PyBrain é uma biblioteca modular de aprendizagem de máquinas para Python. Seu objetivo é oferecer algoritmos flexíveis, fáceis de usar mas ainda poderosos para tarefas de Machine Learning e uma variedade de ambientes predefinidos para testar e comparar seus algoritmos.

PyBrain é a abreviação de Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence e Neural Network Library. Na verdade, nós criamos o nome primeiro e mais tarde fizemos a engenharia reversa deste “Backronym” bastante descritivo.

Como o PyBrain é diferente?

Embora existam algumas bibliotecas de aprendizagem de máquinas por aí, PyBrain pretende ser uma biblioteca modular muito fácil de usar que pode ser usada por estudantes de nível básico, mas ainda oferece a flexibilidade e algoritmos para o estado da pesquisa. Estamos constantemente trabalhando em mais e mais rápidos algoritmos, desenvolvendo novos ambientes e melhorando a usabilidade.

O que o PyBrain pode fazer

PyBrain, como seu nome escrito já sugere, contém algoritmos para redes neurais, para aprendizagem de reforço (e a combinação dos dois), para aprendizagem não supervisionada, e evolução. Como a maioria dos problemas atuais lida com o estado contínuo e espaços de ação, devem ser usados aproximadores de função (como as redes neurais) com a grande dimensionalidade. Nossa biblioteca é construída em torno de redes neurais no núcleo e todos os métodos de treinamento aceitam uma rede neural como a instância a ser treinada. Isto faz do PyBrain uma ferramenta poderosa para tarefas da vida real.

Using PyBrain

PyBrain é de código aberto e livre para uso de todos (é licenciado sob a Licença de Software BSD). Basta baixá-lo e começar a usar os algoritmos e módulos do seu próprio projeto ou dar uma olhada nos tutoriais e exemplos fornecidos. Se você usa PyBrain para sua pesquisa, pedimos a gentileza de citar-nos em suas publicações. Use a referência abaixo ou importe esta referência bibtex.