El aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial, es un campo muy amplio y orientado a los cálculos estadísticos en el que uno no solo debe ser bueno en estadística sino también en visualizar los datos y preprocesarlos. Para llevar a cabo actividades relacionadas con el aprendizaje automático, muchos investigadores y científicos utilizan varios métodos, como utilizar algoritmos estadísticos escritos a mano o realizar los mismos utilizando Excel y varios lenguajes de programación.
Uno de esos lenguajes de programación que está ganando popularidad en términos de aprendizaje automático es, sin duda, Python. Este es un lenguaje de programación orientado a objetos que tiene muchas bibliotecas integradas y de terceros que ayudan a realizar análisis de datos y aprendizaje automático con mucha facilidad. Esto se debe a que los algoritmos necesarios para esta tarea ya están integrados en estas bibliotecas, y solo hay que llamarlos y su trabajo se realizará en unos minutos.
Debido a su eficiente realización de actividades de aprendizaje automático, Python está ganando una gran popularidad en el mercado y muchos científicos de datos lo utilizan ampliamente. Muchas organizaciones importantes también ofrecen paquetes enormes a los programadores de Python en comparación con los programadores de R, Scala y Java. Entonces, aprendamos cuáles son las bibliotecas que generalmente se necesitan para realizar actividades de ML y Análisis de Datos:
Bibliotecas que generalmente se utilizan para realizar actividades de ML y Análisis de Datos.
pandas
Pandas es una de las principales bibliotecas que requiere todo analista y científico de datos. Esta biblioteca contiene varias funciones, como importar el archivo necesario con el que queremos trabajar, por ejemplo. CSV, Xls, xlsx, tsv, etc. Después de importar el conjunto de datos necesario, las otras cosas que podemos realizar con esta biblioteca son verificar el tipo de datos de las columnas en el conjunto de datos y luego cambiar el tipo de datos de la columna según nuestra elección, que es de categórico a numérico o flotante, booleano. Una vez realizado el cambio de columna, podemos hacer muchas cosas, como interpolar los valores nulos en el conjunto de datos o eliminar los valores nulos, completar los valores nulos, transponer las columnas, concatenar varios conjuntos de datos, fusionar los conjuntos de datos, etc. Esta es una biblioteca muy poderosa y se considera mucho mejor que Pyspark para aprendizaje automático.
numpy
Esta es otra biblioteca poderosa que utiliza el científico de datos; la forma completa de esta biblioteca es Numeric Python. Esta biblioteca ayuda a resolver diversos problemas relacionados con cálculos y a convertir el conjunto de datos en distribución estándar, distribución gaussiana, barajar el conjunto de datos, convertir el tipo de datos de las columnas y mucho más. Esta biblioteca también ayuda a crear conjuntos de datos ficticios mediante el uso de números enteros aleatorios, linspace, números aleatorios, etc. Esta biblioteca también permite a los usuarios guardar sus datos en formato .npz, que luego se puede utilizar para más cálculos en lugar de escribir el código completo una y otra vez. Hay muchas otras funciones que se pueden realizar con esta biblioteca y para obtener la documentación adecuada, puede visitar el sitio web oficial de Numpy, que es numpy.org.
Matplotlib
Una poderosa biblioteca generalmente utilizada para la visualización de datos que crea varios gráficos para generar el análisis de tendencias en nuestros datos. La biblioteca Matplotlib es la biblioteca preferida para resolver varias competencias de Kaggle y Hackathon, así como para resolver casos del mundo real. Lo principal bueno de esta biblioteca es que es rápida y los gráficos se generan en la pantalla en cuestión de segundos. Algunos de los gráficos más comunes que se pueden crear con esta biblioteca son gráficos de barras, histogramas (densidad de probabilidad), gráficos circulares, diagramas de dispersión, diagramas de líneas, gráficos sinusoidales, gráficos 3D, etc. Para una comprensión adecuada de esta biblioteca, puede visitar el sitio web oficial matplotlib.org.
Nacido en el mar
Esta es otra biblioteca de visualización de datos que es una API de alto nivel construida sobre Matplotlib. Permite a los usuarios visualizar sus gráficos de una manera muy hermosa en lugar de utilizar los gráficos antiguos. También permite a los usuarios ver la tendencia de sus datos mediante el uso de varias funciones como tono, colores y muchas más. Los gráficos creados con esta biblioteca tienen la segunda prioridad para los científicos e investigadores de datos por la misma razón que son muy rápidos.
trama
Plotly, como su nombre indica, también se incluye en la categoría de biblioteca de visualización de datos con API de alto nivel. Esta biblioteca ayuda a visualizar los datos de forma más dinámica, ya que permite a los usuarios ver varios puntos al pasar el cursor sobre el gráfico, desplazarse por la pantalla, animar el gráfico configurando temporizadores, cortar secciones del gráfico para ver diversas fluctuaciones y mucho más. Esta biblioteca es utilizada por el sector médico para visualizar secciones del cerebro, cánceres, neumonía y otras enfermedades. La biblioteca fue creada oficialmente por el personal de Plotly y permite diferentes tipos de gráficos y glifos de visualización de datos, como diagramas de dispersión, diagramas de líneas, diagramas de rayos solares, diagramas de barras y muchos más. Para obtener más información, visite el sitio web oficial y lea la documentación. El enlace al sitio web es plotly.com.
Aprendizaje científico
Cuando se trata de llevar a cabo aprendizaje automático usando Python, Scikit Learn siempre me viene a la mente. Esto permite a los usuarios importar todos los algoritmos de clasificación y regresión necesarios y también les permite realizar varios trabajos relacionados con la ingeniería de funciones, como estandarizar los datos, normalizar los datos, dividir los datos en entrenamiento, prueba y validación, generar informes de clasificación, obtener los pesos y sesgos de los datos para problemas basados en regresión, equilibrar los datos mediante reducción o aumento de muestreo y muchos más. Esta es la biblioteca preferida por todos los científicos de datos que trabajan con Python y ayuda a resolver el máximo de problemas en el mundo real.
Todas las bibliotecas mencionadas anteriormente se pueden instalar mediante pip a través del símbolo del sistema y se pueden descargar a través de pypi.org, donde se proporciona la instalación adecuada de estas bibliotecas o se puede realizar a través de su sitio web oficial. Además, para una mejor experiencia, debes utilizar Jupyter Notebook, ya que permite una visualización de datos muy agradable dentro de su consola.
Conclusión
Utilice estas bibliotecas si le preocupa realizar trabajos de aprendizaje automático y análisis de datos a través de Python, ya que pueden ayudarle a obtener resultados a un ritmo más rápido y también le ayudan a visualizar adecuadamente sus datos, así como a eliminar cualquier tipo de valores atípicos de sus datos.
