Python aplicado en machine learning

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación de código abierto y fue creado por Guido Van Rossum en 1991, es un lenguaje orientado a objetos y muy fácil de interpretar con una sintaxis sencilla de leer lo que lo hacen un lenguaje fácil de aprender, todo esto ha hecho que sea el lenguaje preferido para los que recién comienzan en el desarrollo de software tanto su versatilidad como lenguaje de programación para propósitos generales lo hace adecuado para las necesidades de muchas industrias. Python se usa en todo lado desde programación de instrumentos hasta software de computadoras, desarrollo web y aplicaciones de celular, es fundamental para cualquier desarrollo como programación de servidores, operación de sistema, software y juegos.

Beneficios de python

1. Los programadores pueden comprender muy fácil los programas de python gracias a su sintaxis sencilla
2. Hace que los programadores sean mas productivos ya que pueden escribir menos líneas de código en comparación a otros lenguajes
3. Hay varios cursos en internet para aprender python
4. Se puede utilizar fácilmente con otros lenguajes de programación como JAVA, C y C ++

Definición de machine learning

El machine learning es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). Se centra en enseñar a las computadoras a aprender de los datos y mejorar con la experiencia, en lugar de estar programadas especialmente en el machine learning, los algoritmos se entrenan para encontrar patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos y tomar las mejores decisiones y predicciones basadas en este análisis. Las aplicaciones de machine learning mejoran con el uso y se vuelven más precisas a medida que acceden a más datos.

El machine learning y sus componentes de Deep learning y redes neuronales encajan como subconjuntos concéntricos de IA. La IA procesa datos para tomar decisiones y hacer predicciones. Con la ayuda de algoritmos de machine learning, la IA no sólo puede procesar estos datos, sino también utilizarlos para aprender y volverse más inteligente sin programación adicional. La IA es la madre de todos los subconjuntos del machine learning. El primer subconjunto incluye el machine learning; Tiene un Deep learning en su interior y luego redes neuronales en su interior.

Python aplicado en machine learning

El machine learning en Python es la forma más popular de desarrollar ha tenido un asombroso crecimiento, se convirtió en uno de los lenguajes elegido por los programadores y con el auge de la inteligencia artificial se volvió en el mejor lenguaje de programación para el desarrollo de este tipo de proyectos

Características de python para desarrollar machine learning

El código desarrollado en Python es fácil de leer, simple, elegante y consistente. Esto permite que la estructura del lenguaje se parezca a estructuras que los humanos implementan y conocen como lenguajes matemáticos, y pueden leerse como pseudocódigo.

La facilidad de implementación convierte a Python en el lenguaje de más rápido crecimiento en la actualidad. Además, Python tiene rápidas interacciones de datos, lo que le permite centrarse en el desarrollo de sus datos y algoritmos. Python destaca porque sirve como lenguaje puente entre el mundo de la ciencia y el mundo de los negocios. Esto sirve como la pieza perfecta del rompecabezas para conectar ambos ecosistemas, ya que permite la creación de código fácil de entender y de rápido aprendizaje necesario para proyectos de machine learning.

Biblioteca para desarrollar proyectos de machine learning en python

Scikit

Esta es una biblioteca de autoaprendizaje integrada en software gratuito dedicado a la programación en Python. Incluye algoritmos de clasificación de regresión lineal y análisis de grupo. Esto es ideal para la colaboración entre las bibliotecas numéricas y científicas NumPy y SciPy.

Open CV

Es una biblioteca de inteligencia artificial desarrollada originalmente por el gigante tecnológico Intel. Se ha implementado en muchos tipos diferentes de proyectos, incluidos sistemas de detección de movimiento y detección visual de objetos. Es una biblioteca multiplataforma con versiones estables para GNU/Linux, MacOs X, Windows y Android. Contiene más de 500 funciones para facilitar el desarrollo de proyectos de calibración de cámaras, visión de robots y detección de objetos.

Matplotlib

La biblioteca Matplotlib se utiliza para generar gráficos a partir de conjuntos de datos que deben incluirse en listas o matrices en la programación Python. Esta biblioteca tiene una API diseñada similar a la incluida en MATLAB.

TensorFlow

Esta biblioteca de código abierto fue desarrollada por Google y se utiliza para construir y entrenar redes neuronales que reconocen y descifran patrones y relaciones. La versión de código abierto de Apache 2.0 se lanzó en 2015 y actualmente se utiliza en varios proyectos.

Ventajas

Facilidad de uso: Python es un lenguaje de programación conocido por su sintaxis simple y legible. Esto lo hace más accesible para los principiantes y facilita el desarrollo y mantenimiento del código para proyectos de machine learning. 

Gran comunidad y ecosistema: Python tiene una gran comunidad de desarrolladores y una gran cantidad de bibliotecas y herramientas de machine learning. Las bibliotecas de aprendizaje automático de Python más populares son TensorFlow, Keras, Scikit-learn y PyTorch. 

Versatilidad: Python es un lenguaje versátil que se puede utilizar en diversas aplicaciones y dominios. Puede resolver problemas de machine learning en diversos campos, como procesamiento de imágenes, procesamiento de textos, visión por computadora y más. 

Integración con otras tecnologías: Python se integra bien con otras tecnologías y herramientas utilizadas en el machine learning, como bases de datos, marcos web y visualización de datos. Esto facilita la creación de sistemas completos y la implementación de modelos de machine learning en producción.

Desventajas

Velocidad de ejecución: Python es un lenguaje interpretado, lo que significa que tiende a ser más lento en comparación con lenguajes compilados como C o Java. Esto puede ser un problema en los casos en los que se requiere una alta eficiencia computacional, como el entrenamiento de modelos con grandes conjuntos de datos. 

Consumo de memoria: Python puede ser más exigente en términos de uso de memoria en comparación con otros lenguajes. Esto puede ser un desafío en sistemas con recursos limitados o cuando se trabaja con conjuntos de datos muy grandes.

Dependencia de bibliotecas externas: aunque Python tiene una amplia gama de bibliotecas de machine learning, la realización de tareas más específicas puede depender de bibliotecas externas. Esto puede requerir una gestión cuidadosa de las dependencias y su compatibilidad.

Curva de aprendizaje inicial: si bien Python es relativamente fácil de aprender, ciertas bibliotecas y herramientas de machine learning pueden tardar en aprenderse. El conocimiento de conceptos estadísticos y matemáticos también es importante para aprovechar al máximo el machine learning de Python.

Autor: Andres Felipe Mendoza Cifuentes

Editor: Carlos Ivan Pinzón Romero

Codigo:UCPA-1

UNIVERSIDAD: universidad central

Fuentes :

Machine Learning (en Python), con ejemplos - Jarroba, https://jarroba.com/machine-learning-python-ejemplos/.

¿Qué es Python? - Explicación del lenguaje Python - AWS, https://aws.amazon.com/es/what-is/python/. 

3 ejemplos explicados de Machine Learning en Python, https://naps.com.mx/blog/3-ejemplos-explicados-de-machine-learning-en-python/.  

imágenes

muytecnologicos. 26/03/2022. 
Ventajas Y Desventajas De Python
[imagen]. https://muytecnologicos.com/diccionario-tecnologico/ventajas-y-desventajas-de-python

Redacción APD. 06/07/2023. 
¿Qué es Machine Learning y para qué sirve?
[imagen]. apd.es.  https://www.apd.es/que-es-machine-learning/

spegc.or . 12/10/2022. 
Machine Learning Aplicado usando Python (2ª edición)
[imagen]. https://www.spegc.org/formacion-y-eventos/machine-learning-aplicado-usando-python/

Sanan Guliyev. Octubre 23, 2017. 
Niyə Python-a keçirəm?..
[imagen]. sanan.guliev.info.  https://sanan.guliev.info/niy%C9%99-python-kecir%C9%99m/

video

Auribox Training. 13 feb 2018 . 💎¿Qué es MACHINE LEARNING? | Elementos Principales [PYTHON]. [archivo de video]. youtube. https://youtu.be/RJoSXR90VVA