El machine learning en Python es la forma más popular de desarrollar estos modelos. Desde su lanzamiento en 1991 el lenguaje de programación Python ha tenido un crecimiento asombroso, convirtiéndose en uno de los preferidos por los programadores y con el auge de la inteligencia artificial tomo el liderato al ser el lenguaje de programación más utilizado para el desarrollo de este tipo de proyectos.
A continuación descubriremos algunas de las razones por las cuales Python es el lenguaje favorito de los desarrolladores de machine learning.
Conociendo Python
Python es un lenguaje de programación interpretado que busca desarrollar una sintaxis que priorice la legibilidad del código. Este lenguaje de programación es conocido como multiparadigma ya que soporta diferentes orientaciones. En Python podrás orientar el código a objetos, a programación imperativa y funcional.
Además con algunas extensiones pueden soportarse paradigmas de programación adicionales, esto favorece la utilización de diversos estilos. Esta libertad es una de las características que ha logrado que miles de programadores se sumen a desarrollar en Python. Conozcamos algunas otras características que posee este lenguaje que favorece el desarrollo de proyectos de machine learning.
Características de Python para desarrollar Machine Learning
La legibilidad del código desarrollado en Python es sencillo, elegante y busca ser consistente. Esto permite que la estructura del lenguaje se asemeje a la estructura que implementamos los seres humanos y a lo que conocemos como lenguaje matemático permitiendo que este sea leído como un pseudocódigo.
Su facilidad de implementación ha ayudado a que Python sea el lenguaje con mayor crecimiento en la actualidad.
Adicionalmente a esto, Python cuenta con iteraciones rápidas de datos que favorecen la concentración en los datos y en el desarrollo de los algoritmos. Python se caracteriza por funcionar como un lenguaje puente entre el mundo científico y el mundo empresarial.
Cumple con una función de ser la pieza de rompecabezas perfecta para conectar ambos ecosistemas ya que facilita la creación de códigos entendible de rápido aprendizaje como los que son necesarios en proyectos de machine learning.
Las librerías de Python son amplias. Existen miles de librerías de data science y matemáticas, pero el sistema de empaquetamiento de este lenguaje permite construir librerías nuevas sobre las ya existentes para que estas sean más amplias y potentes. Por último, es importante destacar que la capacidad de combinar librerías como NumPy y ScyPi, permite que Python sea uno de los lenguajes con mejor rendimiento para realizar proyectos de machine learning.
Los mejores paquetes o librerías para desarrollar proyectos de Machine Learning en Python
Para desarrollar proyectos de cualquiera de los tipos de machine learning en Python necesitamos la creación de un entorno virtual en el que podamos desarrollar con comodidad el código. Para esto existen distribuciones como Anaconda en la que podemos activar entornos estables y en ellos instalar las librerías que necesitamos. Conozcamos algunas que nos serán de mucha utilidad.
Scikit:
Es una biblioteca para aprendizaje automatizado construida en software libre especialmente para programar en Python. En ella podemos encontrar algoritmos de clasificación de regresión lineal y análisis de grupos. Es perfecta para operar en conjunto te las librerías numéricas y científicas NumPy y SciPy.
Open CV:
Es una librería de inteligencia artificial que en sus inicios fue desarrollada por el gigante tecnológico Intel. Ha sido implementada en diferentes tipos de proyectos como sistemas de detección de movimiento o hasta reconocimiento visual de objetos. Es una librería multiplataforma que tiene versiones estables en GNU/Linux, MacOs X, Windows y Android. Contiene más de 500 funciones que facilitan el desarrollo de proyectos de calibración de cámaras, visión robótica y reconocimiento de objetos.
Matplotlib:
La libreria Matplotlib esta diseñada para la generación de gráficos a partir de conjuntos de datos que deben estar contenidos en listas o en arrays de programación Python. Esta librería cuenta con una API diseñada de forma similar a la que contiene MATLAB.
TensorFlow
Esta librería de código abierto es desarrollada por Google y es utilizada para construir y entrenar redes neuronales en la detección y descifrado de patrones y correlaciones. Es actualmente utilizada en múltiples proyectos desde que se publicara una versión de código abierto Apache 2.0 en el año 2015.
Ambientes en la nube para desarrollar proyectos de Machine Learning en la nube
En la actualidad la nube es nuestro segundo hogar. Están quedando en el pasado las cuantiosas inversiones de dinero en hardware para albergar desarrollos tecnológicos.
Para trabajar machine learning en Python existen en la actualidad diversas herramientas o entornos de programación en la nube con los que podemos contar. En estos entornos contamos con todas las herramientas y librerías necesarias para iniciar el desarrollo de nuestros códigos en los Jupyter Notebooks.
Entre los espacios más destacados para desarrollar proyectos de machine learning en Python en la nube contamos con Google Colaboratory y con Microsoft Azure Notebooks. Ambos espacios permiten acceder a los Jupyter Notebooks en una interfaz en línea muy cómoda y funcional.
Esperamos que esta información te ayudara a conocer un poco más sobre las ventajas de desarrollar machine learning con Python.
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