{"id":32718,"date":"2023-02-23T21:30:01","date_gmt":"2023-02-24T02:30:01","guid":{"rendered":"https:\/\/niixer.com\/?p=32718"},"modified":"2023-02-23T21:30:02","modified_gmt":"2023-02-24T02:30:02","slug":"python-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/niixer.com\/index.php\/2023\/02\/23\/python-machine-learning\/","title":{"rendered":"Python Machine Learning"},"content":{"rendered":"\n

En este documento se tiene como objetivo, indagar sobre el impacto que a tenido el lenguaje de programaci\u00f3n Machine Learning  Python  y el exponencial crecimiento que a tenido al transcurrir el  tiempo, convirti\u00e9ndose en uno de los preferidos por los programadores y junto al auge de la inteligencia artificial tomo el liderato al ser el lenguaje de programaci\u00f3n m\u00e1s utilizado para el desarrollo de este tipo de proyectos.    <\/p>\n\n\n\n

Su f\u00e1cil manera  de ser comprendido entre programadores, estudiantes y personas que inter\u00e9s en esta rama de la programaci\u00f3n a dado como resultado su aumento  de popularidad y preferencia a\u00f1o tras a\u00f1o obteniendo los primeros lugares entre variedad de programadores que se encuentran en el mercado.     <\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es Python?<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Python es un lenguaje de programaci\u00f3n interpretado, este lenguaje se especializa en desarrollar un nivel cada vez m\u00e1s practico en procesos de legibilidad y capacidad de entendimiento en diversos c\u00f3digos pre establecidos. <\/p>\n\n\n\n

 Este lenguaje de programaci\u00f3n es conocido por el nombre multiparadigma ya que soporta diferentes orientaciones y como resultado podremos orientar el c\u00f3digo a objetos, a programaci\u00f3n interactiva y funcional. <\/p>\n\n\n\n

Caracter\u00edsticas de Python para desarrollar Machine Learning:<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Python cuenta con iteraciones r\u00e1pidas de datos que favorecen la concentraci\u00f3n en los datos y en el desarrollo de los algoritmos. Python se caracteriza por funcionar como un lenguaje puente entre el mundo cient\u00edfico y el mundo empresarial. <\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
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=<\/a><\/pre>\n\n\n\n
Cumple con una funci\u00f3n de ser la pieza de rompecabezas perfecta para conectar ambos ecosistemas ya que facilita la creaci\u00f3n de c\u00f3digos entendible de r\u00e1pido aprendizaje como los que son necesarios en proyectos de machine learning. <\/p>\n\n\n\n
\u201cLas librer\u00edas de Python son amplias. Existen miles de librer\u00edas de data science y matem\u00e1ticas, pero el sistema de empaquetamiento de este lenguaje permite construir librer\u00edas nuevas sobre las ya existentes para que estas sean m\u00e1s amplias y potentes. Por \u00faltimo, es importante destacar que la capacidad de combinar librer\u00edas  como NumPy y ScyPi, permite que Python sea uno de los lenguajes con mejor rendimiento para realizar proyectos de machine learning.\u201d <\/p>\n\n\n\n
Fragmento tomado de: https:\/\/www.grapheverywhere.com\/<\/a> <\/pre>\n\n\n\n
           Librer\u00edas para desarrollar proyectos de Machine Learning en Python.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n
Su f\u00e1cil accesibilidad y variedad de fuentes de acceso gratuitos junto con su amplia variedad de librer\u00edas nos da el soporte y eficiencia que necesitamos para desenvolvernos en cualquier escenario.  <\/p>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n
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=<\/a><\/pre>\n\n\n\n
Scikit:<\/strong> <\/p>\n\n\n\n
Es una biblioteca para aprendizaje automatizado construida en software libre especialmente para programar en Python. En ella podemos encontrar algoritmos de clasificaci\u00f3n de regresi\u00f3n lineal y an\u00e1lisis de grupos. Es perfecta para operar en conjunto te las librer\u00edas num\u00e9ricas y cient\u00edficas NumPy y SciPy. <\/p>\n\n\n\n
Open CV:<\/strong> <\/p>\n\n\n\n
Es una librer\u00eda de inteligencia artificial que en sus inicios fue desarrollada por el gigante tecnol\u00f3gico Intel. Ha sido implementada en diferentes tipos de proyectos como sistemas de detecci\u00f3n de movimiento o hasta reconocimiento visual de objetos. Es una librer\u00eda multiplataforma que tiene versiones estables en GNU\/Linux, MacOs X, Windows y Android. Contiene m\u00e1s de 500 funciones que facilitan el desarrollo de proyectos de calibraci\u00f3n de c\u00e1maras, visi\u00f3n rob\u00f3tica y reconocimiento de objetos. <\/p>\n\n\n\n
Matplotlib:<\/strong> <\/p>\n\n\n\n
La libreria Matplotlib esta dise\u00f1ada para la generaci\u00f3n de gr\u00e1ficos a partir de conjuntos de datos que deben estar contenidos en listas o en arrays de programaci\u00f3n Python. Esta librer\u00eda cuenta con una API dise\u00f1ada de forma similar a la que contiene MATLAB. <\/p>\n\n\n\n
TensorFlow<\/strong> <\/p>\n\n\n\n
Esta librer\u00eda de c\u00f3digo abierto es desarrollada por Google y es utilizada para construir y entrenar redes neuronales en la detecci\u00f3n y descifrado de patrones y correlaciones.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n
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