A partir de ahora las bibliotecas como
- numpy -> NumPy – NumPy
- scipy -> SciPy.org – SciPy.org
- scikit -> scikit-learn: aprendizaje automático en Python
- pandas -> Biblioteca de análisis de datos de Python
- NLKT -> Kit de herramientas de lenguaje natural
son pocos entre los populares …
Sin embargo, los más populares son
- ¿Cómo los robots artificialmente inteligentes mejorarán la sociedad?
- ¿Hemos entrado oficialmente en la era de los robots y la inteligencia artificial?
- ¿Qué 5 trabajos muy específicos serán asumidos en último lugar por la inteligencia artificial?
- ¿Qué pasaría si una IA fuerte estuviera disponible con una licencia de código abierto?
- No puedo confirmar si el cambio de EE a robótica podría ayudarme a hacer una buena carrera. ¿Qué tengo que hacer?
- Numpy
- Scipy
Que tienen algoritmos optimizados y paquetes nativos para hardware, aquí hay algunos puntos de referencia con paquetes nativos de Intel …
Dicho esto, si no tiene restricciones y desea aprender el aprendizaje automático, intente con
- Flujo tensorial Todos los símbolos en TensorFlow | TensorFlow
que contiene algoritmos optimizados y buen soporte comunitario. Por lo tanto, puede agregar a su currículum.
Créditos: hasta órdenes de magnitud Más rendimiento con la distribución de Intel de Python – TechEnablement
