¿Cuáles son las mejores bibliotecas de aprendizaje automático?

Depende de su caso de uso.

El flujo del tensor tiene muchas características avanzadas y se mantiene regularmente. Siempre es seguro comenzar con Tensor flow, ya que forma parte de los desarrolladores de Google. Tiene la mejor documentación.

También tienen un parque infantil para la red neuronal. Tensorflow – Zona de juegos de redes neuronales

Theano es otra alternativa al flujo tensorial pero es de muy bajo nivel. Velocidad en un profesional. Pero el apoyo es pobre.

Hay otros también, si quieres puedes probar con estos. BigDL, Caffe, Caffe2, Chainer, Keras, Paddle.

En https://www.askarvi.com fuimos con tensorflow, encontramos que la implementación es más fácil en clústeres. Pero puede elegir cualquier cosa según el caso de uso. Si solo quieres aprender, sugiero ir con Tensorflow

OMI esto no tiene respuesta.

Esto es como preguntar: “¿Qué automóvil es el mejor?” O “¿Qué herramienta en la caja de herramientas de un carpintero es la mejor?”

Una biblioteca de aprendizaje automático puede ser la más adecuada para una combinación de: problema, conjunto de datos, desarrollador / equipo con habilidades existentes, configuración organizativa, restricciones de tamaño, tiempo y memoria, interoperabilidad, posible hardware, y creo que olvidé algunas otras restricciones.

El contexto es el rey.

¡No puedes seleccionar una la mejor biblioteca! Siempre debe verificar tantos como sea posible; esto es fácil con la plataforma MLJAR para construir modelos de Machine Learning

Te daré con respecto a los lenguajes de programación.

R – Paquete Caret

Python – scikit-learn

Java – Weka (herramienta también disponible)

Tenemos un par de bibliotecas de máquinas disponibles, aunque Tensorflow lanzado por Google parece ser la biblioteca más utilizada en la actualidad. Tenemos otras bibliotecas como Pytorch, Keras, etc., que se utilizan para realizar tareas específicas 🙂