Bibliotecas Python para ciência de dados e aprendizado de máquina:
Ciência de Dados e são as tecnologias mais procuradas da época. Essa demanda tem levado todos a aprender as diferentes bibliotecas e pacotes para implementar a Ciência de Dados e o Aprendizado de Máquina. Esta postagem do blog se concentrará nas bibliotecas Python para ciência de dados e aprendizado de máquina. Estas são as bibliotecas que você deve conhecer para dominar as duas habilidades mais badaladas do mercado.
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Aqui está uma lista de tópicos que serão abordados neste blog:
- Introdução à ciência de dados e aprendizado de máquina
- Por que usar Python para ciência de dados e aprendizado de máquina?
- Bibliotecas Python para ciência de dados e aprendizado de máquina
Introdução à ciência de dados e aprendizado de máquina
Quando comecei minha pesquisa em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, sempre houve essa dúvida que mais me incomodava! O que levou ao burburinho em torno do aprendizado de máquina e ciência de dados?
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Esse buzz tem muito a ver com a quantidade de dados que estamos gerando. Os dados são o combustível necessário para impulsionar os modelos de aprendizado de máquina e, como estamos na era do Big Data, fica claro por que a ciência de dados é considerada a função de trabalho mais promissora da época!
Eu diria que Data Science e Machine Learning são habilidades, e não apenas tecnologias. Eles são as habilidades necessárias para derivar insights úteis de dados e resolver problemas através da construção de modelos preditivos.
Falando formalmente, é assim que a Ciência de Dados e o Aprendizado de Máquina são definidos:
Ciência de dados é o processo de extrair informações úteis de dados para resolver problemas do mundo real.
Aprendizado de máquina é o processo de fazer uma máquina aprender a resolver problemas, alimentando-a com muitos dados.
Esses dois domínios estão fortemente interconectados. O aprendizado de máquina é uma parte da ciência de dados que usa algoritmos de aprendizado de máquina e outras técnicas estatísticas para entender como os dados estão afetando e crescendo uma empresa.
Para saber mais sobre ciência de dados e aprendizado de máquina, você pode acessar os seguintes blogs:
Agora vamos entender onde as bibliotecas Python se encaixam na ciência de dados e aprendizado de máquina.
Por que usar Python para ciência de dados e aprendizado de máquina?
está classificado em número 1 para a linguagem de programação mais popular usada para implementar o aprendizado de máquina e ciência de dados. Vamos entender por que tantos cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina preferem Python em vez de qualquer outra linguagem de programação.
- Facilidade de aprendizado: Python usa uma sintaxe muito simples que pode ser usada para implementar cálculos simples, como a adição de duas strings a processos complexos, como construir modelos complexos de aprendizado de máquina.
- Menos código: Implementar ciência de dados e aprendizado de máquina envolve toneladas e toneladas de algoritmos. Graças ao suporte do Pythons para pacotes predefinidos, não precisamos codificar algoritmos. E para tornar as coisas mais fáceis, o Python fornece a metodologia “verifique enquanto você codifica” que reduz a carga de teste do código.
- Bibliotecas pré-construídas: Python tem centenas de bibliotecas pré-construídas para implementar vários algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Portanto, toda vez que você deseja executar um algoritmo em um conjunto de dados, tudo o que você precisa fazer é instalar e carregar os pacotes necessários com um único comando. Exemplos de bibliotecas pré-construídas incluem NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch e assim por diante.
- Plataforma independente: Python pode ser executado em várias plataformas, incluindo Windows, macOS, Linux, Unix e assim por diante. Ao transferir o código de uma plataforma para outra, você pode usar pacotes como o PyInstaller, que cuidará de quaisquer problemas de dependência.
- Apoio massivo à comunidade: Além de uma grande quantidade de fãs, Python tem várias comunidades, grupos e fóruns onde os programadores postam seus erros e ajudam uns aos outros.
Agora que você sabe Por que Python é considerada uma das melhores linguagens de programação para Data Science e Machine Learning, vamos entender as diferentes bibliotecas Python para Data Science e Machine Learning.
Bibliotecas Python para ciência de dados e aprendizado de máquina
A única razão mais importante para a popularidade do Python no campo de IA e aprendizado de máquina é o fato de que o Python fornece milhares de bibliotecas integradas que têm funções e métodos integrados para realizar facilmente a análise de dados, processamento, transformação, modelagem e assim em. Na seção abaixo, discutiremos as bibliotecas de ciência de dados e aprendizado de máquina para as seguintes tarefas:
- Análise Estatística
- Visualização de dados
- Modelagem de dados e aprendizado de máquina
- Deep Aprendendo
- Processamento de linguagem natural (PNL)
Bibliotecas Python para análise estatística
A estatística é um dos fundamentos mais básicos da ciência de dados e do aprendizado de máquina. Todos os algoritmos, técnicas, etc. de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo são construídos sobre os princípios e conceitos básicos de Estatística.
Para saber mais sobre Estatísticas para Ciência de Dados, você pode acessar os seguintes blogs:
Python vem com toneladas de bibliotecas com o único propósito de análise estatística. Neste blog ‘Bibliotecas Python para ciência de dados e aprendizado de máquina’, nos concentraremos nos principais pacotes estatísticos que fornecem funções integradas para realizar os cálculos estatísticos mais complexos.
Aqui está uma lista das principais bibliotecas Python para análise estatística:
- NumPy
- SciPy
- Pandas
- StatsModels
NumPy
ou Numerical Python é uma das bibliotecas Python mais comumente usadas. A principal característica desta biblioteca é o suporte a matrizes multidimensionais para operações matemáticas e lógicas. As funções fornecidas pelo NumPy podem ser usadas para indexar, classificar, remodelar e transmitir imagens e ondas sonoras como uma matriz de números reais em várias dimensões.
Aqui está uma lista de recursos do NumPy:
- Execute cálculos matemáticos e científicos simples a complexos
- Forte suporte para objetos de array multidimensionais e uma coleção de funções e métodos para processar os elementos de array
- Transformações de Fourier e rotinas para manipulação de dados
- Execute cálculos de álgebra linear, que são necessários para algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, regressão logística, Naive Bayes e assim por diante.
SciPy
Construída em cima do NumPy, a biblioteca SciPy é um conjunto de subpacotes que ajudam a resolver os problemas mais básicos relacionados à análise estatística. A biblioteca SciPy é usada para processar os elementos do array definidos usando a biblioteca NumPy, portanto, é freqüentemente usada para calcular equações matemáticas que não podem ser feitas usando NumPy.
Aqui está uma lista de recursos do SciPy:
- Ele funciona junto com matrizes NumPy para fornecer uma plataforma que fornece vários métodos matemáticos, como integração numérica e otimização.
- Ele tem uma coleção de subpacotes que podem ser usados para quantização vetorial, transformação de Fourier, integração, interpolação e assim por diante.
- Fornece uma pilha completa de funções de Álgebra Linear que são usadas para cálculos mais avançados, como agrupamento usando o algoritmo k-means e assim por diante.
- Fornece suporte para processamento de sinais, estruturas de dados e algoritmos numéricos, criando matrizes esparsas e assim por diante.
Pandas
Pandas é outra importante biblioteca estatística usada principalmente em uma ampla variedade de campos, incluindo estatística, finanças, economia, análise de dados e assim por diante. A biblioteca depende do array NumPy para o propósito de processar objetos de dados do pandas. NumPy, Pandas e SciPy são fortemente dependentes uns dos outros para realizar cálculos científicos, manipulação de dados e assim por diante.
Muitas vezes me pedem para escolher o melhor entre Pandas, NumPy e SciPy, no entanto, prefiro usar todos eles porque são fortemente dependentes uns dos outros. O Pandas é uma das melhores bibliotecas para processar grandes blocos de dados, enquanto o NumPy tem um excelente suporte para arrays multidimensionais e o Scipy, por outro lado, fornece um conjunto de subpacotes que realizam a maioria das tarefas de análise estatística.
Aqui está uma lista de recursos do Pandas:
- Cria objetos DataFrame rápidos e eficazes com indexação predefinida e personalizada.
- Ele pode ser usado para manipular grandes conjuntos de dados e realizar subconjuntos, divisão de dados, indexação e assim por diante.
- Fornece recursos integrados para a criação de gráficos do Excel e execução de tarefas complexas de análise de dados, como análise estatística descritiva, preparação de dados, transformação, manipulação, visualização e assim por diante.
- Fornece suporte para manipulação de dados de séries temporais
StatsModels
Construído sobre NumPy e SciPy, o pacote StatsModels Python é o melhor para criar modelos estatísticos, manipulação de dados e avaliação de modelos. Junto com o uso de matrizes NumPy e modelos científicos da biblioteca SciPy, ele também se integra ao Pandas para um tratamento de dados eficaz. Esta biblioteca é famosa por cálculos estatísticos, testes estatísticos e exploração de dados.
Aqui está uma lista de recursos de StatsModels:
- A melhor biblioteca para realizar testes estatísticos e testes de hipóteses que não são encontrados nas bibliotecas NumPy e SciPy.
- Fornece a implementação de fórmulas de estilo R para uma melhor análise estatística. É mais afiliado à linguagem R, frequentemente usada por estatísticos.
- É frequentemente usado para implementar Modelos Lineares Generalizados (GLM) e modelos de Regressão Linear de Mínimos Quadrados Ordinários (OLM) devido ao seu amplo suporte para cálculos estatísticos.
- O teste estatístico, incluindo o teste de hipótese (teoria nula), é feito usando a biblioteca StatsModels.
Então esses foram os mais comumente usadas e as bibliotecas Python mais eficazes para análise estatística. Agora vamos para a parte de visualização de dados em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina.
Bibliotecas Python para visualização de dados
Uma imagem fala mais do que mil palavras. Todos nós já ouvimos falar dessa citação em termos de arte, no entanto, ela também se aplica à ciência de dados e ao aprendizado de máquina. Cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina renomados conhecem o poder da visualização de dados, é por isso que o Python fornece toneladas de bibliotecas com o único propósito de visualização.
Visualização de dados tem tudo a ver com expressar as principais percepções dos dados, de forma eficaz por meio de representações gráficas. Inclui a implementação de gráficos, tabelas, mapas mentais, mapas de calor, histogramas, plotagens de densidade, etc, para estudar as correlações entre várias variáveis de dados.
Neste blog, vamos nos concentrar nos melhores pacotes de visualização de dados Python que fornecem funções integradas para estudar as dependências entre vários recursos de dados.
Aqui está uma lista das principais bibliotecas Python para visualização de dados:
- Matplotlib
- Seaborn
- Completamente
- Bokeh
Matplotlib
é o pacote de visualização de dados mais básico em Python. Ele fornece suporte para uma ampla variedade de gráficos, como histogramas, gráficos de barras, espectros de potência, gráficos de erro e assim por diante. É uma biblioteca gráfica bidimensional que produz gráficos claros e concisos essenciais para a Análise Exploratória de Dados (EDA).
Aqui está uma lista de recursos do Matplotlib:
- Matplotlib torna extremamente fácil plotar gráficos, fornecendo funções para escolher os estilos de linha, estilos de fonte, eixos de formatação e assim por diante.
- Os gráficos criados ajudam a obter uma compreensão clara das tendências, padrões e a fazer correlações. Eles são normalmente instrumentos para raciocinar sobre informações quantitativas.
- Ele contém o módulo Pyplot que fornece uma interface muito semelhante à interface de usuário do MATLAB. Este é um dos melhores recursos do pacote matplotlib.
- Fornece um módulo de API orientado a objetos para integração de gráficos em aplicativos usando ferramentas GUI como Tkinter, wxPython, Qt, etc.
Seaborn
A biblioteca Matplotlib forma a base do Seaborn biblioteca. Em comparação com o Matplotlib, o Seaborn pode ser usado para criar gráficos estatísticos mais atraentes e descritivos. Junto com amplo suporte para visualização de dados, Seaborn também vem com uma API orientada a conjunto de dados embutido para estudar as relações entre várias variáveis.
Aqui está uma lista de recursos do Seaborn:
- Fornece opções para analisar e visualizar pontos de dados univariados e bivariados e para comparar os dados com outros subconjuntos de dados.
- Suporte para estimativa estatística automatizada e representação gráfica de modelos de regressão linear para vários tipos de variáveis de destino.
- Constrói visualizações complexas para estruturar grades de vários plot, fornecendo funções que realizam abstrações de alto nível.
- Vem com vários temas integrados para estilizar e criar gráficos matplotlib
Completamente
Ploty é uma das bibliotecas gráficas Python mais conhecidas. Ele fornece gráficos interativos para compreender as dependências entre as variáveis de destino e preditoras. Ele pode ser usado para analisar e visualizar dados estatísticos, financeiros, comerciais e científicos para produzir gráficos claros e concisos, subplotagens, mapas de calor, gráficos 3D e assim por diante.
Aqui está uma lista de recursos que tornam o Ploty uma das melhores bibliotecas de visualização:
- Ele vem com mais de 30 tipos de gráficos, incluindo gráficos 3D, gráficos científicos e estatísticos, mapas SVG e assim por diante para uma visualização bem definida.
- Com a API Python da Ploty, você pode criar painéis públicos / privados que consistem em plotagens, gráficos, texto e imagens da web.
- As visualizações criadas usando Ploty são serializadas no formato JSON, devido ao qual você pode acessá-las facilmente em diferentes plataformas como R, MATLAB, Julia, etc.
- Ele vem com uma API integrada chamada Plotly Grid que permite importar dados diretamente para o ambiente Ploty.
Bokeh
Uma das bibliotecas mais interativas em Python, o Bokeh pode ser usado para construir representações gráficas descritivas para navegadores da web. Ele pode processar facilmente conjuntos de dados gigantescos e construir gráficos versáteis que ajudam na execução de EDA abrangente. Bokeh fornece a funcionalidade mais bem definida para construir gráficos interativos, painéis e aplicativos de dados.
Aqui está uma lista de recursos do Bokeh:
- Ajuda a criar gráficos estatísticos complexos rapidamente com o uso de comandos simples
- Suporta saídas na forma de HTML, notebook e servidor. Ele também oferece suporte a várias ligações de linguagem, incluindo R, Python, lua, Julia, etc.
- Flask e django também são integrados ao Bokeh, portanto, você também pode expressar visualizações nesses aplicativos
- Ele fornece suporte para transformar a visualização escrita em outras bibliotecas como matplotlib, seaborn, ggplot, etc.
Então, esses foram os bibliotecas Python mais úteis para visualização de dados. Agora vamos discutir as principais bibliotecas Python para implementar todo o processo de aprendizado de máquina.
Bibliotecas Python para aprendizado de máquina
A criação de modelos de aprendizado de máquina que possam prever com precisão o resultado ou resolver um determinado problema é a parte mais importante de qualquer projeto de ciência de dados.
Implementar Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo, etc, envolve a codificação de 1000 linhas de código e isso pode se tornar mais complicado quando você deseja criar modelos que resolvam problemas complexos por meio de Redes Neurais. Mas, felizmente, não precisamos codificar nenhum algoritmo porque o Python vem com vários pacotes apenas com o propósito de implementar técnicas e algoritmos de aprendizado de máquina.
Neste blog, vamos nos concentrar nos principais pacotes de aprendizado de máquina que fornecem funções integradas para implementar todos os algoritmos de aprendizado de máquina.
Esta é uma lista das principais bibliotecas Python para aprendizado de máquina:
- Scikit-learn
- XGBoost
- Eli5
Scikit-learn
Uma das bibliotecas Python mais úteis, Scikit-learn é a melhor biblioteca para modelagem de dados e avaliação de modelos. Ele vem com toneladas e toneladas de funções com o único propósito de criar um modelo. Ele contém todos os algoritmos de Aprendizado de Máquina Supervisionado e Não Supervisionado e também vem com funções bem definidas para Aprendizado de Ensemble e Aprendizado de Máquina Boosting.
Aqui está uma lista de recursos do Scikit-learn:
- Fornece um conjunto de conjuntos de dados padrão para ajudá-lo a começar a usar o Machine Learning. Por exemplo, o famoso conjunto de dados Iris e o conjunto de dados Boston House Price fazem parte da biblioteca Scikit-learn.
- Métodos embutidos para realizar o aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado. Isso inclui resolução, clustering, classificação, regressão e problemas de detecção de anomalias.
- Vem com funções embutidas para extração e seleção de recursos que ajudam a identificar os atributos significativos nos dados.
- Ele fornece métodos para realizar validação cruzada para estimar o desempenho do modelo e também vem com funções para ajuste de parâmetro a fim de melhorar o desempenho do modelo.
XGBoost
XGBoost, que significa Extreme Gradient Boosting, é um dos melhores pacotes Python para realizar Boosting Machine Learning. Bibliotecas como LightGBM e CatBoost também são equipadas com funções e métodos bem definidos. Esta biblioteca é construída principalmente com o propósito de implementar máquinas de aumento de gradiente que são usadas para melhorar o desempenho e a precisão dos Modelos de Aprendizado de Máquina.
Aqui estão alguns de seus principais recursos:
- A biblioteca foi originalmente escrita em C ++, é considerada uma das bibliotecas mais rápidas e eficazes para melhorar o desempenho dos modelos de Machine Learning.
- O algoritmo XGBoost central é paralelizável e pode usar efetivamente o poder de computadores multi-core. Isso também torna a biblioteca forte o suficiente para processar conjuntos de dados massivos e funcionar em uma rede de conjuntos de dados.
- Fornece parâmetros internos para realizar validação cruzada, ajuste de parâmetro, regularização, tratamento de valores ausentes e também fornece APIs compatíveis com scikit-learn.
- Essa biblioteca é frequentemente usada nas principais competições de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, uma vez que tem se mostrado consistentemente melhor do que outros algoritmos.
ElI5
ELI5 é outra biblioteca Python que se concentra principalmente em melhorar o desempenho de modelos de aprendizado de máquina. Essa biblioteca é relativamente nova e geralmente é usada junto com o XGBoost, LightGBM, CatBoost e assim por diante para aumentar a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.
Aqui estão alguns de seus principais recursos:
- Fornece integração com o pacote Scikit-learn para expressar importâncias de recursos e explicar previsões de árvores de decisão e conjuntos baseados em árvore.
- Ele analisa e explica as previsões feitas por XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor e catboost.CatBoost.
- Ele fornece suporte para a implementação de vários algoritmos a fim de inspecionar modelos de caixa preta que incluem o módulo TextExplainer que permite explicar as previsões feitas por classificadores de texto.
- Ajuda na análise pesos e previsões dos Modelos Lineares Gerais (GLM) do scikit-learn que incluem os regressores lineares e classificadores.
Bibliotecas Python para aprendizado profundo
Os maiores avanços em Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial ocorreram com o Aprendizado Profundo. Com a introdução ao Deep Learning, agora é possível construir modelos complexos e processar conjuntos de dados gigantescos. Felizmente, Python fornece os melhores pacotes de aprendizado profundo que ajudam na construção de redes neurais eficazes.
Neste blog, estaremos nos concentrando nos principais pacotes de aprendizado profundo que fornecem funções embutidas para implementar redes neurais complicadas.
Aqui está uma lista das principais bibliotecas Python para aprendizado profundo:
- TensorFlow
- Pytorch
- Difícil
Tensorflow
Uma das melhores bibliotecas Python para aprendizado profundo, o TensorFlow é uma biblioteca de código aberto para programação de fluxo de dados em uma variedade de tarefas. É uma biblioteca de matemática simbólica que é usada para construir redes neurais fortes e precisas. Ele fornece uma interface de programação multiplataforma intuitiva que é altamente escalonável em um vasto domínio de campos.
Aqui estão alguns recursos principais do TensorFlow:
- Ele permite que você construa e treine várias redes neurais que ajudam a acomodar projetos e conjuntos de dados em grande escala.
- Junto com o suporte para redes neurais, ele também fornece funções e métodos para realizar análises estatísticas. Por exemplo, ele vem com funções embutidas para a criação de modelos probabilísticos e redes Bayesianas, como Bernoulli, Chi2, Uniforme, Gama, etc.
- A biblioteca fornece componentes em camadas que realizam operações em camadas em pesos e tendências e também melhoram o desempenho do modelo implementando técnicas de regularização, como normalização de lote, eliminação, etc.
- Ele vem com um Visualizador chamado TensorBoard que cria gráficos e visuais interativos para entender as dependências dos recursos de dados.
Pytorch
é um pacote de computação científica baseado em Python de código aberto que é usado para implementar técnicas de aprendizado profundo e redes neurais em grandes conjuntos de dados. Essa biblioteca é usada ativamente pelo Facebook para desenvolver redes neurais que ajudam em várias tarefas, como reconhecimento de rosto e marcação automática.
Aqui estão alguns recursos-chave do Pytorch:
- Fornece APIs fáceis de usar para integração com outras estruturas de ciência de dados e aprendizado de máquina.
- Como o NumPy, o Pytorch fornece arrays multidimensionais chamados Tensors, que, ao contrário do NumPy, podem até ser usados em uma GPU.
- Não só pode ser usado para modelar redes neurais em grande escala, mas também fornece uma interface, com mais de 200 operações matemáticas para análise estatística.
- Crie gráficos de computação dinâmica que criam gráficos dinâmicos em cada ponto da execução do código. Esses gráficos ajudam na análise de séries temporais enquanto prevêem vendas em tempo real.
Difícil
Keras é considerada uma das melhores bibliotecas de Deep Learning em Python. Ele fornece suporte completo para construir, analisar, avaliar e melhorar redes neurais. O Keras é baseado nas bibliotecas Theano e TensorFlow Python, que fornecem recursos adicionais para criar modelos de Deep Learning complexos e em grande escala.
Aqui estão alguns recursos principais do Keras:
- Fornece suporte para construir todos os tipos de redes neurais, ou seja, totalmente conectadas, convolucionais, agrupamento, recorrente, incorporação, etc. Para grandes conjuntos de dados e problemas, esses modelos podem ser combinados para criar uma rede neural completa
- Ele possui funções integradas para realizar cálculos de rede neural, como definição de camadas, objetivos, funções de ativação, otimizadores e uma série de ferramentas para facilitar o trabalho com dados de imagem e texto.
- Ele vem com vários pré-processados conjuntos de dados e modelos treinados, incluindo MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet, etc.
- É facilmente extensível e fornece suporte para adicionar novos módulos que incluem funções e métodos.
Bibliotecas Python para processamento de linguagem natural
Você já se perguntou como o Google prevê com tanta precisão o que você está procurando? A tecnologia por trás de Alexa, Siri e outros Chatbots é o processamento de linguagem natural. A PNL desempenhou um grande papel no projeto de sistemas baseados em IA que ajudam a descrever a interação entre a linguagem humana e os computadores.
Neste blog, vamos nos concentrar nos principais pacotes de processamento de linguagem natural que fornecem funções integradas para implementar sistemas baseados em IA de alto nível.
Aqui está uma lista das principais bibliotecas Python para processamento de linguagem natural:
- NLTK
- SpaCy
- Gensim
NLTK (kit de ferramentas de linguagem natural)
O NLTK é considerado o melhor pacote Python para analisar a linguagem e o comportamento humanos. Preferida pela maioria dos cientistas de dados, a biblioteca NLTK fornece interfaces fáceis de usar contendo mais de 50 corpora e recursos lexicais que ajudam a descrever as interações humanas e a construir sistemas baseados em IA, como mecanismos de recomendação.
Aqui estão alguns recursos principais da biblioteca NLTK:
- Fornece um conjunto de métodos de processamento de dados e texto para classificação, tokenização, lematização, marcação, análise e raciocínio semântico para análise de texto.
- Contém wrappers para bibliotecas de PNL de nível industrial para construir sistemas complicados que ajudam na classificação de texto e encontrar tendências e padrões comportamentais na fala humana
- Ele vem com um guia abrangente que descreve a implementação da linguística computacional e um guia completo de documentação da API que ajuda todos os novatos a começar a usar a PNL.
- Possui uma enorme comunidade de usuários e profissionais que fornecem tutoriais abrangentes e guias rápidos para aprender como a lingüística computacional pode ser realizada usando Python.
spaCy
spaCy é uma biblioteca Python gratuita e de código aberto para implementação de técnicas avançadas de Processamento de Linguagem Natural (PNL). Quando você está trabalhando com muito texto, é importante que você entenda o significado morfológico do texto e como ele pode ser classificado para entender a linguagem humana. Essas tarefas podem ser facilmente realizadas por meio do spaCY.
Aqui estão alguns recursos principais da biblioteca spaCY:
- Junto com cálculos linguísticos, spaCy fornece módulos separados para construir, treinar e testar modelos estatísticos que irão ajudá-lo a entender melhor o significado de uma palavra.
- Vem com uma variedade de anotações linguísticas integradas para ajudá-lo a analisar a estrutura gramatical de uma frase. Isso não apenas ajuda na compreensão do teste, mas também ajuda a encontrar as relações entre as diferentes palavras em uma frase.
- Ele pode ser usado para aplicar tokenização em tokens complexos e aninhados que contêm abreviações e vários sinais de pontuação.
- Além de ser extremamente robusto e rápido, spaCy oferece suporte para mais de 51 idiomas.
Gensim
Gensim é outro pacote Python de código aberto modelado para extrair tópicos semânticos de grandes documentos e textos para processar, analisar e prever o comportamento humano por meio de modelos estatísticos e cálculos linguísticos. Ele tem a capacidade de processar dados gigantescos, independentemente de os dados serem brutos ou não estruturados.
Aqui estão algumas características-chave do Genism:
- Ele pode ser usado para construir modelos que podem classificar documentos com eficácia, entendendo a semântica estatística de cada palavra.
- Ele vem com algoritmos de processamento de texto, como Word2Vec, FastText, Análise Semântica Latente, etc, que estudam os padrões de co-ocorrência estatística no documento para filtrar palavras desnecessárias e construir um modelo apenas com os recursos significativos.
- Fornece wrappers e leitores de E / S que podem importar e oferecer suporte a uma vasta gama de formatos de dados.
- Ele vem com interfaces simples e intuitivas que podem ser facilmente utilizadas por iniciantes. A curva de aprendizado da API também é bastante baixa, o que explica por que muitos desenvolvedores gostam desta biblioteca.
Agora que você conhece as principais bibliotecas Python para ciência de dados e aprendizado de máquina, tenho certeza de que está curioso para saber mais. Aqui estão alguns blogs que o ajudarão a começar:
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