Python: melhor linguagem para Machine Learning. Entenda!

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Por Marino Catarino,

Uma das linguagens mais utilizadas em ciência de dados é o Python. Sua implementação iniciou em 1989 na Holanda e possui como uma das principais características não ser complexa, sendo de fácil aprendizado. 

O Python é uma linguagem de código livre, multi-plataforma e simples de ser compreendida por utilizar poucos caracteres especiais e possui uma identificação para marcação dos blocos, facilitando a sua leitura e manutenção de código. 

Outra característica da linguagem Python é que ela possui uma biblioteca padrão muito completa, contendo métodos e funções que vão desde o acesso a bancos de dados até a interface gráficas com o usuário.

 Por essas e outras características, o Python acabou reunindo uma grande comunidade de especialistas ao seu redor. 

Essa comunidade evolui, discute e compartilha assuntos referentes ao Python além de auxiliar em solucionar problemas apresentados por membros da comunidade e em responder a perguntas relacionadas com ciência e análise de dados. 

O cientista de dados adota a linguagem Python por esta permitir que ele apresente os resultados de seus estudos e aplicações de forma clara, através do uso de bibliotecas que facilitam a criação de interfaces de visualização. O Python disponibiliza uma grande variedade de bibliotecas voltadas para a ciência de dados, sendo as principais:

• NumPy: biblioteca que possui uma coleção de funções matemáticas e suporta operações para vetores, grandes matrizes e matrizes multidimensionais;

• SciPy: uma biblioteca baseada no NumPy que estende seus recursos tendo ferramentas que auxilia en problemas de álgebra linear, cálculo integral e teoria da probabilidade, por exemplo. 

• Pandas: uma biblioteca que oferece estruturas de dados e diversas ferramentas para análise e manipulação de dados. Possui muitos métodos internos que permitem agrupar, filtrar e combinar dados.

• Matplotlib: uma biblioteca para criar diagramas e gráficos bidimensionais. Permitindo gerar gráficos como histogramas, de dispersão até gráficos de coordenadas não cartesianas.

• Seaborn: baseada na biblioteca Matplotlib, o Seaborn contém configurações padrão mais adequadas para o processamento de gráficos. Dentre os padrões eles podemos citar o mapa de calor e os gráficos de violino. 

Em conjunto com a ciência de dados temos o aprendizado de máquina, que é uma área da inteligência artificial que possibilita a automatização de análise de dados. 

Consiste, basicamente, em sistemas que podem aprender com dados durante a fase de testes, identificando padrões aplicando o conhecimento adquirido em outros conjuntos de dados possibilitando a tomada de decisões com a mínimo intervenção humana. 

Para atender a esta nova necessidade de Machine Learning, a linguagem Python disponibiliza uma grande variedade de bibliotecas direcionadas, dentre elas se destacam:

• Scikit-learn: esta biblioteca foi desenvolvida em cima do Numpy, Matplotlib e Scipy. Oferece soluções simples e eficientes para a análise de dados, mineração de dados e o aprendizado de máquina. Disponibiliza diversos algoritmos para muitas tarefas de mineração de dados e aprendizado de máquina, como exemplo temos classificação, regressão, redução de dimensionalidade, clustering e Support Vector Machines (SVM). 

• Tensor Flow: é um framework para aprendizagem profunda (Deep Learning) que possui diversos modelos e algoritmos de Machine Learning e Aprendizado Profundo. Contém ferramentas para trabalhar com redes neurais artificiais com diversos conjuntos de dados e torna mais simples a transição de um protótipo de testes para um sistema de produção.

• PyTorch: permite executar cálculos de tensores com aceleração de GPU,  calcular gradientes de forma automática e criar grafos computacionais dinâmicos. Possui uma API bem completa relacionada a redes neurais.

• Keras: é uma biblioteca de aprendizado profundo para trabalhar com redes neurais que roda em cima do Tensor Flow. Foi desenvolvida com o objetivo de permitir a experimentação rápida com os algoritmos de aprendizado profundo, ou seja, possibilita evoluir da pesquisa para o resultado com grande rapidez. 

Python é uma linguagem completa para o cientista de dados que atende bem a este profissional. Além de contém as bibliotecas necessárias para realizar a análise dos dados, também permite melhorar sua pesquisa através das bibliotecas de Machine Learning e de Deep Learning.

Também existe as bibliotecas gráficas, que permitem apresentar, de forma coerente, os resultados obtidos. Com isso o cientista necessita apenas aprender uma linguagem de programação.

A linguagem Python facilita na parte da programação e utilização dos algoritmos, porém a escolha de qual técnica usar para realizar a análise e o aprendizado de máquina vai depender do problema que o Cientista de Dados está tentando resolver. Não basta ter a ferramenta adequada se não souber como utilizar.

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