Esquema de Librerías Python y sus Áreas de Aplicación

1. Pytorch

1.1. Áreas de Aplicación: Aprendizaje Automático, Inteligencia Artificial.

1.2. Vinculación: Destacada en Machine Learning y ejecución eficiente de modelos de Deep Learning.

2. Numpy

2.1. Áreas de Aplicación: Matemáticas, Álgebra.

2.2. Vinculación: Soporte integral para operaciones matemáticas y manipulación de matrices.

3. SymPy

3.1. Áreas de Aplicación: Matemáticas Simbólicas, Sistemas Algebraicos Computacionales.

3.2. Vinculación: Simplificación de código en operaciones matemáticas simbólicas.

4. Scikit-learn

4.1. Áreas de Aplicación: Aprendizaje Automático, Análisis de Datos.

4.2. Vinculación: Herramientas para problemas de clasificación y regresión en Machine Learning.

5. Seaborn

5.1. Áreas de Aplicación: Estadística.

5.2. Vinculación: Especializada en la creación de modelos estadísticos, fusión entre Pandas y Matplotlib.

6. NuPIC

6.1. Áreas de Aplicación: Inteligencia Artificial.

6.2. Vinculación: Implementa algoritmos de aprendizaje en una plataforma de inteligencia artificial.

7. Gensim

7.1. Áreas de Aplicación: Procesamiento de Lenguaje Natural.

7.2. Vinculación: Soporte en el procesamiento de modelos con datos de texto y extracción de tópicos.

8. OpenCV Python

8.1. Áreas de Aplicación: Procesamiento de Imágenes.

8.2. Vinculación: Lectura, escritura y diagnóstico de imágenes en Python.

9. Theano

9.1. Áreas de Aplicación: Matemáticas, Optimización.

9.2. Vinculación: Análisis, descripción y optimización de declaraciones matemáticas para procesos de cómputo más rápidos.