¿Cómo utilizar el código del lenguaje R para procesar datos de Excel?
La siguiente es una lista de temas que cubrirá este blog:
Introducción a la ciencia de datos y el aprendizaje automático ¿Por qué utilizar Python para la ciencia de datos y el aprendizaje automático? Bibliotecas Python para ciencia de datos y aprendizaje automático Bibliotecas Python para estadística Bibliotecas Python para visualización Bibliotecas Python para aprendizaje automático Bibliotecas Python para aprendizaje profundo Bibliotecas Python para procesamiento de lenguaje natural Introducción a la ciencia de datos y el aprendizaje automático
Cuando comencé a estudiar ciencia de datos y aprendizaje automático, esta pregunta siempre me molestó más. ¿Qué está causando tanto revuelo en torno a estos dos temas?
Hum tiene mucho que ver con la cantidad de datos que generamos. Los datos son el combustible necesario para impulsar los modelos de aprendizaje automático y, dado que estamos en la era del big data, está claro por qué la ciencia de datos se considera el puesto laboral más prometedor de esta era.
Yo diría que la ciencia de datos y el aprendizaje automático son habilidades, no solo tecnologías. Son las habilidades necesarias para obtener información útil a partir de datos y resolver problemas mediante la construcción de modelos predictivos.
Formalmente, se definen así.
La ciencia de datos es el proceso de extraer información útil de los datos para resolver problemas prácticos.
El aprendizaje automático es el proceso que permite a las máquinas aprender a resolver problemas proporcionando grandes cantidades de datos.
Los dos campos están muy interrelacionados.
El aprendizaje automático es la parte de la ciencia de datos que utiliza algoritmos de aprendizaje automático y otras técnicas estadísticas para comprender cómo los datos afectan y hacen crecer los negocios.
¿Por qué utilizar Python?
Python ocupa el primer lugar entre los lenguajes de programación más populares para aprendizaje automático y ciencia de datos. Averigüemos por qué.
Fácil de aprender: Python utiliza una sintaxis muy simple y puede usarse para implementar cálculos simples, como agregar dos cadenas a un proceso complejo, como construir un modelo ML complejo. Menos código: la implementación de la ciencia de datos y el aprendizaje automático implica innumerables algoritmos. Gracias al soporte de Python para paquetes predefinidos, no tenemos que escribir algoritmos. Para facilitar las cosas, Python proporciona un enfoque de "verificación mientras codifica", que reduce la carga de probar su código. Bibliotecas prediseñadas:? Python tiene más de 100 bibliotecas prediseñadas para implementar varios algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Entonces, siempre que desee ejecutar un algoritmo en un conjunto de datos, todo lo que necesita hacer es instalar y cargar los paquetes necesarios con un solo comando. Ejemplos de bibliotecas prediseñadas incluyen NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch, etc. Plataforma independiente:? Python puede ejecutarse en una variedad de plataformas, incluidas Windows, macOS, Linux, Unix y más. Al mover código de una plataforma a otra, puede utilizar un paquete como PyInstaller que resolverá todos los problemas de dependencia. Apoyo comunitario masivo: además de una gran cantidad de seguidores, Python tiene muchas comunidades, grupos y foros donde los programadores pueden publicar sus errores y ayudarse unos a otros. Biblioteca de Python
Una de las razones más importantes de la popularidad de Python en los campos de IA y ML es que Python proporciona miles de bibliotecas integradas de funciones y métodos que pueden analizar, procesar, procesar y analizar fácilmente. modelado. . En la siguiente sección, analizaremos bibliotecas para las siguientes tareas:
Análisis estadístico Modelado de datos visuales y aprendizaje automático PNL Análisis estadístico de aprendizaje profundo
Las estadísticas son datos Uno de los aspectos más fundamentales Fundamentos de la ciencia y el aprendizaje automático. Todos los algoritmos y técnicas de ML y DL se basan en los principios y conceptos básicos de la estadística.
Python viene con una gran cantidad de bibliotecas que solo se utilizan para análisis estadístico. En este blog, nos centraremos en los principales paquetes de software estadístico que proporcionan funciones integradas para realizar los cálculos estadísticos más complejos.
Aquí hay una lista de las principales bibliotecas de Python para análisis estadístico:
Modelos estadísticos
NumPy o Numerical Python es una de las bibliotecas de Python más utilizadas. La funcionalidad principal de esta biblioteca es admitir operaciones matemáticas y lógicas en matrices multidimensionales. NumPy proporciona funciones para indexar, clasificar, dar forma y transmitir imágenes y ondas sonoras, que son matrices multidimensionales de números reales.
La siguiente es una lista de funciones NumPy:
Necesarias para algoritmos de aprendizaje automático (como regresión lineal, regresión logística, Bayes ingenuo, etc.). ) para realizar cálculos matemáticos y científicos desde simples a complejos, con potente soporte para objetos de matriz multidimensional y conjuntos de transformadas de Fourier y rutinas de procesamiento de datos para manejar elementos de matriz para realizar cálculos de álgebra lineal. SciPy
La biblioteca SciPy construida sobre NumPy es un conjunto de subpaquetes que pueden ayudar a resolver los problemas más básicos relacionados con el análisis estadístico. La biblioteca SciPy se usa para procesar elementos de matriz definidos por la biblioteca NumPy, por lo que generalmente se usa para calcular ecuaciones matemáticas que NumPy no puede completar.
La siguiente es una lista de las características de SciPy:
Funciona con matrices NumPy, proporcionando una plataforma y muchos métodos matemáticos como la integración numérica y la optimización. Tiene un conjunto de subpaquetes para cuantificación vectorial, transformada de Fourier, integración, interpolación, etc. Proporciona una pila completa de funciones de álgebra lineal que se pueden utilizar para cálculos más avanzados, como la agrupación en clústeres mediante el algoritmo k-means. Proporciona soporte para procesamiento de señales, estructuras de datos y algoritmos numéricos para crear matrices dispersas. Panda
Pandas es otra base de datos estadística importante, utilizada principalmente en estadística, finanzas, economía, análisis de datos y otros campos. Esta biblioteca se basa en matrices NumPy para manejar objetos de datos de Pandas. NumPy, Pandas y SciPy dependen en gran medida unos de otros para la informática científica y el procesamiento de datos.
A menudo me piden que elija el mejor entre Pandas NumPy y SciPy, pero prefiero usarlos porque dependen mucho uno del otro. Pandas es una de las mejores bibliotecas para trabajar con grandes cantidades de datos y NumPy tiene un excelente soporte para matrices multidimensionales. Scipy, por otro lado, proporciona un conjunto de subpaquetes que realizan la mayoría de las tareas de análisis estadístico.
La siguiente es una lista de características de Pandas:
Cree objetos DataFrame rápidos y eficientes utilizando índices predefinidos y personalizados. Se puede utilizar para procesar 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, clasificación de datos, transformación, manipulación, visualización, etc. Proporciona modelos estadísticos para procesar datos de series de tiempo.
El paquete de software StatsModels Python se basa en NumPy y SciPy y es la mejor opción para crear modelos estadísticos, procesamiento de datos y evaluación de modelos. Además de utilizar matrices NumPy y modelos científicos de la biblioteca SciPy, Pandas también está integrado para un procesamiento de datos eficiente. La biblioteca es conocida por informática estadística, pruebas estadísticas y exploración de datos.
Aquí hay una lista de características de StatsModels:
La mejor biblioteca para realizar pruebas estadísticas y de hipótesis que no se encuentran en las bibliotecas NumPy y SciPy. Proporciona implementación de fórmulas tipo R para lograr un mejor análisis estadístico. Es un lenguaje R comúnmente utilizado por los estadísticos. Debido a su amplio soporte para la computación estadística, se usa comúnmente para implementar modelos lineales generalizados (GLM) y modelos de regresión lineal de mínimos cuadrados ordinarios (OLM). Las pruebas estadísticas, incluidas las pruebas de hipótesis (teoría nula), se realizan utilizando la biblioteca StatsModels. Por lo tanto, son las bibliotecas de Python más utilizadas y eficientes para el análisis estadístico. Ahora entramos en la parte de visualización de datos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
Visualización de datos
La descripción de la imagen tiene más de 1.000 palabras. Todos hemos oído hablar de citas de arte, pero también lo hacen la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
La visualización de datos es la expresión efectiva de conocimientos clave a partir de datos a través de una representación gráfica. Incluyendo la implementación de gráficos, tablas, mapas mentales, mapas de calor, histogramas, mapas de densidad, etc. Estudiar correlaciones entre diversas variables de datos.
En este blog, destacaremos los mejores paquetes de visualización de datos de Python que proporcionan funciones integradas para estudiar las dependencias entre varias funciones de datos.
La siguiente es una lista de las principales bibliotecas de Python para visualización de datos:
matplotlibmatplotlibplotybokhmatplotlib
Matplotlib es el paquete de visualización de datos más básico en Python. Admite varios gráficos, como histogramas, gráficos de barras, espectros de potencia, gráficos de error, etc. Es una biblioteca de gráficos 2D que produce gráficos claros, importantes para el análisis de datos exploratorios (EDA).
Esta es una lista de funciones de Matplotlib:
Matplotlib hace que dibujar gráficos sea extremadamente fácil al proporcionar funciones como seleccionar estilos de línea, estilos de fuente y ejes de formato apropiados. Los gráficos que cree pueden ayudarle a comprender claramente las tendencias y patrones y a correlacionarlos. A menudo son herramientas 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. Proporcionar módulos API orientados a objetos para integrar gráficos en aplicaciones utilizando herramientas GUI (como Tkinter, wxPython, Qt, etc.). ).Matplotlib
La biblioteca Matplotlib forma la base de la biblioteca Seaborn. En comparación con Matplotlib, Seaborn se puede utilizar para crear gráficos estadísticos más atractivos y descriptivos. Además de un amplio soporte para la visualización de datos, Seaborn también proporciona una API de conjunto de datos incorporada para estudiar las relaciones entre múltiples variables.
La siguiente es una lista de las características de Seaborn:
Proporciona opciones para analizar y visualizar puntos de datos univariados y bivariados y comparar datos con otros subconjuntos de datos. Admite estimación estadística automática y representación gráfica de modelos de regresión lineal para diversas variables objetivo. Las visualizaciones complejas para crear cuadrículas de múltiples gráficos se crean proporcionando funcionalidad para realizar abstracciones de alto nivel. Tiene muchos temas integrados para diseñar y crear gráficos matPlotylib.
Ploty es una de las bibliotecas gráficas de Python más famosas. Proporciona gráficos interactivos para comprender la correlación entre las variables objetivo y predictoras. Se puede utilizar para analizar y visualizar datos estadísticos, financieros, comerciales y científicos para producir gráficos, subgráficos, mapas de calor, gráficos 3D y más claros.
Aquí está la lista de características que hacen de Ploty una de las mejores bibliotecas de visualización:
Tiene más de 30 tipos de gráficos, incluidos gráficos 3D, gráficos científicos y estadísticos, mapas SVG, Y más, logra una visualización clara. Con la API Python de Ploty, puede crear paneles públicos/privados compuestos por cuadros, gráficos, texto e imágenes web. Las visualizaciones creadas con Ploty se serializan en formato JSON, por lo que puedes acceder a ellas fácilmente en diferentes plataformas, como R, MATLAB y Julia. Viene con una API incorporada llamada Plotly Grid, que le permite importar datos directamente al entorno Ploty. Bokeh
Bokeh es una de las bibliotecas más interactivas de Python para crear representaciones gráficas descriptivas para navegadores web. Puede manejar fácilmente grandes conjuntos de datos y crear diagramas universales, lo que ayuda a realizar una amplia gama de EDA. Bokeh proporciona la funcionalidad mejor definida para crear gráficos interactivos, paneles y aplicaciones de datos.
Esta es la lista de características de Bokeh:
Le ayuda a crear rápidamente gráficos estadísticos complejos utilizando comandos simples y admite salida en formatos HTML, portátil y de servidor. También admite múltiples enlaces de idiomas, incluidos R, Python, lua, Julia, etc. Flask y Django también integran Bokeh, por lo que también puedes realizar visualizaciones en estas aplicaciones. Proporciona soporte para convertir archivos de visualización escritos por otras bibliotecas (como matplotlib, seaborn, ggplot, etc.). ).Por lo tanto, estas son las bibliotecas de Python más útiles para la visualización de datos. Ahora, analicemos las principales bibliotecas de Python utilizadas para implementar todo el proceso de aprendizaje automático.
Aprendizaje automático
Crear un modelo de aprendizaje automático que pueda predecir con precisión un resultado o resolver un problema específico es la parte más importante de cualquier proyecto de ciencia de datos.
Implementar ML, DL, etc. Esto, que implica escribir miles de líneas de código, puede resultar más engorroso cuando se desea crear un modelo para resolver problemas complejos a través de redes neuronales. Afortunadamente, no necesitamos escribir ningún algoritmo, porque Python viene con varios paquetes de software, que solo se utilizan para implementar técnicas y algoritmos de aprendizaje automático.
En este blog, nos centraremos en los principales paquetes de software de ML que proporcionan funciones integradas para implementar todos los algoritmos de ML.
Aquí hay una lista de las principales bibliotecas de Python para aprendizaje automático:
sci kit-learnxgboosteli 5 sci kit-learn
Scikit-learn es la más útil Python Una de las mejores bibliotecas para modelado de datos y evaluación de modelos. Tiene innumerables funciones con el único fin de crear modelos. Contiene todos los algoritmos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados y también tiene funciones bien definidas para el aprendizaje conjunto y facilitar el aprendizaje automático.
La siguiente es una lista de funciones de Scikit Learning:
Proporciona un conjunto de conjuntos de datos estándar para ayudarle a comenzar con el aprendizaje automático. Por ejemplo, el famoso conjunto de datos Iris y el conjunto de datos sobre precios de la vivienda de Boston forman parte de la biblioteca Scikit-learn. Métodos integrados para realizar aprendizaje automático supervisado y no supervisado. Esto incluye resolución de problemas, agrupación, clasificación, regresión y detección de anomalías. Con capacidades integradas de extracción y selección de características, ayuda a identificar atributos importantes en sus datos. Proporciona una forma de realizar una validación cruzada para evaluar el rendimiento del modelo y también proporciona una función de ajuste de parámetros para optimizar el rendimiento del modelo. XGBoost
XGBoost significa "Extreme Gradient Boosting" y es uno de los mejores paquetes de Python para el aprendizaje automático mejorado. Bibliotecas como LightGBM y CatBoost también están equipadas con funciones y métodos bien definidos. El objetivo principal de crear esta biblioteca es implementar el aumento de gradiente, que se utiliza para mejorar el rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.
Estas son algunas de sus características principales:
Esta biblioteca fue escrita originalmente en C++ y es considerada una de las bibliotecas más rápidas y efectivas para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. El algoritmo central XGBoost se puede paralelizar y utilizar eficazmente las capacidades de las computadoras de múltiples núcleos. Esto también hace que la biblioteca sea lo suficientemente potente como para manejar grandes conjuntos de datos y trabajar en redes de conjuntos de datos. Proporciona parámetros internos para realizar validación cruzada, ajuste de parámetros, regularización y manejo de valores faltantes, y también proporciona una API compatible con scikit-learn. Esta biblioteca se utiliza a menudo en las principales competiciones de ciencia de datos y aprendizaje automático porque se ha demostrado que supera a otros algoritmos. ElI5
ELI5 es otra biblioteca de Python centrada en mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Esta biblioteca es relativamente nueva y se usa comúnmente con XGBoost, LightGBM, CatBoost, etc. Mejorar la precisión de los modelos de aprendizaje automático.
Estas son algunas de sus características principales:
Proporciona integración con el paquete Scikit-learn para expresar la importancia de las características e interpretar 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. Admite la implementación de varios algoritmos para verificar modelos de caja negra, incluido el módulo Text Interpreter, que le permite interpretar predicciones realizadas por clasificadores de texto. Ayuda a analizar pesos y predicciones de modelos lineales generales (GLM) de scikit-learn, incluidos clasificadores y regresión lineal. Aprendizaje profundo
El mayor avance en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se produce a través del aprendizaje profundo. Con la introducción del aprendizaje profundo, ahora es posible construir modelos complejos y procesar enormes conjuntos de datos. Afortunadamente, Python proporciona los mejores paquetes de aprendizaje profundo para ayudar a construir redes neuronales efectivas.
En este blog, destacaremos los principales paquetes de aprendizaje profundo que brindan capacidades integradas para implementar redes neuronales complejas.
La siguiente es una lista de las principales bibliotecas de Python para aprendizaje profundo:
TensorFlowPytorchKerasTensorFlow
TensorFlow es una de las mejores bibliotecas de Python para aprendizaje profundo y es una Herramienta multiplataforma para diversas tareas. Una biblioteca de código abierto para programación de flujo de datos. Es una biblioteca matemática simbólica para construir redes neuronales poderosas y precisas. Proporciona una interfaz de programación multiplataforma intuitiva y es altamente extensible a una amplia gama de dominios.
Estas son algunas de las características clave de TensorFlow:
Le permite construir y entrenar múltiples redes neuronales para ayudar a escalar a grandes proyectos y conjuntos de datos. Además de admitir redes neuronales, proporciona funciones y métodos para realizar análisis estadísticos. Por ejemplo, tiene funciones integradas para crear modelos probabilísticos y redes bayesianas (como Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma, etc.). La biblioteca proporciona componentes jerárquicos que pueden realizar operaciones jerárquicas sobre pesos y sesgos, y también pueden ser. implementado mediante técnicas de regularización (como normalización por lotes, pérdida de paquetes, etc.) para mejorar el rendimiento del modelo. ). Viene con un programa de visualización llamado TensorBoard que puede crear gráficos y visualizaciones interactivos para comprender las dependencias de las funciones de datos. Un marco de aprendizaje automático de código abierto
Pytorch es un paquete de software de computación científica de código abierto basado en Python, que se utiliza para implementar tecnología de aprendizaje profundo y redes neuronales en grandes conjuntos de datos. Facebook utiliza activamente esta biblioteca para desarrollar redes neuronales que ayuden con 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 la integración con otros marcos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Al igual que NumPy, Pytorch proporciona una matriz multidimensional llamada Tensores. A diferencia de NumPy, incluso funciona en GPU. No sólo 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 y cree gráficos dinámicos en cada punto de ejecución de código. Estos gráficos ayudan en el análisis de series temporales y la previsión de ventas en tiempo real. Keras
Keras es considerada una de las mejores bibliotecas de aprendizaje profundo en Python. Proporciona soporte integral para la construcción, análisis, evaluación y mejora de redes neuronales. Keras se basa en Theano y la biblioteca TensorFlow Python, lo que proporciona capacidades adicionales para crear modelos de aprendizaje profundo complejos y a gran escala.
Las siguientes son algunas de las características principales de Keras:
Proporciona soporte para la construcción de varios tipos de redes neuronales, a saber, completamente conectadas, convolucionales, de agrupación, de bucle, de incrustación, etc. . Para grandes conjuntos de datos y problemas, estos modelos se pueden combinar aún más para crear una red neuronal completa con funciones integradas para realizar cálculos de redes neuronales, como definir capas, objetivos, funciones de activación, optimizadores y una gran cantidad de herramientas para hacerlo. más fácil de procesar imágenes y datos de texto. Tiene algunos conjuntos de datos preprocesados y modelos de entrenamiento, incluidos MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet, etc. Es fácil de ampliar y admite la adición de nuevos módulos, incluidas funciones y métodos. Procesamiento del lenguaje natural
¿Alguna vez te has preguntado cómo predice Google correctamente lo que estás buscando? La tecnología detrás de Alexa, Siri y otros chatbots es el procesamiento del lenguaje natural. La PNL juega un papel muy importante en el diseño de sistemas basados en inteligencia artificial, donde ayuda a describir la interacción entre el lenguaje humano y las computadoras.
En este blog, nos centraremos en los principales paquetes de procesamiento de lenguaje natural que proporcionan funciones integradas para implementar sistemas avanzados basados en inteligencia artificial.
Esta es una lista de las principales bibliotecas de Python para el procesamiento del lenguaje natural:
NLTKspaCyGensimNLTK (Natural Language Toolkit)
NLTK se considera la mejor para analizar el lenguaje humano y comportamiento. El mejor paquete de Python. La biblioteca NLTK es la primera opción de la mayoría de los científicos de datos. Proporciona una interfaz fácil de usar e incluye más de 50 corpus y recursos de vocabulario para ayudar a describir las interacciones humanas y construir sistemas basados en IA (como motores de recomendación).
Las siguientes son algunas funciones clave de la biblioteca NLTK:
Proporciona un conjunto de métodos de procesamiento de texto y datos para la clasificación, anotación, derivación, anotación, análisis y razonamiento semántico del análisis de texto. . Contiene contenedores para bibliotecas industriales de PNL para crear sistemas complejos que ayuden a clasificar texto y encontrar tendencias y patrones de comportamiento en el lenguaje humano. Tiene una guía completa que describe la implementación de la lingüística computacional y una guía de documentación API completa para ayudar a todos los principiantes a comenzar con la PNL. Cuenta con una gran comunidad de usuarios y profesionales y proporciona tutoriales completos y guías rápidas para aprender a utilizar Python para la lingüística computacional. Large
SpaCy es una biblioteca Python gratuita y de código abierto para implementar técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Cuando se trata de grandes cantidades de texto, es importante comprender el significado morfológico del texto y cómo clasificarlos para comprender el lenguaje humano. Estas tareas se pueden realizar fácilmente a través del espacio.
Las siguientes son algunas características clave de la biblioteca espacial:
Además de los cálculos lingüísticos, spaCy también proporciona un módulo independiente para crear, entrenar y probar modelos estadísticos para ayudarle a comprender mejor el significado de las palabras. Se incorporan varias anotaciones de idioma para ayudarlo a analizar la estructura gramatical de las oraciones. Esto no sólo ayuda a comprender la prueba sino también a encontrar la relación entre diferentes palabras de la oración. Se puede utilizar para aplicar tokenización a etiquetas anidadas complejas que contienen abreviaturas y múltiples signos de puntuación. Además de ser muy potente y rápido, spaCy brinda soporte para más de 51 idiomas. Gensim
Gensim es otro paquete de software Python de código abierto. Su modelado tiene como objetivo extraer temas semánticos de documentos y textos a gran escala para procesar, analizar y predecir el comportamiento humano a través de modelos estadísticos y computación del lenguaje. Ya sean datos sin procesar o datos no estructurados, tiene la capacidad de procesar cantidades masivas de datos.
Estas son algunas de las características principales de Genism:
Se puede utilizar para construir un modelo para clasificar documentos de manera efectiva al comprender la semántica estadística de cada palabra. Cuenta con algoritmos de procesamiento de texto como Word2Vec, FastText y análisis semántico latente. Estos algoritmos estudian patrones estadísticos en documentos para filtrar palabras innecesarias y construir modelos con sólo características importantes. Proporciona contenedores y lectores de E/S que pueden importar y admitir varios formatos de datos. Tiene una interfaz sencilla e intuitiva que los principiantes pueden utilizar fácilmente. La curva de aprendizaje de la API también es muy baja, lo que explica por qué a muchos desarrolladores les gusta esta biblioteca.