Las mejores bibliotecas de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático

Bibliotecas de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático:

Ciencia de los datos y son las tecnologías más demandadas de la época. Esta demanda ha empujado a todos a aprender las diferentes bibliotecas y paquetes para implementar Data Science y Machine Learning. Esta publicación de blog se centrará en las bibliotecas de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático. Estas son las bibliotecas que debe conocer para dominar las dos habilidades más publicitadas del mercado.

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Aquí hay una lista de temas que se cubrirán. en este blog:

1. Introducción a la ciencia de datos y el aprendizaje automático
2. ¿Por qué utilizar Python para ciencia de datos y aprendizaje automático?
3. Bibliotecas de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático
   1. Bibliotecas de Python para estadísticas
   2. Bibliotecas de Python para visualización
   3. Bibliotecas de Python para aprendizaje automático
   4. Bibliotecas de Python para aprendizaje profundo
   5. Bibliotecas de Python para procesamiento de lenguaje natural

Introducción a la ciencia de datos y el aprendizaje automático

Cuando comencé mi investigación sobre ciencia de datos y aprendizaje automático, ¡siempre había esta pregunta que más me molestaba! ¿Qué provocó el revuelo en torno al aprendizaje automático y la ciencia de datos?

Este rumor tiene mucho que ver con la cantidad de datos que estamos generando. Los datos son el combustible necesario para impulsar los modelos de aprendizaje automático y, dado que estamos en la era de Big Data, está claro por qué la ciencia de datos se considera el puesto de trabajo más prometedor de la era.

Diría que la ciencia de datos y el aprendizaje automático son habilidades y no solo tecnologías. Son las habilidades necesarias para derivar conocimientos útiles de los datos y resolver problemas mediante la construcción de modelos predictivos.

Hablando formalmente, así se define la ciencia de datos y el aprendizaje automático:

La ciencia de datos es el proceso de extraer información útil de los datos para resolver problemas del mundo real.

El aprendizaje automático es el proceso de hacer que una máquina aprenda a resolver problemas alimentándola con muchos datos.

Estos dos dominios están fuertemente interconectados. El aprendizaje automático es una parte de la ciencia de datos que hace uso de algoritmos de aprendizaje automático y otras técnicas estadísticas para comprender cómo los datos afectan y hacen crecer una empresa.

Para obtener más información sobre ciencia de datos y aprendizaje automático, puede consultar los siguientes blogs:

1. Tutorial de ciencia de datos: ¡aprenda ciencia de datos desde cero!

Ahora entendamos donde las bibliotecas de Python encajan en la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

¿Por qué utilizar Python para ciencia de datos y aprendizaje automático?

ocupa el puesto número 1 en el lenguaje de programación más popular utilizado para implementar el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Comprendamos por qué tantos científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático prefieren Python sobre cualquier otro lenguaje de programación.

• Facilidad de aprendizaje: Python usa una sintaxis muy simple que se puede usar para implementar cálculos simples como la adición de dos cadenas a procesos complejos, como la construcción de modelos complejos de aprendizaje automático.
• Menos código: La implementación de la ciencia de datos y el aprendizaje automático implica toneladas y toneladas de algoritmos. Gracias al soporte de Pythons para paquetes predefinidos, no tenemos que codificar algoritmos. Y para facilitar las cosas, Python proporciona la metodología de 'comprobar mientras codifica' que reduce la carga de probar el código.
• Bibliotecas prediseñadas: Python tiene cientos de bibliotecas prediseñadas para implementar varios algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Entonces, cada vez que desee ejecutar un algoritmo en un conjunto de datos, todo lo que tiene que hacer es instalar y cargar los paquetes necesarios con un solo comando. Los ejemplos de bibliotecas prediseñadas incluyen NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch, etc.
• Plataforma independiente: Python puede ejecutarse en múltiples plataformas, incluidas Windows, macOS, Linux, Unix, etc. Mientras transfiere código de una plataforma a otra, puede utilizar paquetes como PyInstaller que se encargarán de cualquier problema de dependencia.
• Apoyo comunitario masivo: Además de un gran número de seguidores, Python tiene múltiples comunidades, grupos y foros donde los programadores publican sus errores y se ayudan entre sí.

Ahora que sabes Por qué Python se considera uno de los mejores lenguajes de programación para ciencia de datos y aprendizaje automático, entendamos las diferentes bibliotecas de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático.

Bibliotecas de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático

La razón más importante de la popularidad de Python en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático es el hecho de que Python proporciona miles de bibliotecas incorporadas que tienen funciones y métodos incorporados para llevar a cabo fácilmente análisis de datos, procesamiento, disputas, modelado, etc. en. En la siguiente sección, analizaremos las bibliotecas de ciencia de datos y aprendizaje automático para las siguientes tareas:

1. Análisis estadístico
2. Visualización de datos
3. Modelado de datos y aprendizaje automático
4. Profundo Aprendizaje
5. Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Bibliotecas de Python para análisis estadístico

La estadística es uno de los fundamentos más básicos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Todos los algoritmos, técnicas, etc. de Machine Learning y Deep Learning se basan en los principios y conceptos básicos de la Estadística.

Para obtener más información sobre Estadísticas para la ciencia de datos, puede visitar los siguientes blogs:

Python viene con toneladas de bibliotecas con el único propósito de análisis estadístico. En este blog 'Bibliotecas Python para ciencia de datos y aprendizaje automático', nos centraremos en los principales paquetes estadísticos que proporcionan funciones integradas para realizar los cálculos estadísticos más complejos.

A continuación, se muestra una lista de las principales bibliotecas de Python para análisis estadístico:

1. NumPy
2. Ciencia
3. Pandas
4. StatsModels

NumPy

o Numerical Python es una de las bibliotecas de Python más utilizadas. La característica principal de esta biblioteca es su soporte para matrices multidimensionales para operaciones matemáticas y lógicas. Las funciones proporcionadas por NumPy se pueden utilizar para indexar, clasificar, remodelar y transmitir imágenes y ondas de sonido como una matriz de números reales en múltiples dimensiones.

Aquí hay una lista de características de NumPy:

1. Realice cálculos matemáticos y científicos simples a complejos
2. Fuerte soporte para objetos de matriz multidimensionales y una colección de funciones y métodos para procesar los elementos de matriz
3. Transformaciones de Fourier y rutinas para la manipulación de datos
4. Realice cálculos de álgebra lineal, que son necesarios para algoritmos de aprendizaje automático como regresión lineal, regresión logística, ingenuo Bayes, etc.

Ciencia

Construida sobre NumPy, la biblioteca SciPy es un conjunto de subpaquetes que ayudan a resolver los problemas más básicos relacionados con el análisis estadístico. La biblioteca SciPy se usa para procesar los elementos de matriz definidos usando la biblioteca NumPy, por lo que a menudo se usa para calcular ecuaciones matemáticas que no se pueden hacer usando NumPy.

Aquí hay una lista de características de SciPy:

• Funciona junto con las matrices NumPy para proporcionar una plataforma que proporciona numerosos métodos matemáticos como, integración numérica y optimización.
• Tiene una colección de subpaquetes que se pueden utilizar para la cuantificación de vectores, la transformación de Fourier, la integración, la interpolación, etc.
• Proporciona una pila completa de funciones de álgebra lineal que se utilizan para cálculos más avanzados, como agrupación mediante el algoritmo k-means, etc.
• Brinda soporte para procesamiento de señales, estructuras de datos y algoritmos numéricos, creando matrices dispersas, etc.

Pandas

Pandas es otra biblioteca estadística importante que se utiliza principalmente en una amplia gama de campos que incluyen estadísticas, finanzas, economía, análisis de datos, etc. La biblioteca se basa en la matriz NumPy para procesar objetos de datos pandas. NumPy, Pandas y SciPy dependen en gran medida entre sí para realizar cálculos científicos, manipulación de datos, etc.

A menudo me piden que elija el mejor entre Pandas, NumPy y SciPy, sin embargo, prefiero usarlos todos porque dependen en gran medida unos de otros. Pandas es una de las mejores bibliotecas para procesar grandes cantidades de datos, mientras que NumPy tiene un excelente soporte para matrices multidimensionales y Scipy, por otro lado, proporciona un conjunto de subpaquetes que realizan la mayoría de las tareas de análisis estadístico.

Aquí hay una lista de características de Pandas:

• Crea objetos DataFrame rápidos y efectivos con indexación predefinida y personalizada.
• Se puede utilizar para manipular grandes conjuntos de datos y realizar subconjuntos, segmentación de datos, indexación, etc.
• Proporciona funciones integradas para crear gráficos de Excel y realizar tareas complejas de análisis de datos, como análisis estadístico descriptivo, disputa de datos, transformación, manipulación, visualización, etc.
• Proporciona soporte para manipular datos de series temporales.

StatsModels

Construido sobre NumPy y SciPy, el paquete StatsModels Python es el mejor para crear modelos estadísticos, manejo de datos y evaluación de modelos. Junto con el uso de matrices NumPy y modelos científicos de la biblioteca SciPy, también se integra con Pandas para un manejo efectivo de datos. Esta biblioteca es famosa por sus cálculos estadísticos, pruebas estadísticas y exploración de datos.

A continuación, se muestra una lista de características de StatsModels:

• La mejor biblioteca para realizar pruebas estadísticas y pruebas de hipótesis que no se encuentran en las bibliotecas NumPy y SciPy.
• Proporciona la implementación de fórmulas de estilo R para un mejor análisis estadístico. Está más afiliado al lenguaje R que a menudo utilizan los estadísticos.
• A menudo se utiliza para implementar modelos lineales generalizados (GLM) y modelos de regresión lineal de mínimos cuadrados ordinarios (OLM) debido a su gran compatibilidad con cálculos estadísticos.
• Las pruebas estadísticas, incluidas las pruebas de hipótesis (teoría nula), se realizan mediante la biblioteca StatsModels.

Así que estos fueron los más Las bibliotecas de Python más utilizadas y más eficaces para el análisis estadístico. Ahora pasemos a la parte de visualización de datos en ciencia de datos y aprendizaje automático.

Bibliotecas de Python para visualización de datos

Una imagen vale más que mil palabras. Todos hemos oído hablar de esta cita en términos de arte, sin embargo, también es válida para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático de renombre conocen el poder de la visualización de datos, por eso Python proporciona toneladas de bibliotecas con el único propósito de visualización.

La visualización de datos se trata de expresar los conocimientos clave de los datos, de manera efectiva a través de representaciones gráficas. Incluye la implementación de gráficos, tablas, mapas mentales, mapas de calor, histogramas, diagramas de densidad, etc., para estudiar las correlaciones entre diversas variables de datos.

En este blog, nos centraremos en los mejores paquetes de visualización de datos de Python que proporcionan funciones integradas para estudiar las dependencias entre varias características de datos.

A continuación, se muestra una lista de las principales bibliotecas de Python para la visualización de datos:

1. Matplotlib
2. Seaborn
3. Plotly
4. Bokeh

Matplotlib

es el paquete de visualización de datos más básico de Python. Proporciona soporte para una amplia variedad de gráficos como histogramas, gráficos de barras, espectros de potencia, gráficos de error, etc. Es una biblioteca gráfica bidimensional que produce gráficos claros y concisos que son esenciales para el análisis exploratorio de datos (EDA).

Aquí hay una lista de características de Matplotlib:

• Matplotlib hace que sea extremadamente fácil trazar gráficos al proporcionar funciones para elegir estilos de línea apropiados, estilos de fuente, ejes de formato, etc.
• Los gráficos creados le ayudan a comprender claramente las tendencias, los patrones y a hacer correlaciones. Por lo general, son instrumentos para razonar sobre información cuantitativa.
• Contiene el módulo Pyplot que proporciona una interfaz muy similar a la interfaz de usuario de MATLAB. Esta es una de las mejores características del paquete matplotlib.
• Proporciona un módulo API orientado a objetos para integrar gráficos en aplicaciones utilizando herramientas GUI como Tkinter, wxPython, Qt, etc.

Seaborn

La biblioteca Matplotlib forma la base de la Seaborn biblioteca. En comparación con Matplotlib, Seaborn se puede utilizar para crear gráficos estadísticos más atractivos y descriptivos. Junto con un amplio soporte para la visualización de datos, Seaborn también viene con una API integrada orientada al conjunto de datos para estudiar las relaciones entre múltiples variables.

Aquí hay una lista de características de Seaborn:

• Proporciona opciones para analizar y visualizar puntos de datos univariados y bivariados y para comparar los datos con otros subconjuntos de datos.
• Soporte para estimación estadística automatizada y representación gráfica de modelos de regresión lineal para varios tipos de variables objetivo.
• Crea visualizaciones complejas para estructurar cuadrículas de múltiples parcelas al proporcionar funciones que realizan abstracciones de alto nivel.
• Viene con numerosos temas integrados para diseñar y crear gráficos matplotlib

Plotly

Ploty es una de las bibliotecas gráficas de Python más conocidas. Proporciona gráficos interactivos para comprender las dependencias entre las variables de destino y predictoras. Se puede utilizar para analizar y visualizar datos estadísticos, financieros, comerciales y científicos para producir gráficos, sub-gráficos, mapas de calor, gráficos en 3D claros y concisos, etc.

Aquí hay una lista de características que hacen de Ploty una de las mejores bibliotecas de visualización:

• Viene con más de 30 tipos de gráficos, incluidos gráficos 3D, gráficos científicos y estadísticos, mapas SVG, etc. para una visualización bien definida.
• Con la API de Python de Ploty, puede crear paneles de control públicos / privados que constan de diagramas, gráficos, texto e imágenes web.
• Las visualizaciones creadas con Ploty se serializan en formato JSON, por lo que puede acceder fácilmente a ellas en diferentes plataformas como R, MATLAB, Julia, etc.
• Viene con una API incorporada llamada Plotly Grid que le permite importar datos directamente al entorno de Ploty.

Bokeh

Bokeh, una de las bibliotecas más interactivas de Python, se puede utilizar para crear representaciones gráficas descriptivas para navegadores web. Puede procesar fácilmente conjuntos de datos gigantescos y construir gráficos versátiles que ayudan a realizar una EDA extensa. Bokeh proporciona la funcionalidad mejor definida para crear gráficos interactivos, cuadros de mando y aplicaciones de datos.

Aquí hay una lista de características de Bokeh:

• Le ayuda a crear gráficos estadísticos complejos rápidamente con el uso de comandos simples
• Admite salidas en forma de HTML, cuaderno y servidor. También admite enlaces de múltiples idiomas, incluidos R, Python, lua, Julia, etc.
• Flask y django también están integrados con Bokeh, por lo que también puede expresar visualizaciones en estas aplicaciones
• Proporciona soporte para transformar la visualización escrita en otras bibliotecas como matplotlib, seaborn, ggplot, etc.

Entonces estos fueron los las bibliotecas de Python más útiles para la visualización de datos. Ahora analicemos las principales bibliotecas de Python para implementar todo el proceso de aprendizaje automático.

Bibliotecas de Python para aprendizaje automático

La creación de modelos de aprendizaje automático que puedan predecir con precisión el resultado o resolver un determinado problema es la parte más importante de cualquier proyecto de ciencia de datos.

La implementación de Machine Learning, Deep Learning, etc., implica codificar miles de líneas de código y esto puede volverse más engorroso cuando se desea crear modelos que resuelvan problemas complejos a través de redes neuronales. Pero afortunadamente no tenemos que codificar ningún algoritmo porque Python viene con varios paquetes solo con el propósito de implementar técnicas y algoritmos de aprendizaje automático.

En este blog, nos centraremos en los principales paquetes de aprendizaje automático que proporcionan funciones integradas para implementar todos los algoritmos de aprendizaje automático.

A continuación, se muestra una lista de las principales bibliotecas de Python para aprendizaje automático:

1. Scikit-aprender
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-aprender

Una de las bibliotecas de Python más útiles, Scikit-aprender es la mejor biblioteca para modelado de datos y evaluación de modelos. Viene con toneladas y toneladas de funciones con el único propósito de crear un modelo. Contiene todos los algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​y no supervisados ​​y también viene con funciones bien definidas para el aprendizaje conjunto y el impulso del aprendizaje automático.

Aquí hay una lista de características de Scikit-learn:

• Proporciona un conjunto de conjuntos de datos estándar para ayudarlo a comenzar con el aprendizaje automático. Por ejemplo, el famoso conjunto de datos Iris y el conjunto de datos Boston House Prices son parte de la biblioteca Scikit-learn.
• Métodos incorporados para llevar a cabo aprendizaje automático supervisado y no supervisado. Esto incluye la resolución, agrupación, clasificación, regresión y problemas de detección de anomalías.
• Viene con funciones integradas para la extracción de características y la selección de características que ayudan a identificar los atributos importantes en los datos.
• Proporciona métodos para realizar una validación cruzada para estimar el rendimiento del modelo y también viene con funciones para el ajuste de parámetros con el fin de mejorar el rendimiento del modelo.

XGBoost

XGBoost, que significa Extreme Gradient Boosting, es uno de los mejores paquetes de Python para realizar Boosting Machine Learning. Las bibliotecas como LightGBM y CatBoost también están igualmente equipadas con funciones y métodos bien definidos. Esta biblioteca está construida principalmente con el propósito de implementar máquinas de aumento de gradiente que se utilizan para mejorar el rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Estas son algunas de sus características clave:

• La biblioteca fue escrita originalmente en C ++, se considera que es una de las bibliotecas más rápidas y efectivas para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.
• El algoritmo central de XGBoost se puede paralelizar y puede utilizar eficazmente la potencia de las computadoras de varios núcleos. Esto también hace que la biblioteca sea lo suficientemente fuerte como para procesar conjuntos de datos masivos y trabajar en una red de conjuntos de datos.
• Proporciona parámetros internos para realizar validaciones cruzadas, ajuste de parámetros, regularización, manejo de valores perdidos y también proporciona API compatibles con scikit-learn.
• Esta biblioteca se utiliza a menudo en las principales competiciones de ciencia de datos y aprendizaje automático, ya que ha demostrado constantemente que supera a otros algoritmos.

ElI5

ELI5 es otra biblioteca de Python que se centra principalmente en mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Esta biblioteca es relativamente nueva y generalmente se usa junto con XGBoost, LightGBM, CatBoost, etc. para aumentar la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Estas son algunas de sus características clave:

• Proporciona integración con el paquete Scikit-learn para expresar la importancia de las características y explicar las predicciones de árboles de decisión y conjuntos basados ​​en árboles.
• Analiza y explica las predicciones realizadas por XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor y catboost.CatBoost.
• Proporciona soporte para implementar varios algoritmos con el fin de inspeccionar modelos de caja negra que incluyen el módulo TextExplainer que le permite explicar las predicciones hechas por clasificadores de texto.
• Ayuda a analizar pesos y predicciones de los modelos lineales generales (GLM) de scikit-learn, que incluyen los regresores y clasificadores lineales.

Bibliotecas de Python para aprendizaje profundo

Los mayores avances en aprendizaje automático e inteligencia artificial se han realizado a través del aprendizaje profundo. Con la introducción al aprendizaje profundo, ahora es posible construir modelos complejos y procesar enormes conjuntos de datos. Afortunadamente, Python proporciona los mejores paquetes de aprendizaje profundo que ayudan a construir redes neuronales efectivas.

En este blog, nos centraremos en los principales paquetes de aprendizaje profundo que proporcionan funciones integradas para implementar redes neuronales complicadas.

A continuación, se muestra una lista de las principales bibliotecas de Python para aprendizaje profundo:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Difícil

Tensorflow

Una de las mejores bibliotecas de Python para Deep Learning, TensorFlow es una biblioteca de código abierto para la programación de flujo de datos en una variedad de tareas. Es una biblioteca matemática simbólica que se utiliza para construir redes neuronales fuertes y precisas. Proporciona una interfaz de programación multiplataforma intuitiva que es altamente escalable en un vasto dominio de campos.

Estas son algunas de las características clave de TensorFlow:

• Le permite construir y entrenar múltiples redes neuronales que ayudan a acomodar proyectos y conjuntos de datos a gran escala.
• Junto con el soporte para redes neuronales, también proporciona funciones y métodos para realizar análisis estadísticos. Por ejemplo, viene con funciones integradas para crear modelos probabilísticos y redes bayesianas como Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma, etc.
• La biblioteca proporciona componentes en capas que realizan operaciones en capas sobre pesos y sesgos y también mejoran el rendimiento del modelo mediante la implementación de técnicas de regularización como la normalización de lotes, la deserción, etc.
• Viene con un visualizador llamado TensorBoard que crea gráficos y elementos visuales interactivos para comprender las dependencias de las características de los datos.

Pytorch

es un paquete informático científico de código abierto basado en Python que se utiliza para implementar técnicas de aprendizaje profundo y redes neuronales en grandes conjuntos de datos. Facebook utiliza activamente esta biblioteca para desarrollar redes neuronales que ayudan en diversas tareas, como el reconocimiento facial y el etiquetado automático.

Estas son algunas de las características clave de Pytorch:

• Proporciona API fáciles de usar para integrar con otros marcos de ciencia de datos y aprendizaje automático.
• Al igual que NumPy, Pytorch proporciona matrices multidimensionales llamadas Tensores, que a diferencia de NumPy, incluso se pueden usar en una GPU.
• No solo se puede utilizar para modelar redes neuronales a gran escala, sino que también proporciona una interfaz, con más de 200 operaciones matemáticas para análisis estadístico.
• Cree gráficos de cálculo dinámico que generen gráficos dinámicos en cada punto de ejecución del código. Estos gráficos ayudan en el análisis de series de tiempo mientras se pronostican las ventas en tiempo real.

Difícil

Keras está considerada como una de las mejores bibliotecas de aprendizaje profundo en Python. Proporciona soporte completo para construir, analizar, evaluar y mejorar redes neuronales. Keras se basa en las bibliotecas Python de Theano y TensorFlow, que proporcionan funciones adicionales para crear modelos de aprendizaje profundo complejos y a gran escala.

Estas son algunas de las características clave de Keras:

• Proporciona soporte para construir todo tipo de redes neuronales, es decir, completamente conectadas, convolucionales, agrupadas, recurrentes, incrustadas, etc. Para grandes conjuntos de datos y problemas, estos modelos se pueden combinar para crear una red neuronal completa.
• Tiene funciones integradas para realizar cálculos de redes neuronales, como definir capas, objetivos, funciones de activación, optimizadores y una gran cantidad de herramientas para facilitar el trabajo con datos de imágenes y texto.
• Viene con varios preprocesados conjuntos de datos y modelos entrenados, incluidos MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet, etc.
• Es fácilmente extensible y brinda soporte para agregar nuevos módulos que incluyen funciones y métodos.

Bibliotecas Python para procesamiento de lenguaje natural

¿Alguna vez te has preguntado cómo Google predice tan acertadamente lo que estás buscando? La tecnología detrás de Alexa, Siri y otros Chatbots es el procesamiento del lenguaje natural. La PNL ha jugado un papel muy importante en el diseño de sistemas basados ​​en IA que ayudan a describir la interacción entre el lenguaje humano y las computadoras.

En este blog, nos centraremos en los principales paquetes de procesamiento del lenguaje natural que proporcionan funciones integradas para implementar sistemas basados ​​en IA de alto nivel.

A continuación, se muestra una lista de las principales bibliotecas de Python para el procesamiento del lenguaje natural:

1. NLTK
2. ESPACIO
3. Gensim

NLTK (Kit de herramientas de lenguaje natural)

NLTK se considera el mejor paquete de Python para analizar el lenguaje y el comportamiento humanos. Preferida por la mayoría de los científicos de datos, la biblioteca NLTK proporciona interfaces fáciles de usar que contienen más de 50 corpus y recursos léxicos que ayudan a describir las interacciones humanas y a construir sistemas basados ​​en IA, como motores de recomendación.

Estas son algunas de las características clave de la biblioteca NLTK:

• Proporciona un conjunto de métodos de procesamiento de datos y texto para clasificación, tokenización, derivación, etiquetado, análisis y razonamiento semántico para el análisis de texto.
• Contiene envoltorios para bibliotecas de PNL de nivel industrial para construir sistemas complicados que ayudan en la clasificación de texto y a encontrar patrones y tendencias de comportamiento en el habla humana.
• Viene con una guía completa que describe la implementación de la lingüística computacional y una guía de documentación de API completa que ayuda a todos los novatos a comenzar con la PNL.
• Tiene una gran comunidad de usuarios y profesionales que proporcionan tutoriales completos y guías rápidas para aprender cómo se puede llevar a cabo la lingüística computacional usando Python.

espacio

spaCy es una biblioteca gratuita de Python de código abierto para implementar técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Cuando trabajas con mucho texto, es importante que comprendas el significado morfológico del texto y cómo se puede clasificar para comprender el lenguaje humano. Estas tareas se pueden realizar fácilmente a través de spaCY.

Estas son algunas de las características clave de la biblioteca spaCY:

• Junto con los cálculos lingüísticos, spaCy proporciona módulos separados para construir, entrenar y probar modelos estadísticos que lo ayudarán a comprender mejor el significado de una palabra.
• Viene con una variedad de anotaciones lingüísticas integradas para ayudarlo a analizar la estructura gramatical de una oración. Esto no solo ayuda a comprender la prueba, sino que también ayuda a encontrar las relaciones entre diferentes palabras en una oración.
• Se puede utilizar para aplicar tokenización en tokens anidados complejos que contienen abreviaturas y varios signos de puntuación.
• Además de ser extremadamente robusto y rápido, spaCy brinda soporte para más de 51 idiomas.

Gensim

Gensim es otro paquete de Python de código abierto modelado para extraer temas semánticos de grandes documentos y textos para procesar, analizar y predecir el comportamiento humano a través de modelos estadísticos y cálculos lingüísticos. Tiene la capacidad de procesar datos enormes, independientemente de si los datos son sin procesar o no estructurados.

Estas son algunas de las características clave de Genism:

• Se puede utilizar para crear modelos que puedan clasificar documentos de manera eficaz al comprender la semántica estadística de cada palabra.
• Viene con algoritmos de procesamiento de texto como Word2Vec, FastText, Análisis semántico latente, etc. que estudian los patrones estadísticos de co-ocurrencia en el documento para filtrar palabras innecesarias y construir un modelo con solo las características significativas.
• Proporciona envoltorios y lectores de E / S que pueden importar y admitir una amplia gama de formatos de datos.
• Viene con interfaces simples e intuitivas que los principiantes pueden usar fácilmente. La curva de aprendizaje de la API también es bastante baja, lo que explica por qué a muchos desarrolladores les gusta esta biblioteca.

Ahora que conoce las principales bibliotecas de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático, estoy seguro de que tiene curiosidad por saber más. Aquí hay algunos blogs que lo ayudarán a comenzar:

diferencia java entre implementos y extensiones

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