11 bibliotecas Python essenciais de IA e ML
A Aprendizagem Automática (AM), um subcampo da Inteligência Artificial (IA), permite que os computadores executem tarefas sem instruções específicas, aprendendo com a experiência. Python tem um excelente suporte para ML com o seu extenso conjunto de funcionalidades e uma vasta gama de bibliotecas de terceiros.
O Python oferece uma variedade de bibliotecas de aprendizagem automática (ML) que fornecem ferramentas e funções para efetuar cálculos matemáticos e científicos. A utilização destas bibliotecas permite construir modelos de aprendizagem automática de forma mais eficiente, sem necessitar necessariamente de um conhecimento profundo das complexidades de cada técnica.
TensorFlow
A equipa do Google Brain criou uma estrutura de aprendizagem automática de código aberto denominada TensorFlow, que permite aos utilizadores construir e treinar diversos tipos de redes neurais para várias aplicações de IA, como o reconhecimento de imagens, o processamento de linguagem natural e a aprendizagem por reforço.
O TensorFlow utiliza matrizes multidimensionais designadas por tensores para representar dados. Esta funcionalidade permite um elevado grau de flexibilidade e eficiência ao trabalhar com dados, facilitando a conceção e otimização de modelos de aprendizagem automática.
A capacidade do TensorFlow de interagir com várias linguagens de programação, como Python, C\+\+ e JavaScript, torna-o altamente acessível a um leque diversificado de utilizadores. A adoção generalizada desta ferramenta versátil pode ser atribuída ao seu apelo nos círculos académicos e profissionais.
PyTorch
A divisão de investigação de IA da Meta criou o PyTorch, uma biblioteca de código aberto disponível gratuitamente, concebida especificamente para utilização em tarefas de visão computacional e processamento de linguagem natural. Esta biblioteca ganhou uma força significativa entre várias empresas, como a Uber, a Walmart e a Microsoft.
A aquisição da Pyro pela Uber, que utiliza o PyTorch para modelação probabilística, exemplifica o apelo generalizado e a aplicação prática do PyTorch no fornecimento de soluções de IA de ponta a várias empresas.
Keras
O Keras ganhou uma popularidade significativa entre empresas como a Uber, Netflix, Square e Yelp devido à sua capacidade de lidar eficazmente com dados textuais e visuais. Como uma biblioteca Python independente e de código aberto especificamente concebida para aplicações de inteligência artificial e aprendizagem profunda, o Keras oferece uma interface fácil de utilizar que simplifica os processos complexos envolvidos na construção e formação de redes neurais.
As vantagens da arquitetura modular, da estrutura legível e da natureza adaptável do Keras permitem acelerar os processos de desenvolvimento na criação de modelos de redes neuronais. Além disso, oferece um conjunto impressionante de ferramentas que melhoram a capacidade de manipular dados textuais e visuais com maior produtividade.
NumPy
NumPy é uma biblioteca Python de código aberto que fornece suporte para cálculos científicos e matemáticos através dos seus extensos tipos de dados de matriz e várias funções matemáticas incorporadas, como operações de matriz e manipulação de matriz multidimensional.
SciPy
SciPy é uma extensão do NumPy que oferece um conjunto abrangente de ferramentas concebidas para facilitar uma vasta gama de aplicações científicas e de engenharia. Incluindo numerosos módulos dedicados à otimização, integração, interpolação, álgebra linear, análise estatística e muito mais, esta biblioteca versátil aumenta consideravelmente o potencial da computação numérica nestes campos.
O software é particularmente útil para indivíduos envolvidos em tarefas como a análise de dados, simulações matemáticas e desenvolvimento de modelos teóricos. Geralmente, é integrado com bibliotecas científicas adicionais para formar processos computacionais coesos.
Scikit-Learn
Scikit-Learn, uma estrutura de aprendizagem automática de código aberto, ganhou popularidade devido ao seu desempenho eficiente e à sua interface simples que facilita a utilização. Inclui uma gama abrangente de funcionalidades, como técnicas de regressão, análise de clusters e algoritmos de classificação, e baseia-se na biblioteca SciPy.
Esta biblioteca está equipada com uma gama abrangente de suporte para algoritmos de aprendizagem automática proeminentes, incluindo Support Vetor Machines, Random Forest, agrupamento K-Means e Gradient Boosting. Além disso, beneficia de uma comunidade de programadores empenhada que está prontamente disponível para fornecer orientações valiosas caso surjam dificuldades durante a implementação.
O Scikit-Learn ganhou força significativa em vários sectores, incluindo a sua aplicação por empresas proeminentes como a Booking.com para serviços de alojamento em hotéis e o Spotify para streaming de música digital. Consequentemente, esta versátil biblioteca de aprendizagem automática é altamente considerada entre os programadores no GitHub, contribuindo para a sua notabilidade e utilização generalizada.
Orange3
Orange3 é um programa de computador que foi desenvolvido com o objetivo principal de facilitar a análise de dados, a aprendizagem automática e a representação visual da informação. O desenvolvimento desta ferramenta inovadora teve início em 1996, sob a orientação de académicos da Universidade de Liubliana, na Eslovénia, que utilizaram a linguagem de programação C\+\+ para a criar.
Com o aumento da procura de características mais complexas e sofisticadas ao longo do tempo, os especialistas integraram módulos Python no sistema para melhorar as suas funcionalidades.
Pandas
O Pandas, um importante kit de ferramentas de aprendizagem automática baseado em Python, oferece estruturas de dados avançadas juntamente com uma vasta gama de utilitários analíticos. Possui uma capacidade impressionante de efetuar manipulações de dados complexas com um mínimo ou nenhuma codificação necessária através da implementação de uma sintaxe de comando concisa.
O Pandas fornece uma variedade de técnicas incorporadas para organizar, fundir e filtrar dados, juntamente com capacidades para lidar com informações de séries temporais.
O Pandas simplifica o processo de manipulação de dados, fornecendo uma variedade de funcionalidades, incluindo indexação, iteração, ordenação, agregação, junção e visualização, tornando-o uma ferramenta eficiente para lidar com grandes conjuntos de dados.
Matplotlib
Matplotlib é uma extensa plataforma baseada em Python que fornece capacidades abrangentes para criar representações visuais estáticas e dinâmicas através da geração de gráficos e figuras.
A utilização do NumPy, uma ferramenta computacional fundamental na linguagem de programação Python, constitui a base para o desenvolvimento do Matplotlib. Este poderoso software de visualização permite aos utilizadores gerar sem esforço representações gráficas de dados processados obtidos através das capacidades do NumPy.
Theano
A biblioteca Theano, criada pelo Montreal Institute for Learning Algorithms em 2007, funciona como uma infraestrutura para formular e implementar expressões matemáticas.
A biblioteca de otimização matemática permite a manipulação, avaliação e otimização eficazes de modelos matemáticos através da utilização de matrizes multidimensionais para lidar com essas expressões.
PyBrain
PyBrain é uma biblioteca de código aberto que fornece uma coleção de módulos concebidos para facilitar a implementação de algoritmos de aprendizagem por reforço, inteligência artificial e redes neuronais em Python. Este versátil conjunto de ferramentas pode ser utilizado numa vasta gama de aplicações de aprendizagem automática.
Desenvolvido com um foco inabalável na inclusão, as principais competências do PyBrain residem nos domínios das redes neurais artificiais e das técnicas de aprendizagem por reforço.
Dominância do Python em IA: uma revolução orientada por biblioteca
A rica variedade de estruturas de aprendizado de máquina do Python contribuiu significativamente para o avanço da inteligência artificial. Estas estruturas fornecem soluções prontas que aceleram o processo de desenvolvimento, promovem os esforços de colaboração e permitem aos utilizadores criar aplicações complexas com maior facilidade e eficiência.
As bibliotecas supramencionadas incorporam a prevalência do Python na aprendizagem automática, centrando-se em facetas específicas de cálculos matemáticos, análise de dados, representação gráfica e funcionalidades adicionais.
A presença destas ferramentas serve para realçar a posição proeminente que Python ocupa no domínio da inteligência artificial.