Python é uma das linguagens de programação mais populares. O motivo é sua versatilidade, porque é uma ferramenta múltipla com a possibilidade de "afiar" para uma variedade de necessidades. Hoje estamos publicando uma seleção descrevendo 10 ferramentas úteis para um cientista de dados e especialista em IA.
Aprendizado de máquina, redes neurais, Big Data são uma tendência cada vez maior, o que significa que são necessários mais e mais especialistas. A sintaxe do Python é matematicamente precisa, para que seja entendida não apenas pelos programadores, mas também por todos os envolvidos nas ciências técnicas, e é por isso que tantas novas ferramentas são criadas nessa linguagem.
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Mas o suficiente para descrever as virtudes do Python, vamos finalmente à nossa seleção.
Ferramentas de aprendizado de máquina
Shogun é uma solução de aprendizado de máquina com foco em Máquinas de Vetor de Suporte (SVM). Está escrito em C ++. A Shogun oferece uma ampla variedade de métodos unificados de aprendizado de máquina, baseados em algoritmos confiáveis e compreensíveis.
Shogun está bem documentado. Entre as deficiências, pode-se chamar a relativa complexidade de trabalhar com a API. Distribuído gratuitamente.
Keras é uma API de rede neural de alto nível que fornece uma biblioteca de aprendizado profundo para Python. Essa é uma das melhores ferramentas para quem inicia sua carreira como especialista em aprendizado de máquina. Comparado a outras bibliotecas, o Keras é muito mais compreensível. Estruturas populares do Python, como TensorFlow, CNTK ou Theano, podem funcionar com ele.
Os quatro princípios fundamentais subjacentes à filosofia de Keras são facilidade de uso, modularidade, extensibilidade e compatibilidade com Python. Entre as deficiências, pode-se chamar uma velocidade relativamente lenta em comparação com outras bibliotecas.
O Scikit-Learn é uma ferramenta de código aberto para mineração e análise de dados. Também pode ser usado em ciência de dados. A API da ferramenta é conveniente e prática; pode ser usada para criar um grande número de serviços. Uma das principais vantagens é a velocidade do trabalho: o Scikit-Learn simplesmente quebra recordes. Os principais recursos da ferramenta são regressão, clustering, seleção de modelo, pré-processamento e classificação.
O Pattern é um módulo de mineração da web que oferece oportunidades para coleta de dados, processamento de idiomas, aprendizado de máquina, análise de rede e várias visualizações. Está bem documentado e vem com 50 casos, além de 350 testes de unidade. E ele é livre!
Theano recebeu o nome do antigo filósofo e matemático grego, que deu ao mundo muitas coisas úteis. As principais funções do Theano são a integração com o NumPy, uso transparente dos recursos da GPU, velocidade e estabilidade, auto-verificação e geração dinâmica de código C. Entre as deficiências, pode-se mencionar a API relativamente complexa e a velocidade mais lenta quando comparada com outras bibliotecas.
Ferramentas de ciência de dados
O SciPy é um ecossistema baseado em Python de software de código aberto para matemáticos, profissionais de TI e engenheiros. O SciPy usa vários pacotes, como NumPy, IPython, Pandas, que permitem usar bibliotecas populares para resolver problemas matemáticos e científicos. Essa ferramenta é um ótimo recurso se você precisar mostrar dados de computação sérios. E ele é livre.
O Dask é uma solução que permite o paralelismo de dados na análise através da integração com pacotes como NumPy, Pandas e Scikit-Learn. Com o Dask, você pode paralelizar rapidamente o código existente, alterando apenas algumas linhas. O fato é que seu DataFrame é o mesmo da biblioteca Pandas, e o NumPy trabalhando com ele tem a capacidade de paralelizar tarefas escritas em Python puro.
O Numba é um compilador de código aberto que usa a estrutura do compilador LLVM para compilar a sintaxe do Python no código da máquina. A principal vantagem de trabalhar com o Numba em aplicativos de pesquisa científica pode ser chamada de velocidade ao usar código com matrizes NumPy. Como o Scikit-Learn, o Numba é adequado para a criação de aplicativos de aprendizado de máquina. Vale ressaltar que as soluções baseadas em Numba funcionarão especialmente rápido em equipamentos projetados para aprendizado de máquina ou aplicações de pesquisa.
O
HPAT (High-Performance Analytics Toolkit) é uma estrutura baseada em compilador para big data. Ele dimensiona automaticamente programas analíticos, bem como programas de aprendizado de máquina, para o nível de desempenho dos serviços em nuvem e pode otimizar determinadas funções usando o decorador
jit .
Cython é a melhor opção para trabalhar com código matemático. Cython é um tradutor de código-fonte baseado em Pyrex que permite escrever facilmente extensões C para Python. Além disso, com a adição de suporte à integração com o IPython / Jupyter, o código escrito usando o Cython pode ser usado no Jupyter com anotações internas, como qualquer outro código Python.
As ferramentas acima são quase perfeitas para cientistas, programadores e qualquer pessoa relacionada ao aprendizado de máquina e big data. E, é claro, vale lembrar que essas ferramentas são aprimoradas no Python.
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