6 Librerías imprescindibles de Python para Machine Learning

librerias machine learning

El campo del Machine Learning ha sufrido gran crecimiento en los últimos años, sobre todo de cara al mundo empresarial. Los dueños de grandes compañías de sectores más tradicionales se han dado cuenta de la ventaja que supone aplicar estas técnicas respecto a sus competidores.

En este post vamos a incluir una serie de librerías de Python que, en nuestra opinión, son indispensables para implementar flujos de Machine Learning. Esperamos que nuevos desarrolladores Python se sumen a este mundo que tanto nos apasiona.

A lo largo de su jornada un desarrollador de Machine Learning tiene que desempeñar diferentes tareas, para las cuales hace uso de distintas librerías. El primer paso siempre suele ser explorar los datos para tratar de comprender el problema al que se enfrenta, es por eso que se utilizan herramientas como Pandas y Numpy para analizar y procesar los datos. Una muy buena forma de complementar estos procesos es realizar visualizaciones, como las que facilita Matplotlib, la cual permite representar los datos y estudiarlos gráficamente. Una vez analizados los datos llega el momento de empezar a aplicar las técnicas de Machine Learning, para la cual contamos con Scipy y Sklearn, dos librerías que implementan gran cantidad de algoritmos y permiten utilizarlos de forma simple. Por último, en caso de que la solución requiera utilizar técnicas de Deep Learning podemos hacer uso de la librería Tensorflow, donde podremos desarrollar nuestros modelos basados en redes neuronales.

Todas estas librerías que acabamos de nombrar y, que la mayoría de desarrolladores utilizan, son las que tratamos a continuación:

Principales librerías de Python para Machine Learning

1. Pandas

La primera librería de Python para Machine learning a considerar sería Pandas, una de las más utilizadas para el tratamiento de datos en Python. Una de las principales virtudes que tiene la librería es la carga de datos, la cual permite realizar la carga desde distintos orígenes. Entre los orígenes que acepta encontramos archivos de texto plano como CSV, ficheros en el extendido formato Excel y cargas directas desde bases de datos SQL, entre otros orígenes de datos. Todas estas fuentes de datos contienen la información en formato tabular y pandas permite representar este tipo de datos a la perfección mediante el uso de su estructura principal, el DataFrame.

El DatraFrame es la estructura principal de trabajo en Pandas. Esta estructura de datos representa la información de dos dimensiones a modo de tabla. Pandas también contiene una estructura de datos para una dimensión, denominada Series y que complementa a los DataFrames. Ambas estructuras de datos contienen gran cantidad de herramientas que permiten realizar cálculos con las columnas, filas e incluso con distintos DataFrames. Su funcionalidad nos permite realizar tareas como pueden ser la limpieza de datos, el análisis de los datos que contienen, transformaciones de tipos de datos, concatenaciones de varios DataFrames en distintas dimensiones, etc.

2. Numpy

Numpy es una librería de Python para Machine Learning caracterizada por ser la librería de procesamiento de arrays por excelencia. Contiene una gran colección de funciones que permiten realizar cálculos matemáticos complejos sobre arrays multidimensionales. La funcionalidad que implementa permite realizar operaciones lógicas, redimensiones, búsquedas y aplicar estadísticos entre otras muchas. El núcleo de la librería se basa en los objetos ndarray, los cuales permiten encapsular arrays de n dimensiones sobre los que se pueden realizar las operaciones antes descritas de una forma muy eficiente.

-Tal vez te interese: MLOps: desarrollo en el aprendizaje automático-

Debido a la eficiencia y rendimiento que aportan sus operaciones, hacen que Numpy sea utilizado por otras librerías de ML como pueden ser TensorFlow (aplica Numpy principalmente para la manipulación de tensores) o Pandas (donde permite realizar los cálculos matriciales).

3. SciPy

La librería Scipy está formada por una serie de módulos que proporcionan funcionalidad para resolver el cómputo de tareas científicas y analíticas. Entre estos módulos podemos encontrar soluciones de álgebra lineal, integración, optimización, interpolación, procesamiento de señales, procesamiento de imagen, etc. La estructura de datos utilizada por SciPy se trata de los arrays multidimensionales proporcionados por el módulo de Numpy, es decir, para la ejecución de sus operaciones SciPy depende de Numpy. 

Debido al rápido crecimiento del ML, los desarrolladores se lanzaron a crear distintas librerías de Python para Machine Learning. Este hecho es el que motivó al creador de SciPy en 2001 a aunar las distintas funcionalidades y estandarizarlas, dando lugar a esta librería. 

4. Scikit-learn

Una de las librerías Python más importantes enfocadas al Machine Learning es Scikit-Learn. Esta librería está formada por una gran cantidad de algoritmos de ML (clasificación, regresión, clustering, etc.) y proporciona funcionalidades básicas que facilitan el trabajo diario de los ingenieros dedicados a este tipo de tareas. Entre sus funcionalidades podemos destacar las herramientas para preprocesar datos, las funciones para evaluar modelos y los mecanismos para ajustar los parámetros de cada modelo.

La última funcionalidad destacable de la librería son las Pipeline, las cuales permiten crear un flujo de transformación y limpieza de los datos reutilizable de forma simple. De este modo, esta estructura permite que un solo objeto contenga todos los pasos necesarios para realizar desde la limpieza de los datos hasta la predicción.

Por último, cabe destacar que Scikit-Learn tiene una de las interfaces más fáciles de utilizar. Esto sumado a la ayuda de la documentación, la cual contiene gran detalle de los algoritmos y funciones, además de ejemplos prácticos, hacen que el uso de la librería se convierta en una experiencia agradable.

5. Matplotlib

Hasta este punto únicamente hemos introducido librerías que nos permiten manipular los datos y realizar algoritmos. Sin embargo, existe un procedimiento igual de importante en los flujos de trabajo y ese es el de visualización. La librería de Python para Machine Learning empleada en tareas de visualización por excelencia es Matplotlib y entre sus cualidades destacan que es open source y trabaja a bajo nivel. Es tal su importancia que otras librerías, como Plotly, se basan en ella.

-Te puede interesar: Machine Learning vs Deep Learning-

La naturaleza de bajo nivel de su interfaz hace que con Matplotlib se pueda representar cualquier cosa. Por ejemplo, si lo que se necesita es realizar un experimento rápido, con unas pocas líneas de código se puede representar la función matemática deseada. Por contra, si se busca representar algo más complejo, el bajo nivel de la librería lo hace posible, permitiendo incluso visualizaciones en 3D.

6. TensorFlow

Tensorflow es una de las librerías open source más importantes de Deep Learning y ha sido creada por Google. Está formada por un ecosistema flexible de herramientas, librerías y recursos de la comunidad y ayuda a los investigadores a innovar aplicando técnicas de Machine Learning. Además, permite a los desarrolladores incorporar este tipo de tecnologías en sus aplicaciones.

Tensorflow permite la compilación y entrenamiento de modelos de ML de una forma sencilla utilizando sus API. Entre estas destaca Keras, API de alto nivel utilizada para protipado rápido, investigación de vanguardia y soluciones productivizadas. Entre las características de Keras destacan su interfaz simple y optimizada para casos comunes, la modularidad mediante el uso de bloques y la facilidad de adaptar estos bloques para aplicar nuevos descubrimientos estado del arte.

¿Qué te han parecido estas librerías de Python para ML?

En el artículo hemos introducido una serie de librerías para el desarrollo de procesos que involucran Machine Learning. Consideramos que las librerías de Python para Machine Learning descritas, cubren las distintas problemáticas que se puede encontrar un desarrollador en su día a día. En la descripción que hemos realizado no entramos en grandes detalles técnicos, pero podéis encontrar un enlace en cada librería para aquellos lectores que sientan curiosidad. ¡Os animamos a profundizar un poco más en cada una de ellas!.

Esperamos que os haya resultado interesante el artículo y que las librerías de Python para Machine Learning que mencionamos puedan ser de utilidad en vuestro día a día. Si tienes cualquier duda, ¡puedes ponerte en contacto con nosotros! Hasta la próxima 😊

Autor: Joan Masanet y Jaime Juan Pérez

Share this post on:

¿Dónde estamos?

Dirección
C/ Colón, 60 – 4ª,
46004 Valencia

Horario
Lunes a viernes: de 9:00 a 18:00 h.

Enlaces de Interés

Puedes enviarnos un mensaje con tus preguntas, consultas o simplemente para informarnos sobre tu proyecto y veremos cómo podemos ayudarte. Si necesitas enviar archivos, te agradeceríamos que nos enviaras un correo electrónico a info@iasolver.com

Esta web utiliza cookies. Puede ver aquí la Política de cookies.    Ver Política de cookies
Privacidad