Las bibliotecas de ML disponibles para Python incluyen herramientas y funciones para resolver cálculos matemáticos y científicos. Mediante el uso de estas bibliotecas, puedes construir modelos de aprendizaje automático más rápidamente, sin tener que dominar todas las particularidades de sus técnicas subyacentes.
1. TensorFlow
El equipo de Google Brain desarrolló TensorFlow como un marco de aprendizaje automático de código abierto que permite construir y entrenar varios tipos de redes neuronales. TensorFlow desempeña un papel crucial en una amplia gama de aplicaciones de inteligencia artificial, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje por refuerzo.
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TensorFlow representa los datos como matrices multidimensionales llamadas tensores. Esta característica permite trabajar con los datos de una forma muy flexible y eficiente, facilitando el diseño y la optimización de los modelos de aprendizaje automático.
La compatibilidad de TensorFlow con lenguajes de programación como Python, C++ y JavaScript lo hace accesible a un amplio público. Esta versatilidad ha contribuido a su popularidad tanto en el mundo académico como en la industria.
2. PyTorch
El equipo de investigación de IA de Meta desarrolló PyTorch como una biblioteca gratuita y de código abierto para aplicaciones de visión por ordenador y procesamiento del lenguaje natural. Varias empresas, entre ellas Uber, Walmart y Microsoft, han adoptado esta biblioteca.
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Por ejemplo, Uber adquirió Pyro, un programa de aprendizaje profundo que utiliza PyTorch para el modelado probabilístico. Esto demuestra la popularidad y utilidad de PyTorch entre las empresas que buscan soluciones avanzadas de IA.
3. Keras
Empresas como Uber, Netflix, Square y Yelp optan por Keras frente a otras bibliotecas a la hora de manejar sus datos de texto e imágenes. Keras es una biblioteca de Python independiente y de código abierto, especialmente diseñada para tareas de aprendizaje automático y redes neuronales.
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Su diseño modular, legibilidad y extensibilidad permiten a los desarrolladores experimentar e iterar con mayor rapidez a la hora de crear modelos de redes neuronales. Además, Keras proporciona un robusto conjunto de herramientas que aumenta significativamente la eficiencia de la manipulación de texto e imágenes.
4. NumPy
NumPy, una biblioteca de código abierto de Python, facilita los cálculos científicos y matemáticos. Esta biblioteca ofrece una amplia gama de funciones matemáticas, incluyendo operaciones como math.fsum y math.frexp. Además, permite realizar cálculos complejos con matrices y matrices multidimensionales.
5. SciPy
SciPy se basa en las capacidades de NumPy, proporcionando una amplia gama de funcionalidades esenciales para diversas tareas científicas y de ingeniería. Esta biblioteca incluye módulos de optimización, integración, interpolación, álgebra lineal y estadística, entre otros.
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Como resultado, sirve como una valiosa herramienta para aquellos que trabajan en actividades como el análisis de datos, la simulación numérica y el modelado científico. Normalmente, se combina con otras bibliotecas científicas para crear flujos de trabajo computacionales completos.
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn, la biblioteca gratuita de aprendizaje automático, es conocida por su velocidad y su API fácil de usar. Construida sobre SciPy, abarca una amplia gama de capacidades, incluyendo métodos de regresión, agrupación de datos y herramientas de categorización.
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Esta biblioteca es compatible con las principales técnicas de aprendizaje automático, como Support Vector Machines, Random Forest, K-Means y Gradient Boosting. Además, su activa comunidad de desarrolladores puede ofrecerle una valiosa ayuda si se encuentra con algún problema.
Scikit-Learn goza de una amplia adopción en diversas industrias, con ejemplos notables como booking.com para reservas de hotel y Spotify para streaming de música en línea, por lo que es una opción popular en GitHub.
7. Naranja3
Orange3 es una aplicación de software de código abierto diseñada para la minería de datos, el aprendizaje automático y la visualización de datos. Sus orígenes se remontan a 1996, cuando fue concebida por primera vez por expertos académicos de la Universidad de Liubliana (Eslovenia) que la construyeron utilizando C++.
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Con el tiempo, a medida que crecía la demanda de funcionalidades más avanzadas e intrincadas, los profesionales empezaron a incorporar módulos de Python a este marco, ampliando y mejorando las capacidades del software.
8. Pandas
Pandas es una biblioteca de aprendizaje automático en Python que proporciona estructuras de datos de alto nivel y una amplia variedad de herramientas de análisis. Una de las grandes características de esta librería es su capacidad para realizar operaciones complejas sobre los datos utilizando sólo uno o dos comandos.
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