A demanda por serviços de desenvolvimento Python está aumentando, e com razão. Python é uma linguagem poderosa, muito versátil e com inúmeros casos de uso para diversas necessidades do mercado. Do desenvolvimento de software ao desenvolvimento de aplicativos web, desenvolvimento de jogos e muito mais, o Python pode ser aproveitado para criar soluções digitais confiáveis.
Outra área importante onde o Python está brilhando nos tempos atuais é o aprendizado de máquina e a inteligência artificial. O aprendizado de máquina e a inteligência artificial são tecnologias de ponta altamente prevalentes devido às suas excelentes capacidades de processamento e análise de dados.
Hoje, as empresas realmente entendem o valor dos dados. Como resultado, eles desejam recursos para seus negócios que possam se aprofundar nos dados e obter insights valiosos a partir deles. É aqui que os aplicativos de IA e ML entram em ação e ajudam a processar os dados em profundidade.
O conhecimento gerado ajuda a reduzir custos de produção, aumentar a produtividade e melhorar a eficiência do negócio. Poucas pessoas sabem disso, mas esses aplicativos de IA e ML funcionam porque são desenvolvidos e suportados por várias bibliotecas Python.
Portanto, neste blog exploraremos várias bibliotecas Python que potencializam aplicativos de aprendizado de máquina e inteligência artificial e os ajudam a fazer uma diferença substancial em vários setores.
O que são bibliotecas Python?
Bibliotecas Python são uma coleção de código pré-compilado criado para operações específicas e bem definidas em um programa. Esses códigos geralmente são desenvolvidos para operações gerais de um programa que permanece o mesmo em vários aplicativos, como páginas de login, funções de calendário, integrações de mídia social, etc.
Além dos códigos pré-compilados, as bibliotecas Python também consistem em dados de configuração, modelos, documentação, classes, valores, etc. Essa coleção de códigos empacotados torna a programação conveniente e fácil para o desenvolvedor, pois ele pode pular a criação de funções semelhantes que atendam ao mesmo propósito. propósito repetidas vezes. As bibliotecas Python são extremamente benéficas para alcançar o sucesso de quase todos os serviços de desenvolvimento Python.
Como funcionam as bibliotecas Python?
Diferentes empresas de desenvolvimento Python utilizam diferentes maneiras de vincular bibliotecas a programas Python, dependendo de sua plataforma de software. Por exemplo, no ambiente MS Windows, as bibliotecas Python possuem uma extensão DLL (Dynamic Load Libraries) que é usada para vincular o programa à biblioteca AI Python.
Quando o programa é executado, o vinculador procura automaticamente a extensão da biblioteca e extrai as funcionalidades dessa biblioteca específica para fazer o programa funcionar. Não importa quão complexo seja o seu programa, as bibliotecas Python oferecem uma ótima maneira de tornar o processo de desenvolvimento mais fácil para os desenvolvedores.
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Qual é o papel do Python no aprendizado de máquina e na inteligência artificial?
Você deve estar se perguntando: existem inúmeras linguagens de programação, mas por que as empresas contratam apenas desenvolvedores Python para criar aplicações de aprendizado de máquina e programas de inteligência artificial? Os seguintes motivos ajudarão você a entender por que isso acontece:
Python é uma combinação de poder e flexibilidade
Python é baseado em conceitos de OOP (linguagem de programação orientada a objetos). Isso significa que é extensível e pode usar vários repositórios e bibliotecas. Além disso, Python consiste em inúmeras ferramentas de automação e interação que o tornam poderoso e funcional para a criação de tarefas de automação inteligentes.
Python possui extensas bibliotecas
Uma das razões pelas quais todos desejam contratar desenvolvedores Python e a crescente demanda pela linguagem é a disponibilidade de milhares de bibliotecas Python.
Você pode encontrar uma biblioteca Python para quase todos os problemas do planeta, tornando o desenvolvimento do seu programa mais rápido e fácil e garantindo uma implementação e integração tranquilas do programa.
Linguagem de código aberto com uma curva de aprendizado fácil
Python é uma linguagem de código aberto disponível para qualquer pessoa que queira aprendê-la. Além disso, o processamento de linguagem natural oferece fácil leitura e possui uma estrutura de sintaxe simples que os iniciantes podem entender facilmente.
Por ser uma linguagem fácil e eficaz de aprender, é a preferida por um grande número de desenvolvedores de aplicativos em todo o mundo.
Apoiado pela vasta comunidade Python
Python é uma das linguagens que mais cresce no mundo. Não apenas os desenvolvedores Python, mas também os serviços de desenvolvimento Python em todo o mundo quadruplicaram nos últimos anos.
Este aumento no número de desenvolvedores Python ampliou o suporte à extensa comunidade Python, que está sempre ativa e ansiosa para trabalhar em novos problemas e usar Python para melhorar o mundo digital e os negócios.
Leia o blog para saber por que você deve escolher Python para seu próximo projeto
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Quais são as principais bibliotecas Python usadas em ML e IA?
As bibliotecas Python desempenham um papel importante em tornar o aprendizado de máquina e a inteligência artificial as tecnologias que são hoje. Aqui estão algumas das bibliotecas Python mais populares que são aproveitadas no desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina e inteligência artificial:
1. Numerosos
É uma biblioteca Python popular usada para lidar com dados multidimensionais e funções matemáticas complexas usadas nos dados. A biblioteca NumPy aumenta a velocidade de cálculo de expressões matemáticas e a execução de funções complexas que funcionam em matrizes.
Características principais:
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Manipulação de formas.
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Discrição das transformações de Fourier.
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Operações estatísticas e álgebra linear.
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Suporte para matrizes n-dimensionais.
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Limpeza e manipulação de dados.
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Simulações aleatórias.
2. Pandas
Pandas é uma biblioteca Python proeminente para conceitos de aprendizado de máquina. É uma biblioteca de análise de dados que analisa e manipula dados. O Pandas torna mais fácil para os desenvolvedores trabalharem com dados multidimensionais estruturados e conceitos de séries temporais e produzir resultados eficientes.
Características principais:
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Alinhamento de dados e tratamento de dados faltantes.
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Mesclando e unindo conjuntos de dados.
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Remodelação e dinamização do conjunto de dados.
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Vazamento de dados.
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Manipulação e análise de dados.
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Indexação de dados.
3.Matplotlib
É uma biblioteca de visualização de dados usada para projetar diagramas e gráficos. A biblioteca em si é uma extensão do SciPy e lida com modelos de dados complexos do Pandas, bem como estruturas de dados do NumPy. Matplotlib oferece recursos como Basemap, ferramentas GTK, Cartopy, Mplot4d, etc., que ajudam a gerar gráficos de imagens, gráficos 3D, gráficos de contorno e muito mais.
Características principais:
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Gráficos, diagramas, histogramas, gráficos, etc. alta qualidade.
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Intuitivo e fácil de usar.
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Suporte ao kit de ferramentas GUI.
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Projeções cartográficas.
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Reconhecimento de padrões de dados.
4. Ficção científica
É uma biblioteca Python originada do NumPy. O SciPy é aproveitado pelos serviços de desenvolvimento Python para realizar computação técnica e científica em grandes conjuntos de dados. A biblioteca possui módulos integrados de otimização de matriz e álgebra linear que auxiliam na análise científica e na engenharia.
Características principais:
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Sub-rotinas de manipulação de array.
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A facilidade de uso.
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Visualização e manipulação de dados.
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Análise científica e técnica.
5. Aprendizagem científica
É uma poderosa biblioteca Python que foi originalmente gerada para servir modelagem de dados e construção de algoritmos de aprendizado de máquina. Possui uma interface simples, atrativa e consistente, excepcionalmente fácil de usar, facilitando o uso e o compartilhamento de dados.
Características principais:
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Modelagem de dados.
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Algoritmos de aprendizado de máquina ponta a ponta.
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Seleção de modelo.
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Classificação de dados.
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Redução de dimensionalidade.
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Pré-processamento de dados.
6. TensorFlow
É uma biblioteca de código aberto usada para fins de dados e produção. A biblioteca é oferecida pelo Google e pode ser utilizada para facilitar a criação de modelos de aprendizado de máquina. O TensorFlow oferece uma estrutura e arquitetura flexíveis que permitem sua execução em várias plataformas de computação. Porém, possui sua unidade de processamento de tensores (TPU) através da qual os melhores resultados podem ser obtidos.
Características principais:
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Criação de modelos de aprendizagem profunda.
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Processamento de linguagem natural.
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Capacidades de abstração.
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Gerenciamento de redes neurais profundas.
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Reconhecimento de imagens, texto e voz.
7. Queras
É uma biblioteca de rede neural Python de código aberto oferecida como uma extensão da biblioteca TensorFlow. Keras foi projetado para construir e avaliar redes neurais em modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. A biblioteca é flexível, modular e extensível e pode ser integrada com alvos, otimizadores, camadas e funções de ativação.
Características principais:
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Funções de ativação e custo.
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Agrupamento de dados.
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Desenvolvimento de camadas neurais.
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Normalização em lote.
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Construindo modelos de aprendizagem profunda.
8. Teano
É uma biblioteca Python amplamente utilizada por várias empresas de desenvolvimento Python para avaliar expressões matemáticas complexas. Ele foi desenvolvido especificamente para tecnologia de aprendizado de máquina e permite otimização e avaliação eficientes de cálculos matriciais. Theaono pode ser integrado ao NumPy para aumentar a velocidade de cálculo em 140%.
Características principais:
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Avaliações mais rápidas e estáveis.
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Cálculos matemáticos de alto desempenho.
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Cálculo intensivo de dados.
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Trabalhe com matrizes multidimensionais.
9. PyTorch
Bibliotecas Python muito populares e prontas para produção para conceitos de aprendizado de máquina. A biblioteca oferece suporte à aceleração de GPU e fornece otimização de desempenho para redes neurais profundas. PyTorch é usado principalmente para melhorar o desempenho de estruturas de aprendizado profundo e é apoiado por uma grande comunidade Python.
Características principais:
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Desenvolvimento de modelos de aprendizagem profunda.
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Multiplicação de matrizes-vetores.
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Distribuição e operações estatísticas.
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Maior controle sobre conjuntos de dados.
Conclusão
As bibliotecas Python são muito benéficas ao trabalhar com tecnologias de aprendizado de máquina e inteligência artificial. É por isso que a demanda por contratação de desenvolvedores Python aumenta a cada dia que passa. Aqui na Thinkitive, temos uma equipe de especialistas apaixonados em Python que entendem as complexidades da linguagem de programação Python para desenvolver aplicativos capazes de ML e IA.
Perguntas mais frequentes
Qual é a melhor biblioteca Python para desenvolver aplicativos de ML e IA?
Todas as bibliotecas mencionadas acima são capazes de criar aplicativos funcionais de ML e IA. A biblioteca mais apropriada para o seu projeto dependerá dos recursos pretendidos que você deseja usar na sua aplicação.
Aprender sobre as bibliotecas Python é suficiente para desenvolver aplicativos de IA e ML?
As bibliotecas Python são grandes e cobrem quase todos os objetivos da tecnologia de IA e ML. Portanto, ter seu conhecimento junto com os conceitos de Python pode ajudá-lo a criar bons aplicativos viáveis.
Por que Python é usado para IA?
Python oferece grande legibilidade e sintaxe de codificação simples, tornando-o adequado para a construção de aplicativos de IA.
Como garantir que Thinkitive seja a escolha certa para meu projeto de IA?
Thinkitive é uma empresa líder em desenvolvimento Python com os melhores desenvolvedores Python do setor e experiência na construção de centenas de aplicativos Python. Você pode entrevistar nossos especialistas em Python e consultar nosso portfólio para analisar se somos a escolha certa para o seu projeto.
