6 frameworks e bibliotecas Python para Machine Learning e Inteligência Artificial

Você sabia que usar Python para machine learning é uma excelente escolha?

Todos nós já ouvimos falar de machine learning e inteligência artificial. Estes dois conceitos, embora de maneira difusa, estão há anos presentes na nossa vida, seja nas imagens de robôs da ficção científica clássica, seja em processos que realizamos diariamente e nem imaginamos o que há por trás deles. Nos últimos anos, o aprendizado de máquina vem ganhando novos usos e é um mercado em crescimento vertiginoso: a previsão é que movimente até US$ 59,8 bilhões no mundo todo até 2025, segundo estudo americano.

Neste texto, vamos te contar o porquê e te dar uma lista dos 6 melhores frameworks e bibliotecas que usam Python para machine learning e inteligência artificial. Vamos lá?

Por que usar Python para Machine Learning e Inteligência Artificial?

O aprendizado de máquina é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos, ao partir do pressuposto que sistemas podem aprender com dados e identificar padrões para tomar decisões sem intervenção humana. Dessa maneira, em vez de treinar computadores para ações específicas, o aprendizado de máquina busca orientá-los a agir por conta própria.

Mas por que usar Python para machine learning?

• Simples e Consistente
• Boa variedade de bibliotecas especializadas e boa documentação
• Open source
• Grande popularidade e comunidade ativa

Neste texto, discutimos todos os detalhes dessas características que fizeram do Python uma das linguagens de programação mais populares do mercado, não deixe de conferir.

Conheça os 6 frameworks e bibliotecas Python para Machine Learning e Inteligência Artificial

Tensor Flow

Com certeza, quando falamos em aprendizado de máquina e inteligência artificial, qualquer entusiasta da área vai citar o TensorFlow, a poderosa biblioteca open source da Google para computação numérica que usa gráficos computacionais para criar modelos e algoritmos.

Multiplataforma, o TensorFlow pode ser usado no Windows, MacOS e Linux  e foi criado para ser escalável em uma máquina local, na nuvem, dispositivos iOS e Android, CPUs e GPUs. É possível ainda executá-lo na unidade de processamento TensorFlor (TPU) do Google e ter ainda mais performance e velocidade.

Ele é ainda extremamente poderoso e flexível. Pode treinar e executar redes neurais profundas (deep learning) para classificação manuscrita de dígitos, incorporação de palavras, reconhecimento de imagens, redes neurais recorrentes, tradução automática, simulações, processamento de linguagem natural. O TensorFlow funciona com a criação de nós de processamento a partir de gráficos de fluxos de dados, ou seja, descrições dos movimentos de determinados dados em um gráfico. Cada nó no gráfico representa uma determinada operação matemática e cada conexão é uma matriz de dados ou tensor multidimensional.

As operações matemáticas são escritas em C++, no entanto, ele utiliza o Python para fornecer uma API de front-end e todos seus aplicativos são também escritos em Python. A sua maior vantagem é a abstração, que permite que os desenvolvedores foquem na criação de aplicações exclusivas e responsivas, sem se preocupar tanto com a implementação dos algoritmos.

Theano

Desde o seu lançamento em 2007, a Theano vem chamando mais e mais a atenção dos desenvolvedores e pesquisadores de machine learning e inteligência artificial com a promessa de realizar a computação de expressões matemáticas complexas até 100 vezes mais rápido que a execução padrão na CPU.

Ela é uma biblioteca para computação científica que permite que você defina, otimize e avalie expressões matemáticas que lidam com matrizes multidimensionais. Além disso, ela possibilita também diferenciação simbólica e pode ser usada para teste extensivos de código. No Theano, os cálculos são expressos usando uma sintaxe do tipo NumPy e compilados para serem executados com eficiência nas arquiteturas de CPU ou GPU.

Apesar de ter uma sintaxe complicada para iniciantes, a Theano tem uma performance impressionante para lidar com redes neurais em grande escala, sendo uma ótima alternativa para desenvolvimento de aplicações de aprendizado de máquina, sobretudo relacionadas com algoritmos de aprendizagem profunda.

Keras

Biblioteca Python número para construção de redes neurais e projetos de machine learning, a Keras foi desenvolvida para facilitar experimentações rápidas e é extremamente amigável para principiantes. Com ela, é fácil adicionar novos módulos, funções e classes, já que o modelo vem pré-definido pelo código e não é necessário criar arquivos de configuração de código.

Ela possui prototipagem rápida e fácil, permitindo modularidade e expressividade total, além de ter uma interface extensível. Oferece ainda praticamente todos os módulos stand-alone: otimizadores, camadas neurais, funções de ativação, esquemas de inicialização, funções de custo e esquemas de regularização.

Ah! Outra vantagem é que você pode rodar a Keras como front-end tanto no TensorFlow quanto no Theano, o que permite que você substituta uma rede neural por outra.

PyTorch é um dos frameworks populares de Python para machine learning

PyTorch é um dos frameworks mais populares de Python para machine learning e inteligência artificial, ocupando o segundo lugar de popularidade no ranking da Stack Overflow 2019 em meio a frameworks de diferentes fins. Tamanha popularidade se reflete em sua comunidade de usuários, que é grande e extremamente ativa e conta com uma excelente variedade de exemplos, aplicações e usos.

Ele pode ser utilizado para computações em CPU e GPU, oferecendo grande otimização de performance para redes neurais profundas com um sistema simples e intuitivo. Ele também inclui um compilador de machine learning chamado Glow.

PyTorch é usado pelo grupo de pesquisadores de inteligência artificial de grandes nomes como Facebook e IBM e recentemente ganhou extensões para Android e iOS.

Pandas

Você, ByLearner que não perde um texto nosso, deve lembrar que contamos tudo sobre a Pandas no nosso post sobre os melhores frameworks e bibliotecas para ciências de dados, certo?

Pandas é uma biblioteca Python de alto-nível para análise de dados. Ela é considerada a mais avançada ferramenta para processamento e manipulação de dados. Uma de suas principais vantagens é o fato de oferecer diferentes métodos para filtragem simples de dados, apresentando-os de maneira simplificada para análise.

Ela permite que estruturas de dados sejam convertidas em objetos de DataFrame, possibilitando também adição ou remoção de colunas. Além disso, a Pandas permite que informações ausentes sejam processadas e que os dados sejam exibidos em histogramas.

SciKit-Learn

É a escolha mais popular para resolver problemas clássicos de machine learning. Por ser baseada em outros pacotes populares, ela é de fácil integração e operação. Além disso, tem uma comunidade muito ativa e uma documentação detalhada, o que a torna uma excelente ferramenta também para pesquisa. No entanto, ela não tem funções de processamento, manipulação e visualização de dados.

Quer tal começar a usar Python para Machine Learning e Inteligência Artificial?

Como vimos, Python para machine learning e inteligência artificial vem se tornando cada vez mais popular e conta com excelentes frameworks. No entanto, esse é apenas uma de suas muitas possibilidades. Versátil, ele pode ser aplicado em áreas tão diversas entre si quanto desenvolvimento de jogos, criptomoedas, análise de dados, computação gráfica e processos de automação.

Aprender Python é uma ótima escolha tanto para aquelas pessoas que buscam entrar no mundo da programação e procuram sua primeira linguagem, quanto para programadores mais experientes que desejam se reciclar e abrir novas portas de carreira.

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E você? Já trabalha com algum desses frameworks de Python para machine learning? Tem algum outro para recomendar?

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Tags: frameworks Python | inteligência artificial | machine learning