Scikit-learn
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Gratuito y de código abierto. Distribuido bajo la licencia New BSD.Características
Algoritmos de clustering (K-Means, DBSCAN, Jerárquico, etc.); Herramientas de preprocesamiento de datos; Selección y evaluación de modelos; Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado; API consistente; Documentación extensa; Escrito en Python, Cython, C, C++; Soporte de GPU (a través de extensiones); Escalabilidad para grandes conjuntos de datos (Mini-Batch K-Means).Integraciones
Integración con NumPy, SciPy, Pandas; Compatibilidad con bibliotecas de visualización (Matplotlib, Seaborn); Integración con frameworks de aprendizaje profundo (TensorFlow, PyTorch - para preprocesamiento/evaluación); Integración con herramientas de MLOps (Neptune.ai, ZenML); Aceleración de GPU a través de extensiones (scikit-learn-intelex).Vista previa
Scikit-learn (sklearn) es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto ampliamente utilizada para el lenguaje de programación Python. Proporciona una API simple y consistente para una amplia gama de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, así como utilidades para preprocesamiento de datos, selección de modelos y evaluación. En el ámbito del clustering, Scikit-learn ofrece numerosos algoritmos potentes adaptados para diferentes tareas y tipos de datos, incluyendo K-Means, Mini-Batch K-Means (para grandes conjuntos de datos), DBSCAN (para encontrar clústeres de forma arbitraria y manejar ruido), clustering jerárquico, Spectral Clustering y Affinity Propagation. La biblioteca proporciona funciones convenientes para evaluar la calidad del clustering, como el Silhouette Score y el Calinski-Harabasz Index. Gracias a su facilidad de uso, extensa documentación y comunidad activa, Scikit-learn se ha convertido en un estándar de facto para muchas tareas de aprendizaje automático en Python, desde la investigación académica hasta las aplicaciones industriales. Juega un papel crucial en el ecosistema de IA/ML al permitir la creación rápida de prototipos, el entrenamiento y la implementación de modelos. Scikit-learn se desarrolla activamente, con nuevos algoritmos que se añaden constantemente y un rendimiento que se mejora, incluyendo optimizaciones para procesadores multinúcleo e integración con bibliotecas para aceleración en GPU.