Artículos y noticias sobre el lenguaje de programación Python
Artículos y noticias sobre el lenguaje de programación Python

Varias bibliotecas de Python se han convertido en las más populares entre los especialistas en aprendizaje automático y aprendizaje profundo como resultado de su uso generalizado en el mundo de la informática.

Cuando se trata deaprendizaje automático, inteligencia artificial, aprendizaje profundo y ciencia de datos, Python continúa marcando el camino.

El aumento de la popularidad y la importancia de Python ha sorprendido al mundo de la programación, y sus numerosas aplicaciones están facilitando aún más que los recién llegados aprendan Python como su primer lenguaje de programación.

Varias bibliotecas de Python se han convertido en las más populares entre los especialistas en aprendizaje automático y aprendizaje profundo como resultado de su uso generalizado en el mundo de la informática.

Las principales bibliotecas de aprendizaje profundo de Python para programadores y analistas de ciencia de datos.

Además, Python también se usa cada vez más en la creación de aplicaciones multiplataforma mediante una infinidad de frameworks cada vez más sólidos.

Si comienzas en el mundo del aprendizaje profundo, no dudes en visitar cualquier de los siguientes contenidos: ¿Cómo aprender aprendizaje automático?, 10 Mejores Proyectos de Aprendizaje Profundo, la Guía de Tensorflow o los cursos de machine learning.

Da por seguro que vas a poder encontrar mucho más contenido si revisas a lo largo y ancho del sitio web. Sin más, veamos las 5 bibliotecas de Python aplicadas al aprendizaje profundo más relevantes.

1. Keras

Keras es una conocida biblioteca de código abierto que se centra en el aprendizaje profundo. Permite la prueba rápida de redes neuronales profundas.

Fue creado por Francois Chollet y lanzado por primera vez en 2015. Keras es un conjunto de herramientas para construir modelos, mostrar gráficos y analizar datos.

También viene con conjuntos de datos preetiquetados que se pueden importar y cargar de inmediato. Es fácil de usar, versátil e ideal para la investigación exploratoria.

2. SciPy

SciPy es una biblioteca de código abierto basada en NumPy que es gratuita y de código abierto.

Esta es una de las mejores bibliotecas de Python para trabajar con conjuntos de datos masivos en computación científica y técnica.

Permite la optimización de matrices y el álgebra lineal son compatibles con módulos integrados en SciPy.

3. Teano

Theano es una biblioteca de Python para computación numérica diseñada principalmente para aprendizaje automático y bibliotecas profundas.

Permite la definición, optimización y evaluación eficientes de expresiones matemáticas y cálculos matriciales para desarrollar modelos de aprendizaje profundo utilizando matrices multidimensionales.

4.TensorFlow

El Google Brain Team creó TensorFlow, una biblioteca de código abierto para aplicaciones de aprendizaje profundo.

Diseñado originalmente para cálculos aritméticos, ahora ofrece un conjunto completo, versátil y extenso de herramientas, bibliotecas y recursos de la comunidad para que los desarrolladores los utilicen para crear e implementar aplicaciones basadas en aprendizaje automático.

El equipo de Google Brain acaba de actualizar TensorFlow 2.5.0, que se lanzó por primera vez en 2015, para incluir nuevas capacidades.

5. Pandas

Esta es una biblioteca Python de código abierto que se utiliza principalmente en los campos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

Esta biblioteca proporciona principalmente herramientas de análisis y manipulación de datos que se utilizan para analizar datos utilizando las sólidas estructuras de datos de la biblioteca para manipular tablas numéricas y realizar análisis de series temporales.


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