El desarrollo de proyectos de machine learning está de moda. Pero, ¿por qué Python es el lenguaje preferido por los programadores para desarrollar este tipo de proyectos?
Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados actualmente por los programadores. Es un lenguaje interpretado, lo que significa que no se necesita compilar el código fuente para poder ejecutarlo, lo que ofrece ventajas muy valiosas para el mundo de la programación, destacando por encima de todo la rapidez y versatilidad de desarrollo y la prolifera comunidad de desarrolladores que lo utilizan, haciendo posible el acceso a un sinfín de librerías con las que ampliar sus funcionalidades iniciales.
Desde su lanzamiento en 1991 Python ha tenido un crecimiento espectacular, y ahora con el auge de la inteligencia artificial ocupa una posición de liderazgo en el mercado, al ser el lenguaje de programación más utilizado para el desarrollo de proyectos de machine learning.
¿Qué es machine learning?
El machine learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que crea sistemas o máquinas que aprenden de manera automatizada, sin intervención humana. La capacidad que tiene una máquina o software específico de aprender e identificar patrones complejos en millones de datos y ofrecer determinadas respuestas, acciones o predicciones de comportamientos a través de algoritmos presentes en su programación y de un determinado tipo de datos introducidos en su sistema. En este sentido, las máquinas emplean también la experiencia pasada para tomar esas decisiones. Cuanto mayor es la cantidad de datos suministrados, más complejos serán los cálculos del sistema y más precisas y efectivas serán las predicciones o acciones.
Esta tecnología es empleada por aplicaciones como Netflix o Spotify a la hora de mostrar recomendaciones a sus usuarios, así como en el asistente de voz Siri o Alexa, y el filtrado automático de spam en Gmail.
¿Por qué Python?
Para comprender mejor los fundamentos del machine learning con Python hay que tener en cuenta que este aprendizaje automático combina conceptos y técnicas de áreas de conocimiento distintas como las matemáticas, la estadística o las ciencias de la computación.
Python es un lenguaje de programación multiparadigma e interpretado que desarrolla una sintaxis que prioriza la legibilidad del código y que cuenta con la capacidad de orientar el código a objetos y programación imperativa y funcional.
No obstante, la curva de aprendizaje no es excesiva y su filosofía gira en torno a ofrecer un enorme nivel de legibilidad de su código. Esto permite que la estructura del lenguaje sea similar al lenguaje humano o matemático, facilitando considerablemente su implementación.
Así, Python cumple con la función de ser un lenguaje puente entre el mundo científico y empresarial, conectando ambos ecosistemas y facilitando la creación de códigos entendibles de rápido aprendizaje, tal y como se exige en el desarrollo de proyectos de machine learning.
Entre las principales ventajas que nos ofrece el lenguaje Python en proyectos de machine learning destacamos las siguientes:
- Simple y rápido. Es un lenguaje pensado para hacer más sencilla labores de programación.
- Flexible. Es un lenguaje que ofrece muchas facilidades debido a su alto nivel de legibilidad.
- Ordenado, limpio y portable. Es un lenguaje que se puede aplicar a casi cualquier sistema.
- Comunidad. Es un lenguaje muy utilizado en todo el mundo, por lo que cuenta con una importante comunidad de usuarios, fomentando su desarrollo y efectividad.
Por todas estas ventajas, Python es un lenguaje de programación muy presente en el ámbito educativo de las ciencias informáticas, convirtiéndose en el lenguaje de referencia en el mundo de la programación, con especial interés a la hora de llevar a cabo proyectos de machine learning. Además, se ha expandido por otros sectores, como el de la investigación, haciendo posible que herramientas muy útiles de inteligencia artificial y machine learning se hayan desarrollado en Python.
Si queremos trabajar machine learning en Python actualmente podemos encontrar diferentes herramientas o entornos de programación en la nube, como Google Colaboratory o Microsoft Azure, que nos pueden servir de ayuda. Así, tendremos a nuestra disposición todas las librerías necesarias para iniciar el desarrollo de nuestros códigos, tales como:
- Scikit. Librería para aprendizaje automatizado construida en software libre. Podemos encontrar algoritmos de clasificación de regresión lineal y análisis de grupos.
- Open CV. Librería multiplataforma para inteligencia artificial, implementada en proyectos de diversa índole, como sistemas de detección de movimiento o reconocimiento visual de objetos. Podemos encontrar más de 500 funciones que facilitan el desarrollo de proyectos de calibración de cámaras, visión robótica y reconocimiento de objetos.
- Matplotlib. Librería para la generación de gráficos a partir de conjuntos de datos que deben estar contenidos en listas o arrays de programación Python.
- TensorFlow. Librería de código abierto para construir y entrenar redes neuronales en el proceso de detección y descifrado de patrones y correlaciones.
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