Descarregue o Infográfico e conheça as bibliotecas Python para machine learning e análise de dados!

As bibliotecas Python são ferramentas essenciais para cientistas de dados e engenheiros de machine learning. Python é uma das linguagens mais populares para estas tarefas, em parte devido a sua sintaxe clara e concisa, bem como ao vasto conjunto de bibliotecas disponíveis para suporte a essas atividades.

Cada biblioteca tem a sua especialidade e área de foco, mas juntas elas fornecem uma ampla gama de ferramentas para a manipulação e análise de dados, bem como para a construção e treino de modelos de machine learning.

Neste infográfico, exploramos algumas das bibliotecas Python mais populares e úteis para machine learning e análise de dados.

Machine Learning consiste na execução de algoritmos que criam de modo automático modelos de representação de conhecimento com base num conjunto de dados. Esta aprendizagem assenta no pressuposto que se deve treinar as máquinas, dando-lhes acesso aos dados históricos, uma ou mais medidas de desempenho, e deixando o algoritmo “aprender”, ou seja, ajustar de modo iterativo o modelo de representação de conhecimento de modo a que este melhore o seu desempenho.

Após este treino, o modelo tem um potencial para efetuar previsões de qualidade em situações futuras e que estejam relacionadas com padrões históricos. Esta estratégia pode mesmo ser usada para aceder à Internet e aprender de modo contínuo com a todos os dados que forem procurados.

Na verdade, este é um método de análise de dados que está tão instituído no nosso dia-à-dia que praticamente não nos apercebemos da sua utilização.

Por exemplo, as recomendações da Amazon, as pesquisas da Web e as traduções automáticas do serviço Google são baseadas em algoritmos de machine learning.

Com o machine learning os computadores facilitam a nossa vida, agindo de forma rápida e subtil, apesar de muitas das vezes exigirem um grande volume de dados e processamento na fase de treino.