Este é o quarto artigo da série sobre Conceitos Fundamentais de Machine Learning. Se está chegando agora comece pela Parte 1 clicando aqui.

Imagine se cada tarefa no processo de Ciência de Dados tivesse que ser feita a partir do zero? Acessar o sistema operacional para buscar um arquivo, manipular dataframes, salvar modelos de Machine Learning. O trabalho seria árduo. Mas não precisamos fazer tudo do zero. Temos uma infinidade de pacotes e bibliotecas que simplificam e agilizam nosso trabalho.

No seu próximo projeto, antes de tentar construir algo do zero e reinventar a roda, faça a seguinte pergunta: alguém no planeta já passou por esse mesmo problema e teve a mesma necessidade? A resposta é um provável sim e seu trabalho é buscar um pacote que ajude na sua tarefa. Lembre-se que seu trabalho não é fazer buscas no sistema operacional, manipular arquivos ou salvar modelos de Machine Learning. Seu trabalho é resolver problemas e entregar soluções. Quanto mais rápido e eficiente você executar seu trabalho, melhor.

No momento que escrevemos este artigo, a Linguagem Python tem 301.905 pacotes (verificar no site PyPi) e a Linguagem R tem 17.498 (verificar no CRAN). É realmente muito provável que um desses pacotes possa ser útil no seu trabalho. O mesmo vale para muitas outras linguagens de programação.

As bibliotecas e módulos em Python, por exemplo, facilitam muito o trabalho com problemas de aprendizado de máquina. Há uma grande variedade de módulos Python disponíveis para diferentes tipos de tarefas relacionadas a Machine Learning. Essas bibliotecas simplificam a maioria das tarefas complexas, pois você não precisa codificar arquiteturas complicadas e requisitos de modelagem do zero. Vejamos alguns dos módulos essenciais que são úteis para a construção de modelos de Machine Learning, especificamente em Linguagem Python.

O Pandas é uma das melhores ferramentas de aprendizado de máquina e Ciência de Dados para explorar e analisar os dados disponíveis nos conjuntos de dados coletados. Ele pode ler vários formatos, como arquivos CSV, e você pode usar essa ferramenta para identificar os padrões em seus dados e planejar como pode utilizar esses pontos de dados para construir ou treinar seu modelo de aprendizado de máquina. Acesse a documentação oficial aqui.

Matplotlib e Seaborn são duas das melhores ferramentas de visualização para plotar seus pontos de dados e visualizar a organização dos dados. Essas bibliotecas fornecem ao Cientista de Dados uma pista sobre quais são os detalhes mais essenciais nos quais eles precisam se concentrar ao construir seus modelos de aprendizado de máquina. A Análise Exploratória de Dados (EDA) no aprendizado de máquina é uma etapa crucial em que todos os profissionais devem se concentrar para desenvolver modelos e projetos de aprendizado de máquina criativos, eficazes, eficientes e exclusivos. 

Scikit-learn é outro módulo fantástico. Depois de instalar este módulo, você pode executar facilmente a implementação de uma ampla variedade de tarefas, problemas e algoritmos de aprendizado de máquina com apenas algumas linhas de código. Usando este módulo, a maior parte do esforço complexo necessário para resolver um projeto ou tarefa complicada de Machine Learning é significativamente reduzida. Ter conhecimento dessa biblioteca aumentará suas habilidades para realizar cálculos mais rápidos durante a programação.

Existem muitos outros módulos incríveis e bibliotecas de aprendizado de máquina disponíveis em Python. Essa lista exigiria um artigo inteiro próprio. Portanto, cobriremos esses tópicos no futuro. Todos esses módulos e bibliotecas incríveis e muitos outros são usados nos cursos da Formação Cientista de Dados, aqui na DSA.

Confira no link abaixo mais algumas recomendações:

5 Pacotes Python Que Todo Cientista de Dados Deve Conhecer

Até a Parte 5.

Referências:

Machine Learning em Python e R

Machine Learning 101: Master ML