Python AI: ¿Por qué Python es tan bueno para el aprendizaje automático?

Hoy vivimos en un mundo de datos y sus tecnologías asociadas. El siglo XXI y los venideros se denominarán siglo AI/ML. Con el aumento de la adopción de la inteligencia artificial, aumenta el número de tecnologías que facilitan su uso. Elegir un lenguaje de programación que mejore y potencie la implementación de la IA se vuelve crucial.

Esta publicación de blog profundizará en el aprovechamiento de Python para IA y ML. Después de leer este artículo, le aseguramos que tendrá una mejor comprensión y claridad sobre la creciente adopción de Python para la implementación de AI y ML, una parte de AI.

Aumento de la IA y el aprendizaje automático: tecnologías del futuro

¿Qué opinas? ¿Es la Inteligencia Artificial una necesidad de los tiempos modernos o simplemente una mejora tecnológica? Déjame decirte que esta era necesita Inteligencia Artificial. No importa si se trata de TI, medicina, educación o el sector de la salud, todos los días se genera una gran cantidad de datos. ¿Es factible extraer la información deseada de una fuente de datos sin procesar tan amplia? Es un gran no. Aquí la IA resulta útil.

La Inteligencia Artificial utiliza diferentes algoritmos de aprendizaje automático para limpiar, extraer y analizar datos. Elabora pronósticos precisos en forma de gráficos que facilitan decisiones comerciales esenciales. Ésta es la razón de una repentina escalada en la demanda de analistas en el mercado laboral. Aunque la IA ofrece grandes predicciones, la mente humana decide su nivel de precisión.

Los siguientes puntos destacan las aplicaciones de la IA en diversas industrias:

1. IA en el campo clínico
2. IA en el sector educativo
3. IA en tecnología financiera
4. IA en bienes de consumo
5. IA en la industria de la moda

A medida que la IA se abre camino en diversas industrias, la complejidad del desarrollo tecnológico aumenta enormemente. Por lo tanto, la necesidad del momento es un lenguaje simple que reduzca la complejidad del desarrollo en lugar de uno difícil que aumente aún más el nivel de complejidad. Uno de esos lenguajes es Python. El artículo ahora arrojará luz sobre todos los aspectos de la idoneidad de Python para la IA.

Python y IA/ML

Python es un lenguaje de programación moderno de rápido crecimiento con muchas aplicaciones. Es uno de los lenguajes principales que uno comienza o aprende más recientemente en los primeros años de programación. Es una Fm de propósito general; por lo tanto, se utiliza en desarrollo de aplicaciones, automatización de procesos, scripting, pruebas de software, creación de prototipos, etc. ¿Sabías que Python es el lenguaje de programación más recomendado para IA? ¿No es así? Es.

Piensa por un momento. ¿Qué hace que Python sea la opción de desarrollador más adecuada cuando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático entran en escena? Hay muchas razones, las más destacadas se analizan en la sección siguiente.

Factores que favorecen a Python para AI y ML

Profundicemos en las ocho características principales de Python que lo convierten en un lenguaje de programación ampliamente aceptado para implementar IA. Estos factores están bien investigados y le ayudarán significativamente a tomar decisiones sobre la elección del idioma para la IA. Empecemos:

1. Sintaxis simple

Al principio, comentamos que Python es la elección de los principiantes. ¿Sabes por qué? Es por su sintaxis. Python consta de una sintaxis concisa y sencilla. Incluso una persona sin conocimientos técnicos puede entenderlo, ya que es similar al inglés. Por ejemplo, para imprimir una línea, simplemente puede escribir print(«el texto a imprimir»). ¿No es así de simple? Es. Se necesita menos tiempo para aprender la sintaxis y comenzar el desarrollo.

La sintaxis del código permite a los desarrolladores acceder a los detalles del código incluso cuando está escrito por otra persona. Se puede copiar y modificar fácilmente el código. Depurar y corregir código lleva menos tiempo y no interrumpe a los desarrolladores.

2. Soporte masivo de bibliotecas y marcos

Python es un lenguaje muy conocido por su diversa colección de bibliotecas y marcos. Con la ayuda de las bibliotecas, los desarrolladores no tienen que codificar desde cero cada vez. Las bibliotecas son un conjunto de módulos de código preescritos que aumentan la velocidad de desarrollo. Sabemos que las aplicaciones de IA/ML son complejas debido al procesamiento continuo de datos. Es necesario desarrollar aplicaciones que requieren mucho tiempo en un tiempo mínimo pero con un funcionamiento sin errores. Estas bibliotecas son útiles para este tipo de tareas.

Hay una lista de bibliotecas AI/ML en Python. Algunos de los más significativos son:

• NumPy: una biblioteca para cálculos numéricos y operaciones con matrices.
• SciPy: una biblioteca informática científica y técnica.
• Theano: se utiliza para realizar cálculos numéricos rápidos y entrenar modelos de aprendizaje profundo.
• Pandas: una biblioteca de manipulación y análisis de datos de Python.
• PyBrain: una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para redes neuronales.
• PyTorch: un marco Python de aprendizaje profundo de código abierto.
• Tensorflow: una biblioteca de capacitación de modelos de aprendizaje profundo que utiliza la API de Keras de alto nivel

3. Portabilidad y extensibilidad

Python es un lenguaje portátil o independiente de plataforma. Puede funcionar en todo tipo de plataformas, como Windows, MAC, Unix y Linux. Por lo tanto, los desarrolladores no necesitan reescribir código para varias plataformas, lo que ahorra tiempo y aumenta la productividad.

La compatibilidad multiplataforma juega un papel importante en la creación de aplicaciones de IA. Las aplicaciones de IA requieren un conjunto diferente de recursos, por lo que requieren una mayor colaboración. Si el lenguaje base es portátil, transferir el código de una máquina a otra es fácil, con algunas modificaciones para garantizar la compatibilidad de la versión.

4. Versatilidad

Python es un lenguaje en constante evolución. Se actualiza constantemente y amplía la cobertura de su dominio. Puede ser utilizado tanto por principiantes como por profesionales experimentados según sus necesidades. Python admite múltiples aspectos de la programación, como la programación orientada a objetos, la programación procedimental y la programación funcional.

5. Escalabilidad

Con Python, los desarrolladores pueden ajustar la carga de trabajo de su aplicación según los requisitos resultantes. Se puede crear una aplicación de IA a pequeña escala utilizando Python y luego aumentar su potencial para acumular las modificaciones necesarias.

6. Soporte comunitario y documentación

Los codificadores de Python tienen presencia global. Python tiene soporte comunitario integrado. El desarrollo de aplicaciones de IA, especialmente la depuración, necesita orientación si se queda atascado en algún momento. Puede obtener sugerencias de expertos en múltiples foros de la comunidad Python en línea. Incluso se puede colaborar en proyectos de IA a través de estos foros.

Los entusiastas de Python pueden acceder a una variedad de documentación de Python en línea. Muchos profesionales comparten mucha información sobre las dificultades que enfrenta un desarrollador al crear aplicaciones de IA/ML. Los novatos pueden seguir estos tutoriales y superar sus desafíos de desarrollo.

7. Integración y creación de prototipos

Python se integra fácilmente con lenguajes como C, C++, Java y plataformas como .NET, lo que facilita el uso del código fuente existente en otros lenguajes en su aplicación.

Puede crear pruebas de concepto (POC), estructuras alámbricas, maquetas y prototipos funcionales y de datos en Python. Varias bibliotecas, como NumPy, Pandas, Seaborn, etc., facilitan el proceso de creación de prototipos.

8. Excelentes opciones de visualización

Conocemos muy bien las diversas bibliotecas y marcos de Python. Algunas bibliotecas de Python, como Matpotlib, ofrecen excelentes técnicas de visualización, como gráficos, histogramas, tablas, informes, etc. Los elementos visuales comunican mejor que los textos escritos y, por lo tanto, ayudan a tomar decisiones comerciales críticas.

Pitón vs. Otros lenguajes de programación para AI/ML

Habiendo analizado los factores notables que contribuyen a la idoneidad de Python para la IA, comparemos Python con diferentes lenguajes de programación. La comparación se realiza desde el punto de vista de la compatibilidad con el desarrollo de la aplicación de IA.

Palabras finales

Python es un lenguaje que evoluciona dinámicamente y se adapta a las crecientes necesidades de diversas industrias. Aunque tiene una buena cantidad de beneficios, existen bastantes desventajas asociadas en términos de rendimiento. Sin embargo, se puede optimizar el rendimiento de Python para crear aplicaciones de IA en vivo mediante la paralelización y el tiempo de compilación de Justin.

Si desea explorar la IA en profundidad, domine el lenguaje Python. Es amplio, pero requiere práctica con programación básica y bibliotecas esenciales. Practique la implementación de los conceptos aprendidos para explorar los diferentes aspectos del desarrollo de IA con Python.