5 bibliotecas para desenvolver projectos de redes neuronais com Python – Unocero: Especialistas em tecnologia e estilo de vida digital

Python é provavelmente a linguagem mais popular actualmente. Deslocou Java e C de muitas maneiras. A linguagem, concebida nos anos 80 do século passado, tem mostrado uma evolução constante e a sua facilidade de utilização e a sua semelhança com a linguagem natural para expressar ideias numa aplicação, parece ter motivado o seu crescimento.

Isto levou tempo mas hoje Python tem uma enorme biblioteca de todos os tipos de rotinas para praticamente qualquer tópico. Graças a estas bibliotecas, os programadores podem escrever software em muito menos linhas de código e também ser mais produtivos.

A simplicidade do Python tem permitido a muitos programadores gerar novas bibliotecas e no tópico quente, a aprendizagem de máquinas, que já existe há algum tempo e as bibliotecas de desenvolvimento continuam a crescer em número.

Keras

Esta é uma grande biblioteca para a aprendizagem de máquinas via Python. Torna a expressão de redes neurais muito fácil, pois dá algumas das melhores ferramentas para compilar modelos, processar conjuntos de dados, visualizar gráficos e muito mais.

Keras usa TensorFlow ou Theanos como backend e dá modelos portáteis úteis. O melhor desta biblioteca é que suporta quase todos os modelos de redes neuronais: totalmente conectados, convolucionais, de pooling, recorrentes, etc.

Keras é utilizado por Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc e Square, entre outros.

Numpy

Outra biblioteca de aprendizagem de máquinas populares para Python. É fácil de usar, interactivo e intuitivo. Pode conseguir implementações matemáticas muito facilmente.

Numpy pode ser usado para expressar imagens, sons e outros dados que são normalmente representados como um conjunto de números reais em N dimensões.

TensorFlow usa Numpy internamente para realizar as múltiplas operações em Tensors.

TensorFlow

Esta é uma biblioteca de código aberto desenvolvida pela Google, em colaboração com a Brain Team. O TensorFlow é utilizado principalmente quando são necessários muitos cálculos. Como uma rede neural é um gráfico computacional, pode ser implementada como uma série de operações em tensores, usando TensorFlow.

Tensores não são mais do que matrizes N-dimensionais que representam dados. Mas além disso, TensorFlow permite visualizar cada parte do gráfico, o que outras bibliotecas não podem fazer. Entre as suas outras virtudes, pode ser treinado para ser utilizado com uma CPU ou GPUs num ambiente de processamento distribuído.

p>Google utiliza TensorFlow em quase todas as suas aplicações de aprendizagem de máquinas.

Scikit-Learn

Esta biblioteca é uma das melhores para trabalhar com dados complexos. Tem parceria com NumPy e SciPy, e tem muitas características úteis.

Por exemplo, na última versão modificou a sua funcionalidade de validação cruzada, o que dá a possibilidade de utilizar mais do que uma métrica. Outros métodos de formação, tais como a regressão logística e o vizinho mais próximo foram também melhorados.

Scikit-Learn dá muitos algoritmos para implementar as tarefas clássicas na aprendizagem de máquinas, reduzindo a dimensionalidade, classificação, regressão e agrupamento.

PyTorch

Esta biblioteca é baseada em Torch, uma biblioteca de aprendizagem de máquinas desenvolvida em código aberto mas em C, sob Lua. PyTorch permite aos programadores criar automaticamente gráficos computacionais dinâmicos e gradientes computacionais.

Oferece um rico conjunto de APIs para a resolução de problemas de aplicação relacionados com redes neurais. O PyTorch tem sido utilizado para aplicações de linguagem natural. É considerado uma espinha dorsal de TensorFlow.

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