El aprendizaje automático (ML), un subcampo de la inteligencia artificial (IA), permite a las computadoras realizar tareas sin instrucciones específicas, aprendiendo de la experiencia. Python tiene un excelente soporte para ML con su amplio conjunto de funciones y su amplia gama de bibliotecas de terceros.
Las bibliotecas ML disponibles para Python incluyen herramientas y funciones para resolver cálculos matemáticos y científicos. Al utilizar estas bibliotecas, puede crear modelos de aprendizaje automático más rápido, sin tener que dominar todos los detalles de sus técnicas subyacentes.
El equipo de Google Brain desarrolló TensorFlow como marco de aprendizaje automático de código abierto eso te permite construir y entrenar varios tipos de redes neuronales. TensorFlow desempeña un papel crucial en una amplia gama de aplicaciones de inteligencia artificial, incluido el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje por refuerzo.
TensorFlow representa datos como matrices multidimensionales llamadas tensores. Esta característica le permite trabajar con datos de una manera muy flexible y eficiente, lo que facilita el diseño y la optimización de modelos de aprendizaje automático.
La compatibilidad de TensorFlow con lenguajes de programación como Python, C++ y JavaScript lo hace accesible a una amplia audiencia. Esta versatilidad ha contribuido a su popularidad tanto en el mundo académico como en la industria.
El equipo de investigación de IA de Meta desarrolló PyTorch como una biblioteca gratuita y de código abierto para aplicaciones de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural. Varias empresas, incluidas Uber, Walmart y Microsoft, han adoptado esta biblioteca.
Por ejemplo, Uber adquirió Pyro, un programa de aprendizaje profundo que utiliza PyTorch para modelado probabilístico. Esto demuestra la popularidad y utilidad de PyTorch entre las empresas que buscan soluciones avanzadas de IA.
Empresas como Uber, Netflix, Square y Yelp optan por Keras en lugar de otras bibliotecas cuando se trata de manejar sus datos de texto e imágenes. Keras es una biblioteca Python independiente de código abierto, especialmente diseñada para tareas de aprendizaje automático y redes neuronales.
Su diseño modular, legibilidad y extensibilidad permiten a los desarrolladores experimentar e iterar más rápidamente al crear modelos de redes neuronales. Además, Keras proporciona un conjunto de herramientas sólido que aumenta significativamente la eficiencia de la manipulación de texto e imágenes.
NumPy, una biblioteca Python de código abierto, facilita los cálculos científicos y matemáticos. Esta biblioteca ofrece una amplia gama de funciones matemáticas, incluidas operaciones como math.fsum y math.frexp. Además, le permite realizar cálculos complejos que involucran matrices y conjuntos multidimensionales.
SciPy se basa en las capacidades de NumPy y proporciona una amplia gama de funciones esenciales para diversas tareas científicas y de ingeniería. Esta biblioteca incluye módulos de optimización, integración, interpolación, álgebra lineal, estadística y más.
Como resultado, sirve como una herramienta valiosa para quienes trabajan en actividades como análisis de datos, simulación numérica y modelado científico. Normalmente, lo combinará con otras bibliotecas científicas para crear flujos de trabajo computacionales integrales.
Scikit-Learn, la biblioteca gratuita de aprendizaje automático, es conocida por su velocidad y su API fácil de usar. Construido sobre SciPy, abarca una amplia gama de capacidades, incluidos métodos de regresión, agrupación de datos y herramientas de categorización.
Esta biblioteca cuenta con soporte para técnicas líderes de aprendizaje automático, como Support Vector Machines, Random Forest, K-Means y Gradient Boosting. Además, su activa comunidad de desarrolladores puede ofrecerle una valiosa ayuda si tiene algún problema.
Scikit-Learn disfruta de una adopción generalizada en diversas industrias, con ejemplos notables como booking.com para reservas de hotel y Spotify para transmisión de música en línea, lo que lo convierte en una opción popular en GitHub.
Orange3 es una aplicación de software de código abierto diseñada para minería de datos, aprendizaje automático y visualización de datos. Sus orígenes se remontan a 1996, cuando fue concebido por primera vez por expertos académicos de la Universidad de Ljubljana en Eslovenia, quienes lo construyeron utilizando C++.
Con el tiempo, a medida que crecieron las demandas de funcionalidades más avanzadas e intrincadas, los profesionales comenzaron a incorporar módulos de Python en este marco, ampliando y mejorando las capacidades del software.
Pandas es una biblioteca de aprendizaje automático en Python que proporciona estructuras de datos de alto nivel y una amplia variedad de herramientas de análisis. Una de las grandes características de esta biblioteca es su capacidad para realizar operaciones complejas sobre datos utilizando sólo uno o dos comandos.
Pandas tiene muchos métodos integrados. para agrupar, combinar y filtrar datos, así como funcionalidad de series temporales.
Pandas se asegura de que todo el proceso de manipulación de datos sea sencillo. Uno de los aspectos más destacados de Pandas es su soporte para operaciones como reindexación, iteración, clasificación, agregación, concatenaciones y visualización.
Matplotlib es una biblioteca para Python que tiene todo lo necesario para realizar visualizaciones estáticas, animadas e interactivas.
NumPy, la biblioteca informática científica de Python, sirve como base sobre la que se construyó Matplotlib. Puede utilizar Matplotlib para trazar datos de forma rápida y sencilla una vez que los haya preprocesado con NumPy.
La biblioteca Theano, creada por el Instituto de Algoritmos de Aprendizaje de Montreal en 2007, sirve como plataforma para diseñar y ejecutar declaraciones matemáticas.
Le permite manipular, evaluar y optimizar modelos matemáticos de forma eficaz. Esta biblioteca funciona manejando estas expresiones matemáticas utilizando matrices multidimensionales.
PyBrain, abreviatura de aprendizaje por refuerzo basado en Python, inteligencia artificial y biblioteca de redes neuronales, es un conjunto de módulos versátil y de código abierto para usar en diversas tareas de aprendizaje automático.
Creado con un fuerte énfasis en la accesibilidad, las principales fortalezas de PyBrain residen en las redes neuronales y las metodologías de aprendizaje por refuerzo.
El dominio de Python en la IA: una revolución impulsada por las bibliotecas
La amplia gama de bibliotecas de aprendizaje automático de Python ha ayudado a avanzar en el campo de la inteligencia artificial. Estas bibliotecas ofrecen soluciones prediseñadas que aceleran el desarrollo, promueven la colaboración y le permiten crear aplicaciones complejas de manera eficiente.
Estas bibliotecas resaltan la influencia de Python en el aprendizaje automático, cada una de las cuales atiende aspectos específicos de cálculos matemáticos, análisis de datos, visualización y más.
Estas herramientas subrayan colectivamente el papel de Python como fuerza impulsora en el panorama de la IA.