Python se lanzaba como lenguaje de programación en 1991 y, desde entonces, se ha ido convirtiendo de forma lenta pero constante, en el quinto lenguaje más usado en 2021. Este éxito se debe, en parte, a su alta eficiencia si lo comparamos con otros códigos, pero también gracias a su comunidad y a la gran cantidad de recursos que ofrece, uno de ellos son las librerías de Python para machine learning.

Y es que, una de las características principales de este lenguaje de programación es la gran cantidad de bibliotecas de código abierto con las que cuenta. Bibliotecas que se pueden usar en todo tipo de disciplinas, pero que, en los últimos años han ido ganando importancia en campos como el deep learning y el machine learning.

¿Por qué Python para machine learning? Pues porque se trata de un lenguaje de programación muy versátil y flexible, lo cual permite su uso en casi todos los sistemas operativos y plataformas que existen en la actualidad, a lo cuál se añaden la gran cantidad de librerías de Python para machine learning.

¿Qué son las librerías de Python?

Las librerías en Python son una serie de colecciones de módulos relacionados entre ellos. Una serie de paquetes de código que se pueden emplear repetidamente en distintos programas creados con Python. Las librerías de Python hacen que la programación resulte un poco más sencilla, ya que no es necesario escribir el mismo código una y otra vez para distintos programas.

En este sentido, las librerías de Python facilitan la reutilización de código en distintos programas, algo ventajoso en ámbitos como el del machine learning. Además de los paquetes de código compilados, una biblioteca en Python también puede contener documentación, datos de configuración, plantillas, clases, valores, etc.

Las bibliotecas de Python tienen un papel muy importante dentro del aprendizaje automático, la ciencia de datos o la visualización de datos.

De este modo, una vez que te formas con algún curso Python con especialidad en Machine Learning, llegará un momento en el que podrás sacarle todo el partido a las librerías, bibliotecas y paquetes de código que hay disponibles para este lenguaje de programación.

¿Cuáles son las librerías de Python más usadas para Machine Learning?

Cuando se trata de programas y proyectos desarrollados con Python para aprendizaje automático podemos encontrarnos con miles de bibliotecas entre las que elegir. Esto hace que sean muchas las librerías de Python para machine learning que existen. No obstante, no todas ellas tienen el mismo nivel de calidad de código, diversidad o tamaño.

Vamos a ver algunas de las más importantes y de las más usadas en la actualidad:

• TensorFlow: Se trata de una librería gratuita y de código abierto de Python para su uso en machine learning. Ofrece una buena selección de herramientas y recursos que ayudan a simplificar la creación de modelos de redes neuronales, tanto para profesionales como para principiantes.
• Theano: Theano es una librería de Python que emplea computación numérica y está específicamente diseñada para trabajar en machine learning. Sirve para definir, optimizar y crear modelos de apredizaje profundo.
• Keras: Se trata de una biblioteca de código abierto diseñada para desarrollar y evaluar redes neuronales tanto en machine learning como en deep learning. Se puede ejecutar sobre Theano y TensorFlow.
• Matplotlib: En este caso, estamos ante una librería de Python para machine learning cuya principal capacidad es manejar estructuras de datos complejas.
• Scrapy: Es una biblioteca de código abierta que está diseñada para web scraping a gran escala. Incluye todas las herramientas necesarias para poder llevar a cabo un rastreo de datos profundo en Internet y, a partir de ellos, poder crear modelos de machine learning.

Estos son solo algunos ejemplos de librerías de Python enfocadas al desarrollo de programas de aprendizaje automático. Existen muchas más y pueden tener desarrollos o diseños para tareas muy específicas dentro del ámbito del machine learning.

¿Para qué sirven las librerías de Python en Machine Learning?

Los usos que tienen las librerías de Python en machine learning son muchos. Antes hemos visto una breve selección de ellas y sus objetivos que van desde la creación de modelos de aprendizaje automático a las redes neuronales que se emplean en la creación de algoritmos de IA más complejos.

Por ese motivo es importante saber seleccionar que tipo de bibliotecas son útiles para cada proyecto en el que se trabaje. Así, al inicia un poryecot de machine learning con Python, el primer paso es decidir entre las más de 100.000 bibliotecas disponibles. Una tarea ardua y que requiere de una gran capacidad de análisis.

Existen muchas bibliotecas y la mayoría de ellas son de uso gratuito, pero no está de más comprobar bien antes de descargar e instalar la que nos interese.

De este modo, para seleccionar la librería adecuada, lo primero es determinar cuál es el campo de aplicación del programa que se quiere desarrollar en Python. En este sentido, para el trabajo en machine learning, además de bibliotecas específicas para el desarrollo de modelos, es necesario también añadir paquetes de código relacionados con la gestión y el análisis de datos.

El segundo paso es asegurarse de que no se están usando librerías de Python obsoletas o incompatibles con la versión actual del lenguaje. Al mismo tiempo, también es importante saber dónde se guardan las librerías de Python, que, normalmente, se almacenan en su carpeta correspondiente en el directorio de instalación de Python.

¡Fórmate como programador Python para Machine Learning!

Ahora conoces algunos de los recursos que existen en forma de librerías de Python para Machine Learning. Una serie de herramientas fundamentales para todos aquellos que se quieran sumergir en el aprendizaje de este código. En especial si se quiere enfocar en las aplicaciones que tiene en esta disciplina.

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