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En 2024, el panorama de las bibliotecas de Python para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo continúa evolucionando, integrando funciones más avanzadas y ofreciendo formas más eficientes y sencillas de construir, entrenar e implementar modelos. A continuación se muestran las diez bibliotecas de Python que se destacan en el desarrollo de IA.

  1. TensorFlow

TensorFlow es una poderosa biblioteca de código abierto que facilita el cálculo numérico y acelera el proceso de aprendizaje automático. Se utiliza ampliamente con fines de investigación y producción en Google. TensorFlow tiene un ecosistema flexible de herramientas, bibliotecas y recursos comunitarios que permiten a los investigadores mejorar lo último en aprendizaje automático y, al mismo tiempo, permiten a los desarrolladores crear e implementar aplicaciones basadas en ML sin esfuerzo. Sus capacidades avanzadas, como la capacidad de realizar cálculos complejos a través de redes distribuidas y diferenciación automática, lo convierten en la opción preferida para proyectos de aprendizaje profundo.

  1. PyTorch

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto ampliamente utilizada basada en la biblioteca Torch. Es conocido por su adaptabilidad, facilidad de uso y como una plataforma excepcional de investigación de aprendizaje profundo. La característica más importante de PyTorch es su gráfico computacional dinámico, que permite cambios fluidos y un estilo de codificación instintivo. Los investigadores lo prefieren por su velocidad y flexibilidad en la experimentación de modelos. PyTorch cuenta con un ecosistema sólido con herramientas y bibliotecas para visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y más.

  1. Aprendizaje científico

Scikit-learn es una popular biblioteca Python de aprendizaje automático que está disponible de forma gratuita. Brinda acceso a varios algoritmos de clasificación, regresión y agrupación, incluidos SVM, bosques aleatorios, aumento de gradiente, k-means y DBSCAN. Scikit-learn está diseñado para funcionar perfectamente con NumPy y SciPy, dos importantes bibliotecas científicas de Python. Se utiliza ampliamente para la extracción y el análisis de datos debido a su interfaz de usuario fácil de usar. Esta biblioteca se basa en la base proporcionada por NumPy y SciPy y ofrece un conjunto de algoritmos de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados ​​a través de una interfaz consistente.

  1. Keras

Keras es una biblioteca de redes neuronales potente y fácil de usar en Python que actúa como interfaz para la biblioteca TensorFlow. Con Keras, puede crear y entrenar rápidamente modelos de aprendizaje profundo con solo unas pocas líneas de código. Está diseñado para permitir una experimentación rápida con redes neuronales profundas y se concentra en ser modular y extensible. Proporciona API de alto nivel simples y consistentes, lo que permite desarrollar modelos de aprendizaje profundo de última generación sin quedarse atrapado en las complejidades de los marcos subyacentes.

  1. XGBoost

XGBoost significa Extreme Gradient Boosting, una biblioteca diseñada para implementar el marco de gradiente Boosting de manera eficiente. La fortaleza de XGBoost radica en su escalabilidad, lo que lo hace experto en manejar desafíos de minería de datos a gran escala. Es muy eficiente, flexible y portátil. XGBoost se ha convertido en una herramienta dominante en las competiciones de aprendizaje automático para datos estructurados o tabulares, ofreciendo velocidad y rendimiento.

  1. Luz GBM

LightGBM es un marco de mejora de gradientes que utiliza algoritmos de aprendizaje basados ​​en árboles diseñados para brindar velocidad y eficiencia. Es parte del proyecto DMTK de Microsoft. LightGBM destaca por su capacidad para manejar grandes cantidades de datos y ofrece una mayor velocidad de entrenamiento y mayor eficiencia. También utiliza un menor uso de memoria y tiene mayor precisión. La compatibilidad con el aprendizaje paralelo y de GPU es otro punto destacado, lo que lo hace altamente eficiente para datos grandes y de alta dimensión.

  1. jax

JAX es una biblioteca de computación numérica de alto rendimiento que combina el poder de NumPy, la diferenciación automática y la compatibilidad con GPU/TPU de primera clase. Diseñado para la investigación de aprendizaje automático de alta velocidad por DeepMind, permite a los investigadores experimentar con optimizaciones matemáticas y algoritmos de aprendizaje profundo de manera eficiente. La API de JAX es sorprendentemente similar a NumPy, lo que la hace accesible para quienes están familiarizados con las operaciones de NumPy, pero con capacidades adicionales para la diferenciación y paralelización automática entre hardware. Es particularmente adecuado para proyectos que requieren cálculos matemáticos extensos, como redes neuronales complejas o simulaciones científicas.

Configuración de JAX:

pip install --upgrade jax jaxlib  # CPU-only version
# For GPU support, ensure you have the correct CUDA version installed, then:
# pip install --upgrade jax jaxlib==<version>+cuda<cuda-version> -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html
  1. IA rápida

FastAI es una biblioteca Python de aprendizaje profundo que proporciona a los usuarios componentes de alto nivel para aplicaciones modernas de aprendizaje profundo. Construido sobre PyTorch, su objetivo es hacer que el aprendizaje profundo sea más accesible al proporcionar una API de alto nivel que automatiza muchos detalles en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. La biblioteca de FastAI está estructurada en torno a conceptos clave que hacen que el aprendizaje profundo sea más accesible sin sacrificar la capacidad de implementar modelos complejos.

  1. Transformadores de cara abrazada

La biblioteca Hugging Face Transformers ofrece una impresionante colección de modelos previamente entrenados para tareas de PNL como clasificación de texto, extracción de información, respuesta a preguntas y más. Simplifica el proceso de obtención y uso de estos modelos, haciéndolos accesibles tanto para investigadores como para profesionales. El enfoque de la biblioteca en las tareas de PNL y la facilidad con la que permite implementar modelos de vanguardia la han convertido en una de las favoritas de la comunidad de PNL.

  1. OpenCV

OpenCV (Biblioteca de visión por computadora de código abierto) es una biblioteca de software Python gratuita y de código abierto que se centra en la visión por computadora y el aprendizaje automático. Fue creado para ofrecer una plataforma unificada para aplicaciones de visión por computadora y acelerar el uso de la percepción artificial en productos comerciales. OpenCV comprende cientos de algoritmos de visión por computadora, lo que lo hace muy versátil y robusto. Esto ha llevado a su gran popularidad entre empresas y desarrolladores que buscan integrar la comprensión visual en sus aplicaciones.


Hola, mi nombre es Adnan Hassan. Soy pasante de consultoría en Marktechpost y pronto seré aprendiz de gestión en American Express. Actualmente estoy cursando una doble titulación en el Instituto Indio de Tecnología, Kharagpur. Me apasiona la tecnología y quiero crear nuevos productos que marquen la diferencia.