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Python Machine Learning

En este documento se tiene como objetivo, indagar sobre el impacto que a tenido el lenguaje de programación Machine Learning  Python  y el exponencial crecimiento que a tenido al transcurrir el  tiempo, convirtiéndose en uno de los preferidos por los programadores y junto al auge de la inteligencia artificial tomo el liderato al ser el lenguaje de programación más utilizado para el desarrollo de este tipo de proyectos.    

Su fácil manera  de ser comprendido entre programadores, estudiantes y personas que interés en esta rama de la programación a dado como resultado su aumento  de popularidad y preferencia año tras año obteniendo los primeros lugares entre variedad de programadores que se encuentran en el mercado.     

¿Qué es Python? 

Python es un lenguaje de programación interpretado, este lenguaje se especializa en desarrollar un nivel cada vez más practico en procesos de legibilidad y capacidad de entendimiento en diversos códigos pre establecidos. 

 Este lenguaje de programación es conocido por el nombre multiparadigma ya que soporta diferentes orientaciones y como resultado podremos orientar el código a objetos, a programación interactiva y funcional. 

Características de Python para desarrollar Machine Learning: 

Python cuenta con iteraciones rápidas de datos que favorecen la concentración en los datos y en el desarrollo de los algoritmos. Python se caracteriza por funcionar como un lenguaje puente entre el mundo científico y el mundo empresarial. 

https://media.istockphoto.com/id/1210343149/es/foto/concepto-de-transformaci%C3%B3n-digital-c%C3%B3digo-binario-programaci%C3%B3n.jpg?s=1024x1024&w=is&k=20&c=JObzMRJus_9PPtMZjVI753fdPosgSKXf64W0tD8SSEg=

Cumple con una función de ser la pieza de rompecabezas perfecta para conectar ambos ecosistemas ya que facilita la creación de códigos entendible de rápido aprendizaje como los que son necesarios en proyectos de machine learning. 

“Las librerías de Python son amplias. Existen miles de librerías de data science y matemáticas, pero el sistema de empaquetamiento de este lenguaje permite construir librerías nuevas sobre las ya existentes para que estas sean más amplias y potentes. Por último, es importante destacar que la capacidad de combinar librerías  como NumPy y ScyPi, permite que Python sea uno de los lenguajes con mejor rendimiento para realizar proyectos de machine learning.” 

Fragmento tomado de: https://www.grapheverywhere.com/ 

           Librerías para desarrollar proyectos de Machine Learning en Python. 

Su fácil accesibilidad y variedad de fuentes de acceso gratuitos junto con su amplia variedad de librerías nos da el soporte y eficiencia que necesitamos para desenvolvernos en cualquier escenario.  

https://media.istockphoto.com/id/1284202542/es/vector/lenguaje-de-programaci%C3%B3n-python-estandarte-conceptual-educaci%C3%B3n-codificando-lenguaje.jpg?s=1024x1024&w=is&k=20&c=nFWkC5hyShyf5kuH0xzj2qHASlHD-aRIhYm70OApGHQ=

Scikit: 

Es una biblioteca para aprendizaje automatizado construida en software libre especialmente para programar en Python. En ella podemos encontrar algoritmos de clasificación de regresión lineal y análisis de grupos. Es perfecta para operar en conjunto te las librerías numéricas y científicas NumPy y SciPy. 

Open CV: 

Es una librería de inteligencia artificial que en sus inicios fue desarrollada por el gigante tecnológico Intel. Ha sido implementada en diferentes tipos de proyectos como sistemas de detección de movimiento o hasta reconocimiento visual de objetos. Es una librería multiplataforma que tiene versiones estables en GNU/Linux, MacOs X, Windows y Android. Contiene más de 500 funciones que facilitan el desarrollo de proyectos de calibración de cámaras, visión robótica y reconocimiento de objetos. 

Matplotlib: 

La libreria Matplotlib esta diseñada para la generación de gráficos a partir de conjuntos de datos que deben estar contenidos en listas o en arrays de programación Python. Esta librería cuenta con una API diseñada de forma similar a la que contiene MATLAB. 

TensorFlow 

Esta librería de código abierto es desarrollada por Google y es utilizada para construir y entrenar redes neuronales en la detección y descifrado de patrones y correlaciones.  

Autor: Jeisson Mauricio Garibello Barrero.

Editor: Carlos Iván Pinzón Romero.

UCPA-4:

Universidad Central.

Fragmento tomado de: https://www.grapheverywhere.com/machine-learning-en-python/ 

Fuente. 

https://media.istockphoto.com/id/1210343149/es/foto/concepto-de-transformaci%C3%B3n-digital-c%C3%B3digo-binario-programaci%C3%B3n.jpg?s=1024x1024&w=is&k=20&c=JObzMRJus_9PPtMZjVI753fdPosgSKXf64W0tD8SSEg=
https://media.istockphoto.com/id/1284202542/es/vector/lenguaje-de-programaci%C3%B3n-python-estandarte-conceptual-educaci%C3%B3n-codificando-lenguaje.jpg?s=1024x1024&w=is&k=20&c=nFWkC5hyShyf5kuH0xzj2qHASlHD-aRIhYm70OApGHQ=
https://docs.python.org/es/3/tutorial/
https://es.python.org/aprende-python/
https://openwebinars.net/blog/que-es-python/

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