Razones por las que creemos que Python es bueno para la IA

La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) son el nuevo negro de la industria informática. Mientras los debates sobre la seguridad de su desarrollo siguen aumentando, los desarrolladores amplían las habilidades y la capacidad del intelecto artificial. Hoy en día, la Inteligencia Artificial ha ido mucho más allá de la idea de ciencia ficción. Se ha convertido en una necesidad. Al ser ampliamente utilizada para procesar y analizar enormes volúmenes de datos, la IA ayuda a manejar el trabajo que ya no puede hacerse manualmente debido a su volumen e intensidad significativamente mayores.

Por ejemplo, la IA se aplica en la analítica para construir predicciones que pueden ayudar a las personas a crear estrategias sólidas y buscar soluciones más eficaces.

La tecnología financiera aplica la IA en las plataformas de inversión para hacer estudios de mercado y predecir dónde invertir los fondos para obtener mayores beneficios. El sector de los viajes utiliza la IA para ofrecer sugerencias personalizadas o lanzar chatbots, además de mejorar la experiencia general del usuario. Estos ejemplos demuestran que la IA y el ML se utilizan procesando montones de datos para ofrecer una mejor experiencia de usuario, más personal y precisa.

Cómo la IA y el ML forman las tecnologías del futuro

Hoy en día, con la expansión de los volúmenes y la complejidad de los datos, la IA y el ML se utilizan para su procesamiento y análisis. Para ser justos, el cerebro humano puede analizar grandes cantidades de datos, pero esta capacidad está limitada por el volumen de datos que puede absorber en cualquier momento. La inteligencia artificial está libre de esta limitación. Las predicciones más precisas y los conocimientos que proporciona la IA mejoran la eficiencia empresarial, reducen los costes de producción y aumentan la productividad. No es de extrañar que muchas industrias apliquen la IA y el ML para mejorar el rendimiento e impulsar el desarrollo de productos.

Según una investigación de Deloitte, las empresas impulsadas por la IA son la última tendencia en la transformación tecnológica destinada a mejorar la productividad. Así lo demuestra también su predicción de que en los próximos 24 meses probablemente aumentará el número de empresas que utilizarán la IA en sus productos y procesos para lograr una mayor eficiencia y objetivos estratégicos. En pocas palabras, la IA ayuda a hacer un mejor trabajo con menos esfuerzos.

Dadas las ventajas enumeradas del uso de la IA, cada vez son más las empresas que desean utilizarla. Sin embargo, la IA es un camino de ida y vuelta: al ser utilizada para optimizar el proceso analítico no es la tecnología más fácil de desarrollar. Debido a los enormes volúmenes de datos que hay que analizar, el producto de IA tiene que ser capaz de manejar el proceso con gran carga de trabajo de forma eficaz y que no requiera demasiado tiempo para ello. Para que funcione correctamente, hay que elegir el lenguaje adecuado para su desarrollo. Aquel que no sea demasiado complejo en términos de sintaxis, que sea capaz de manejar procesos sofisticados y que sea fácil de soportar.

Python como el mejor lenguaje de programación para IA y ML

A medida que la IA y el ML se aplican en diversos 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 es el lenguaje más popular para la IA y el ML y se basó en los resultados de una búsqueda de tendencias en indeed.com.

Según el gráfico de François Puget, Python es el principal lenguaje de código para IA y ML.

Hemos realizado una investigación sobre los puntos fuertes de Python y hemos descubierto por qué deberías optar por Python a la hora de dar vida a tus proyectos de IA y ML.

1. Un gran ecosistema de librerías

Una gran selección de bibliotecas es una de las principales razones por las que Python es el lenguaje de programación más popular utilizado para la IA. Una librería es un módulo o un grupo de módulos publicados por diferentes fuentes como PyPi que incluyen una pieza de código pre-escrita que permite a los usuarios alcanzar alguna funcionalidad o realizar diferentes acciones. Las librerías de Python proporcionan elementos de nivel base para que los desarrolladores no tengan que codificarlos desde el principio cada vez.

El lenguaje de programación requiere un procesamiento continuo de datos, y las librerías de Python permiten acceder, manejar y transformar datos. Estas son algunas de las bibliotecas más extendidas que puedes utilizar para el ML y la IA:

    • Scikit-learn para el manejo de algoritmos básicos de ML como clustering, regresiones lineales y logísticas, regresión, clasificación y otros.
    • Pandas para estructuras y análisis de datos de alto nivel.
    • Keras para el aprendizaje profundo. Permite realizar cálculos rápidos y crear prototipos, ya que utiliza la GPU además de la CPU del ordenador.
    • Por ejemplo, para el aprendizaje profundo.
    • TensorFlow para trabajar con el aprendizaje profundo configurando, entrenando y utilizando redes neuronales artificiales con conjuntos de datos masivos.
    • Matplotlib para crear gráficos 2D, histogramas, diagramas y otras formas de visualización.
    • NLTKpara trabajar con la lingüística computacional, el reconocimiento y el procesamiento del lenguaje natural.
    • PyBrain para redes neuronales, aprendizaje no supervisado y de refuerzo.
    • Caffe para el aprendizaje profundo que permite alternar entre la CPU y la GPU y procesar más de 60 millones de imágenes al día utilizando una sola GPU NVIDIA K40.
    • StatsModels para algoritmos estadísticos y exploración de datos.

.

En el repositorio PyPI, puedes descubrir y comparar más librerías de Python.

2. Una baja barrera de entrada

Working in the ML and AI industry means dealing with a bunch of data that you need to process in the most convenient and effective way. The low entry barrier allows more data scientists to quickly pick up Python and start using it for AI development without wasting too much effort on learning the language.

Python programming language resembles the everyday English language, and that makes the process of learning easier. Its simple syntax allows you to comfortably work with complex systems, ensuring сlear relations between the system elements.

For instance, this code is written in attempt to find out if an input number is prime.

Here’s the view of the code:

test_number = 407 # our example is not a prime number

# prime numbers are greater than 1

if test_number > 1:

# check for factors

number_list = range(2, test_number)

for number in number_list:

number_of_parts = test_number // number

print(f"{test_number} is not a prime number")

print(f"{number} times {number_of_parts} is {test_number}")

break

else:

print(f"{test_number} is a prime number")

else:

print(f"{test_number} is not a prime number")

Y como puedes ver en la última fila, el resultado de este código es que el número de prueba no es primo. Por decirlo claramente, una persona de habla inglesa podría entender fácilmente el significado del código, ya que utiliza palabras sencillas en inglés.

>Además de esto, hay mucha documentación disponible, y la comunidad de Python siempre está ahí para ayudar y dar consejos.

3. Flexibilidad

Python para el aprendizaje automático es una gran opción, ya que este lenguaje es muy flexible:

  • Ofrece la opción de elegir entre usar OOPs o scripts.
  • Se trata de un lenguaje de aprendizaje automático.
  • También no hay necesidad de recompilar el código fuente, los desarrolladores pueden implementar cualquier cambio y ver rápidamente los resultados.
  • Los programadores pueden combinar el código fuente con el código fuente.
  • Los programadores pueden combinar Python y otros lenguajes para alcanzar sus objetivos.

Además, la flexibilidad permite a los desarrolladores elegir los estilos de programación con los que se sientan plenamente cómodos o incluso combinar estos estilos para resolver diferentes tipos de problemas de la manera más eficiente.

  • El estilo imperativo consiste en comandos que describen cómo un ordenador debe realizar estos comandos. Con este estilo, se define la secuencia de cómputos que suceden como un cambio de estado del programa.
  • El estilo funcional es un estilo que se basa en la definición de comandos.
  • El estilo funcional también se llama declarativo porque declara qué operaciones deben realizarse. No tiene en cuenta el estado del programa, en comparación con el estilo imperativo, declara las declaraciones en forma de ecuaciones matemáticas.
  • El estilo funcional también se llama declarativo porque declara qué operaciones deben realizarse.
  • El estilo orientado a objetos se basa en dos conceptos: clase y objeto, donde objetos similares forman clases. Este estilo no está totalmente soportado por Python, ya que no puede realizar completamente la encapsulación, pero los desarrolladores pueden seguir utilizando este estilo hasta un grado finito.
  • La arquitectura de objetos es un estilo que se basa en la construcción de un objeto.
  • El estilo procedimental es el más común entre los principiantes, ya que procede las tareas en un formato paso a paso. Se suele utilizar para la secuenciación, la iteración, la modularización y la selección.
  • El factor de flexibilidad disminuye la posibilidad de errores, ya que los programadores tienen la oportunidad de tomar la situación bajo control y trabajar en un entorno cómodo.

    4. Independencia de la plataforma

    Python no sólo es cómodo de usar y fácil de aprender, sino que también es muy versátil. Lo que queremos decir es que Python para el desarrollo de machine learning puede ejecutarse en cualquier plataforma, incluyendo Windows, MacOS, Linux, Unix y veintiuna más. Para transferir el proceso de una plataforma a otra, los desarrolladores necesitan implementar varios cambios a pequeña escala y modificar algunas líneas de código para crear una forma de código ejecutable para la plataforma elegida. Los desarrolladores pueden utilizar paquetes como PyInstaller para preparar su código para ejecutarlo en diferentes plataformas.

    De nuevo, esto ahorra tiempo y dinero para las pruebas en varias plataformas y hace que el proceso general sea más simple y conveniente.

    5. Legibilidad

    Python es muy fácil de leer por lo que todo desarrollador de Python puede entender el código de sus compañeros y cambiarlo, copiarlo o compartirlo. No hay confusión, errores o paradigmas conflictivos, y esto lleva a un intercambio más eficiente de algoritmos, ideas y herramientas entre los profesionales de la IA y el ML.

    También existen herramientas como IPython, que es un shell interactivo que proporciona características extra como pruebas, depuración, completado de pestañas, y otras, y facilita el proceso de trabajo.

    6. Buenas opciones de visualización

    Ya hemos mencionado que Python ofrece una gran variedad de librerías, y algunas de ellas son grandes herramientas de visualización. Sin embargo, para los desarrolladores de IA, es importante destacar que en la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, es vital poder representar los datos en un formato legible para el ser humano.

    Bibliotecas como Matplotlib permiten a los científicos de datos construir gráficos, histogramas y diagramas para una mejor comprensión de los datos, presentación efectiva y visualización. Diferentes interfaces de programación de aplicaciones también simplifican el proceso de visualización y facilitan la creación de informes claros.

     

    7. Apoyo de la comunidad

    Siempre es muy útil cuando hay un fuerte apoyo de la comunidad construido alrededor del lenguaje de programación. Python es un lenguaje de código abierto, lo que significa que hay un montón de recursos abiertos para los programadores, empezando por los principiantes y terminando con los profesionales.

    Hay mucha documentación de Python disponible en línea, así como en las comunidades y foros de Python, donde los programadores y los desarrolladores de aprendizaje automático discuten errores, resuelven problemas y se ayudan mutuamente.

    El lenguaje de programación Python es absolutamente gratuito, así como la variedad de bibliotecas y herramientas útiles.

    8. Creciente popularidad

    Como resultado de las ventajas comentadas anteriormente, Python es cada vez más popular entre los científicos de datos. Según StackOverflow, se prevé que la popularidad de Python crezca hasta 2020, como mínimo.

    Esto significa que es más fácil buscar desarrolladores y sustituir a los miembros del equipo si es necesario. Además, el coste de su trabajo puede no ser tan elevado como cuando se utiliza un lenguaje de programación menos popular.

    Casos de uso de Python para IA y ML

    Python ofrece muchas características que son útiles para la IA y el ML en particular, y eso lo convierte en el mejor lenguaje para estos fines. No es de extrañar que varias industrias utilicen Python para predicciones y otras tareas de aprendizaje automático.

    Veamos más de cerca algunos ejemplos en:

    • Turismo;
    • Fintech;
    • Transporte;
    • Sanidad.

    Viajes

    Por ejemplo, el gigante del sector de los viajes Skyscanner utilizó un algoritmo de ML no supervisado de Python para predecir el comportamiento de las nuevas rutas aéreas. Compararon miles de orígenes y destinos, evaluando cada uno de ellos con 30 criterios diferentes para definir la demanda de pasajeros. Sus resultados se muestran en una página tablero, donde se puede elegir cualquier ciudad de origen para ver los grupos de destinos numerados del 0 al 9 y sus características.

    Este ejemplo de implementación de la IA en la industria de los viajes es extremadamente útil para sugerir destinos a los usuarios, ayudar a la creación de presupuestos de marketing , así como para establecer un precio inicial para nuevas rutas.

    Fintech

    La IA utilizada en los servicios financieros ayuda a resolver problemas relacionados con la gestión del riesgo, la prevención del fraude, la banca personalizada, la automatización y otras herramientas que ayudan a proporcionar un servicio financiero de alta calidad a los usuarios. Se prevé que la IA en fintech podría reducir los costes operativos en un 22% para 2030, lo que supondría un impresionante billón de dólares.

    Algunos ejemplos exitosos de software de banca online construidos con Python son Venmo, Affirm o Robinhood. Estos servicios no sólo permiten a los usuarios realizar y controlar sus pagos y compras, sino que también crean una red social dentro del software, para que la gente pueda estar conectada.

    Cuando se trata de criptomonedas, Python se utiliza para construir soluciones como Anaconda para analizar eficazmente el mercado, hacer predicciones y visualizar datos.

    Transporte

    Uber desarrolló una plataforma de ML Michelangelo PyML utilizando Python. La utilizan para realizar predicciones online y offline resolviendo tareas del día a día. Michelangelo PyML es la extensión del producto inicial Michelangelo que era escalable pero no lo suficientemente flexible. Ahora, los usuarios pueden validar los modelos con PyML y luego replicarlos en Michelangelo para lograr una total eficiencia y escalabilidad.

    Salud

    La IA está remodelando la industria de la salud al ayudar a predecir y escanear enfermedades, detectar lesiones y ayudar a las personas a mantener una buena salud incluso en el día a día con aplicaciones móviles fáciles de usar.

    Hay muchos grandes proyectos basados en la IA en el sector. Por ejemplo, Fathom es un sistema de procesamiento del lenguaje natural que está hecho para analizar los registros sanitarios electrónicos, y su misión es “automatizar la codificación médica.” Sus responsables proceden de empresas como Google, Amazon, Facebook o las universidades de Stanford y Harvard.

    AiCure es otra startup centrada en conseguir que los pacientes tomen los medicamentos adecuados en el momento oportuno. Para ello, utilizan tecnologías como el reconocimiento facial, el reconocimiento de pastillas y el reconocimiento de acciones. La aplicación también es capaz de analizar el estado del paciente y entender si el tratamiento está funcionando. Utilizan IMA que es un asistente médico interactivo que puede recoger datos clínicamente significativos que luego pueden ser analizados por el software.

    La creciente popularidad lleva a una creciente demanda de programadores de Python dentro de la comunidad de la ciencia de datos, y es una sabia elección elegir un lenguaje que está en alta demanda, ya que, en el futuro, permitirá aún más funcionalidad.

    Python para el aprendizaje automático: proyectos útiles de código abierto

    La naturaleza de código abierto de Python permite a cualquier empresa de desarrollo de IA compartir sus logros con la comunidad. Si te has decidido a aprender Python, o quieres utilizar este lenguaje para tus proyectos de IA, aquí tienes una lista de proyectos opensource útiles para empezar:

      • Fundación OpenCog
        OpenCog está “construyendo mejores mentes juntos” poniendo esfuerzo en crear la Inteligencia General Artificial (AGI) con capacidades humanas. Se fundó en 2011 y, ahora, se utiliza en el proyecto SingularityNET, así como en la Hanson Robotics entregando inteligencia a la Sofía y a otros robots.
      • Instituto de Inteligencia Artificial
        El Instituto de Inteligencia Artificial forma parte de la Facultad de Informática de la Universidad de Bremen. Lleva a cabo investigaciones sobre la IA y celebra diferentes talleres y eventos que ayudan a hacer avanzar las tecnologías de la IA, implicando a más jóvenes en el ámbito y educándolos, al tiempo que apoya los proyectos y empresas existentes impulsados por la IA.

    .

    • Zulip
      Es el “chat de equipo más productivo del mundo” que permite procesar miles de mensajes en tiempo real al día. Las empresas de la lista Fortune 500 y otros proyectos grandes y de código abierto utilizan Zulip, que ofrece una organización clara, comunicación asíncrona y otras grandes ventajas útiles para los equipos.
    • Magenta
      Magenta es una librería de Python y un proyecto de investigación, cuyo mayor objetivo es hacer música y arte usando IA. Trabaja en la generación de imágenes, canciones, dibujos y permite a los artistas explorar nuevas formas de crear.
    • Por ejemplo, la biblioteca de Python que permite crear música y arte con IA.
    • MailPile
      MailPile es un innovador cliente de correo electrónico que se centra en la comunicación segura y privada. Es un proyecto que trata de responder a una pregunta: “¿Cómo puedo proteger mi privacidad en línea?”. Es rápido, no tiene anuncios y viene con una potente función de búsqueda, así como de privacidad y encriptación.

    Resumiendo

    La IA y el ML son tecnologías universales y de rápido crecimiento que permiten a los científicos resolver dilemas de la vida real e idear soluciones inteligentes. La razón por la que muchos de ellos consideran que Python es el lenguaje de programación perfecto para la IA se debe a las siguientes ventajas:

    Este artículo sobre las ventajas de Python para IA y ML está escrito por Andrew Luashchuk – Ingeniero de Software en Django Stars. Publicado originalmente en Blog de Django Stars.

Categorías : # aprendizaje automático

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.