O Machine Learning (ML), um subcampo da Inteligência Artificial (IA), permite que os computadores executem tarefas sem instrução específica, aprendendo com a experiência. Python tem excelente suporte para ML com seu extenso conjunto de recursos e ampla variedade de bibliotecas de terceiros.
As bibliotecas de ML disponíveis para Python incluem ferramentas e funções para resolver cálculos matemáticos e científicos. Ao usar essas bibliotecas, você pode construir modelos de aprendizado de máquina com mais rapidez, sem precisar dominar todas as especificidades de suas técnicas subjacentes.
A equipe do Google Brain desenvolveu TensorFlow como uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto isso permite que você construir e treinar vários tipos de redes neurais. O TensorFlow desempenha um papel crucial em uma ampla variedade de aplicações de inteligência artificial, incluindo reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e aprendizado por reforço.
O TensorFlow representa os dados como matrizes multidimensionais chamadas tensores. Esse recurso permite trabalhar com dados de maneira altamente flexível e eficiente, facilitando o design e a otimização de modelos de aprendizado de máquina.
A compatibilidade do TensorFlow com linguagens de programação como Python, C++ e JavaScript o torna acessível a um público amplo. Essa versatilidade contribuiu para sua popularidade tanto na academia quanto na indústria.
A equipe de pesquisa de IA da Meta desenvolveu o PyTorch como uma biblioteca gratuita e de código aberto para aplicações em visão computacional e processamento de linguagem natural. Várias empresas, incluindo Uber, Walmart e Microsoft, adotaram esta biblioteca.
Por exemplo, a Uber adquiriu o Pyro, um programa de aprendizagem profunda que usa PyTorch para modelagem probabilística. Isso demonstra a popularidade e utilidade do PyTorch entre empresas que buscam soluções avançadas de IA.
Empresas como Uber, Netflix, Square e Yelp optam pelo Keras em vez de outras bibliotecas quando se trata de lidar com seus dados de texto e imagem. Keras é uma biblioteca Python autônoma e de código aberto, especialmente criada para tarefas de aprendizado de máquina e redes neurais.
Seu design modular, legibilidade e extensibilidade permitem que os desenvolvedores experimentem e iterem com mais rapidez ao criar modelos de redes neurais. Além disso, Keras fornece um kit de ferramentas robusto que aumenta significativamente a eficiência da manipulação de texto e imagem.
NumPy, uma biblioteca Python de código aberto, facilita cálculos científicos e matemáticos. Esta biblioteca oferece uma ampla gama de funções matemáticas, incluindo operações como math.fsum e math.frexp. Além disso, permite realizar cálculos complexos envolvendo matrizes e matrizes multidimensionais.
O SciPy baseia-se nos recursos do NumPy, fornecendo uma ampla gama de funcionalidades essenciais para diversas tarefas científicas e de engenharia. Esta biblioteca inclui módulos para otimização, integração, interpolação, álgebra linear, estatística e muito mais.
Como resultado, serve como uma ferramenta valiosa para quem trabalha em atividades como análise de dados, simulação numérica e modelagem científica. Normalmente, você o combinará com outras bibliotecas científicas para criar fluxos de trabalho computacionais abrangentes.
Scikit-Learn, a biblioteca gratuita de aprendizado de máquina, é conhecida por sua velocidade e API fácil de usar. Desenvolvido com base no SciPy, abrange uma ampla gama de recursos, incluindo métodos de regressão, agrupamento de dados e ferramentas de categorização.
Esta biblioteca oferece suporte para técnicas líderes de aprendizado de máquina, como Support Vector Machines, Random Forest, K-Means e Gradient Boosting. Além disso, sua comunidade ativa de desenvolvedores pode oferecer assistência valiosa caso você encontre algum problema.
O Scikit-Learn é amplamente adotado em diversos setores, com exemplos notáveis como booking.com para reservas de hotéis e Spotify para streaming de música online, tornando-o uma escolha popular no GitHub.
Orange3 é um aplicativo de software de código aberto projetado para mineração de dados, aprendizado de máquina e visualização de dados. Suas origens remontam a 1996, quando foi concebido pela primeira vez por especialistas acadêmicos da Universidade de Ljubljana, na Eslovênia, que o construíram usando C++.
Com o tempo, à medida que crescia a demanda por funcionalidades mais avançadas e complexas, os profissionais começaram a incorporar módulos Python nesta estrutura, expandindo e aprimorando os recursos do software.
Pandas é uma biblioteca de aprendizado de máquina em Python que fornece estruturas de dados de alto nível e uma ampla variedade de ferramentas de análise. Uma das grandes características desta biblioteca é a capacidade de realizar operações complexas em dados usando apenas um ou dois comandos.
Pandas tem muitos métodos integrados para agrupar, combinar e filtrar dados, bem como funcionalidade de série temporal.
O Pandas garante que todo o processo de manipulação de dados seja fácil. Um dos destaques do Pandas é o suporte a operações como reindexação, iteração, classificação, agregação, concatenação e visualização.
Matplotlib é uma biblioteca para Python que tem tudo que você precisa para fazer visualizações estáticas, animadas e interativas.
NumPy, a biblioteca de computação científica do Python, serve como base sobre a qual o Matplotlib foi construído. Você pode usar o Matplotlib para plotar dados de forma rápida e fácil depois de pré-processá-los com NumPy.
A biblioteca Theano, criada pelo Montreal Institute for Learning Algorithms em 2007, serve como plataforma para projetar e executar declarações matemáticas.
Ele permite manipular, avaliar e otimizar modelos matemáticos de maneira eficaz. Esta biblioteca funciona manipulando essas expressões matemáticas usando matrizes multidimensionais.
PyBrain – abreviação de Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library – é um conjunto versátil e de código aberto de módulos para uso em várias tarefas de aprendizado de máquina.
Criado com forte ênfase na acessibilidade, os principais pontos fortes do PyBrain estão nas redes neurais e nas metodologias de aprendizagem por reforço.
O domínio do Python na IA: uma revolução impulsionada por bibliotecas
A extensa gama de bibliotecas de aprendizado de máquina do Python ajudou a avançar no campo da inteligência artificial. Essas bibliotecas oferecem soluções pré-escritas que aceleram o desenvolvimento, promovem a colaboração e permitem que você crie aplicativos complexos com eficiência.
Essas bibliotecas destacam a influência do Python no aprendizado de máquina, cada uma atendendo a aspectos específicos de cálculos matemáticos, análise de dados, visualização e muito mais.
Essas ferramentas sublinham coletivamente o papel do Python como força motriz no cenário da IA.
