A medida que la IA y el ML se aplican en varios canales e industrias, las grandes corporaciones invierten en estos campos y la demanda de expertos en ML e IA crece en consecuencia. Jean Francois Puget, del departamento de aprendizaje automático de IBM, expresó su opinión de que Python como el mejor lenguaje de programación para IA y ML y lo basó en los resultados de búsqueda de tendencias.
Según el gráfico de Francois Puget, Python es el lenguaje de código principal para AI y ML. Se han realizado algunas investigaciones sobre los puntos fuertes de este lenguaje de programación y se ha descubierto por qué deberías optar por Python cuando dés vida a los proyectos de IA y ML.
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.
Una gran variedad de bibliotecas es una de las principales razones por las que Python es el lenguaje de programación más popular utilizado para la IA. Una biblioteca es un módulo o un grupo de módulos publicados por diferentes fuentes como PyPi que incluyen un fragmento de código preescrito que permite a los usuarios alcanzar alguna funcionalidad o realizar diferentes acciones. Las bibliotecas de Python proporcionan elementos de nivel básico para que los desarrolladores no tengan que codificarlos desde el principio cada vez.
El AA requiere un procesamiento continuo de datos y las bibliotecas de Python le permiten acceder, manejar y transformar datos. Estas son algunas de las bibliotecas más extendidas que se pueden usar para ML e IA. Cabe destacar, sin embargo, que de ninguna manera está completa, pues cada día se presentan nuevas propuestas que aumentan significativamente la biblioteca de Python.
Scikit-learn para manejar algoritmos básicos de ML como agrupamiento, regresiones lineales y logísticas,
regresión, clasificación y otros.
Pandas para análisis y estructuras de datos de alto nivel. Permite fusionar y filtrar datos, así como recopilarlos de otras fuentes
externas como Excel, por ejemplo.
Keras para el aprendizaje profundo. Permite cálculos y prototipos rápidos, ya que utiliza la GPU además de la
CPU de la computadora.
TensorFlow para trabajar con aprendizaje profundo al configurar, entrenar y utilizar redes neuronales artificiales con conjuntos de datos masivos.
Matplotlib para crear gráficos 2D, histogramas, gráficos y otras formas de visualización.
NLTK para trabajar con lingüística computacional, reconocimiento y procesamiento del lenguaje natural.
Scikit-image para procesamiento de imágenes.
PyBrain para redes neuronales, aprendizaje no supervisado y reforzado. Caffe para el aprendizaje profundo que permite cambiar entre la CPU y la GPU y procesar más de 60 millones de imágenes al día con una sola GPU NVIDIA K40. StatsModels para algoritmos estadísticos y exploración de datos.
Aunque esta lista es muy completa, en el repositorio de PyPI, puedes descubrir y comparar más bibliotecas de Python como el mejor lenguaje de programación. De esta forma puedes encontrar las que más se adapten a tus necesidades de desarrollo. Así, la codificación con este lenguaje de programación será una tarea más grata y fácil. Además, al ser más complejos, garantizas que tus clientes queden más contentos con tus proyectos y garantizar que te asignen nuevamente sus desarrollos.
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