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Anaconda es una distribución integral y de código abierto de Python y R, diseñada para simplificar la gestión de paquetes y el despliegue para la computación científica, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Desarrollada por Anaconda, Inc., ofrece una plataforma robusta con herramientas para científicos de datos, desarrolladores y equipos de TI.
Chainer es un framework de deep learning de código abierto que ofrece una plataforma flexible, intuitiva y de alto rendimiento para redes neuronales, con gráficos dinámicos define-by-run, aceleración por GPU y amplio soporte de arquitecturas. Desarrollado por Preferred Networks con contribuciones importantes de grandes empresas tecnológicas, es ideal para investigación, prototipado y entrenamiento distribuido, aunque actualmente se encuentra en modo de mantenimiento.
Dash es un framework de Python de código abierto desarrollado por Plotly para crear aplicaciones interactivas de visualización de datos y paneles, combinando Flask, React.js y Plotly.js para ofrecer soluciones de analítica y business intelligence sin interrupciones.
Descubre una solución escalable en Python para la extracción de datos de facturas utilizando OCR basado en IA. Aprende a convertir PDFs, subir imágenes a la API de FlowHunt y recuperar datos estructurados eficientemente en formato CSV, optimizando tus flujos de trabajo de procesamiento de documentos.
Gensim es una popular biblioteca de Python de código abierto para procesamiento de lenguaje natural (NLP), especializada en modelado de temas no supervisado, indexación de documentos y recuperación de similitud. Gestiona eficientemente grandes conjuntos de datos, soporta análisis semántico y es ampliamente utilizada en investigación e industria para minería de texto, clasificación y chatbots.
Google Colaboratory (Google Colab) es una plataforma de cuadernos Jupyter basada en la nube de Google, que permite a los usuarios escribir y ejecutar código Python en el navegador con acceso gratuito a GPUs/TPUs, ideal para aprendizaje automático y ciencia de datos.
Jupyter Notebook es una aplicación web de código abierto que permite a los usuarios crear y compartir documentos con código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Ampliamente utilizado en ciencia de datos, aprendizaje automático, educación e investigación, soporta más de 40 lenguajes de programación e integración fluida con herramientas de IA.
Keras es una API de redes neuronales de alto nivel, potente y fácil de usar, de código abierto, escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, CNTK o Theano. Permite una experimentación rápida y admite casos de uso tanto en producción como en investigación gracias a su modularidad y simplicidad.
Una matriz de confusión es una herramienta de aprendizaje automático para evaluar el desempeño de los modelos de clasificación, detallando verdaderos/falsos positivos y negativos para aportar información más allá de la exactitud, especialmente útil en conjuntos de datos desbalanceados.
Natural Language Toolkit (NLTK) es un conjunto integral de bibliotecas y programas de Python para el procesamiento de lenguaje natural (PLN) simbólico y estadístico. Ampliamente utilizado en la academia y la industria, ofrece herramientas para tokenización, stemming, lematización, etiquetado POS y más.
NumPy es una biblioteca de Python de código abierto crucial para la computación numérica, que proporciona operaciones eficientes con arrays y funciones matemáticas. Es la base de la computación científica, la ciencia de datos y los flujos de trabajo de aprendizaje automático al permitir el procesamiento rápido de datos a gran escala.
Pandas es una biblioteca de manipulación y análisis de datos de código abierto para Python, reconocida por su versatilidad, estructuras de datos robustas y facilidad de uso en el manejo de conjuntos de datos complejos. Es una piedra angular para analistas y científicos de datos, apoyando la limpieza, transformación y análisis eficientes de datos.
Plotly es una avanzada biblioteca de gráficos de código abierto para crear gráficos interactivos y de calidad para publicaciones en línea. Compatible con Python, R y JavaScript, Plotly permite a los usuarios crear visualizaciones de datos complejas y admite una amplia gama de tipos de gráficos, interactividad e integración con aplicaciones web.
Scikit-learn es una potente biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Python, que proporciona herramientas simples y eficientes para el análisis predictivo de datos. Ampliamente utilizada por científicos de datos y profesionales de machine learning, ofrece una amplia gama de algoritmos para clasificación, regresión, agrupamiento y más, con integración perfecta en el ecosistema de Python.
SciPy es una robusta biblioteca de Python de código abierto para computación científica y técnica. Basada en NumPy, ofrece algoritmos matemáticos avanzados, optimización, integración, manipulación de datos, visualización e interoperabilidad con bibliotecas como Matplotlib y Pandas, lo que la convierte en esencial para la computación científica y el análisis de datos.
spaCy es una robusta biblioteca de Python de código abierto para el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) avanzado, conocida por su velocidad, eficiencia y características listas para producción como la tokenización, el etiquetado POS y el reconocimiento de entidades nombradas.
