La Inteligencia Artificial y Python es el más flexible de todos los demás con opciones para elegir entre el enfoque de OOP y la secuencia de comandos. También puede usar el propio IDE para verificar la mayoría de los códigos y es una gran ayuda para los desarrolladores que luchan con diferentes algoritmos.
Por eso, Python junto con paquetes como NumPy, scikit-learn, iPython Notebook y matplotlib forman la base para comenzar su proyecto de IA. NumPy se usa como un contenedor para datos genéricos que comprenden un objeto de matriz N-dimensional, herramientas para integrar código C / C ++, transformada de Fourier, capacidades de números aleatorios y otras funciones.
Otra biblioteca útil es pandas, una biblioteca de código abierto que proporciona a los usuarios estructuras de datos y herramientas analíticas fáciles de usar para Python. Por otro lado, Matplotlib es otro servicio que es una biblioteca de trazado 2D que crea figuras de calidad de publicación. Puede usar matplotlib con 6 juegos de herramientas de interfaz gráfica de usuario, servidores de aplicaciones web y scripts de Python. El siguiente paso será explorar la agrupación de k-medias y también recopilar conocimientos sobre árboles de decisión, predicción numérica continua, regresión logística, etc.
Algunas de las bibliotecas Python AI más utilizadas son AIMA, pyDatalog, SimpleAI, EasyAi, entre otras. También existen bibliotecas Python para aprendizaje automático como PyBrain, MDP, scikit, PyML. Veamos un poco más en detalle sobre las diversas bibliotecas de Python en AI y por qué este lenguaje de programación se usa para AI.
Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.
AIMA: implementación en Python de algoritmos de Russell y Norvig con la premisa de "Inteligencia artificial:
un enfoque moderno".
pyDatalog - Motor de programación lógica en Python
SimpleAI: implementación en Python de muchos de los algoritmos de inteligencia artificial descritos en el libro "Inteligencia artificial,
un enfoque moderno". Se centra en proporcionar una biblioteca fácil de usar, bien documentada y probada.
EasyAI: motor Python simple para juegos de dos jugadores con IA (Negamax, tablas de transposición, resolución de juegos).
Python para lenguaje de máquina (ML).
Como mencionamos anteriormente, tienen varias bibliotecas diseñadas con ese fin, como las siguientes:
PyBrain: un algoritmo flexible, simple pero eficaz para tareas de aprendizaje automático. También es una biblioteca modular de aprendizaje
automático para Python que proporciona una variedad de entornos predefinidos para probar y comparar algoritmos.
PyML: un marco bilateral escrito en Python que se enfoca en SVM y otros métodos del kernel. Es compatible con Linux y Mac OS X.
Scikit-learn: Scikit-learn es una herramienta eficiente para el análisis de datos mientras se usa Python. Es de código abierto y la biblioteca
de aprendizaje automático de uso general más popular.
MDP-Toolkit: otro marco de procesamiento de datos de Python que se puede expandir fácilmente, también tiene una colección de algoritmos de
aprendizaje supervisados y no supervisados y otras unidades de procesamiento de datos que se pueden combinar en secuencias de procesamiento
de datos y arquitecturas de red de avance más complejas.
La implementación de nuevos algoritmos es fácil e intuitiva. La base de algoritmos disponibles aumenta constantemente e incluye métodos de procesamiento de señales (análisis de componentes principales, análisis de componentes independientes y análisis de características lentas), múltiples métodos de aprendizaje ([hessian] incrustación localmente lineal), varios clasificadores, métodos probabilísticos (análisis factorial, RBM ), métodos de preprocesamiento de datos y muchos otros. Todo esto facilita el uso de Inteligencia Artificial y Python.
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