Python para Machine Learning

Python para Machine Learning es uno de los lenguajes de programación más utilizados por los desarrolladores de Machine Learning e Inteligencia Artificial, y por una buena razón.

Cuando los seres humanos aprenden algo nuevo, normalmente lo hacen reconociendo patrones mediante una combinación de experiencia y educación.

Las máquinas también pueden aprender y aplicar ese aprendizaje de una manera que no sea tan diferente de la toma de decisiones humana.

A través de lo que llamamos aprendizaje automático (Machine Learning).Las máquinas se basan en un historial de patrones de datos y experiencias que informan a los algoritmos y les permiten inferir continuamente nuevos patrones a partir de los datos.

Para respaldar la creación de nuevas y emocionantes aplicaciones de Machine Learning e inteligencia artificial (AI), los desarrolladores necesitan un lenguaje de programación robusto. Ahí es donde entra en juego el lenguaje de programación Python.

Echemos un vistazo rápido a por qué Python es la elección perfecta al iniciarse en el desarrollo de Inteligencia Artificial/ Machine Learning y algunas de sus diferentes aplicaciones para Machine Learning.

Explicación del aprendizaje automático

Cubramos la definición de Machine Learning con un poco más de detalle para que podamos entender mejor por qué Python es un lenguaje tan eficaz para programar aplicaciones de Machine Learning.

Básicamente, Machine Learning se refiere a los modelos matemáticos. Lo que llamamos algoritmos  que permiten que las aplicaciones Machine Learning predigan cosas como categorías u otros valores continuos.

Modulan su entrada de datos para hacer estas predicciones y utilizan diferentes parámetros que derivan de sus entradas de datos para hacerlo.

Los modelos Machine Learning se basan en el proceso anterior para aprender de forma continua e iterativa. Reciben sus aportes y hacen su mejor predicción posible del valor continuo al que necesitan llegar.

Ellos refinan aún más su capacidad para hacer predicciones por medio de una función de pérdida que le permite al modelo saber qué tan lejos está de la salida de datos deseada. Este proceso se repite muchas veces para mejorar gradualmente la precisión.

El aprendizaje automático es lo que impulsa la inteligencia artificial.

Si bien estos dos términos a menudo se usan indistintamente no son lo mismo.

Los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático se adaptan mejor a diferentes funciones. Pero el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo son los subcampos que habilitan principalmente las funciones que conforman nuestra comprensión común de la Inteligencia Artificial.

Ahora que comprendemos los conceptos básicos detrás del proceso de aprendizaje de Machine Learning, es hora de profundizar en por qué Python se adapta tan bien al Machine Learning.

Por qué python para machine learning es excelente para aplicaciones?

Python se ha convertido en el lenguaje de referencia para programar aplicaciones de aprendizaje automático en gran parte debido a su legibilidad.

Python para Machine Learning es fácil de aprender. Accesible para desarrolladores de todos los niveles de experiencia y altamente portátil. Ya que puede ejecutarse en todos los sistemas operativos populares.

Sin embargo, el factor más importante que contribuye a su popularidad entre los desarrolladores de Python para Machine Learning es su gran ecosistema.

La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático se pueden implementar con Python para Machine Learning como marco.

Esta es una noticia especialmente buena para las empresas y organizaciones que se ocupan mucho de los datos y necesitan aplicaciones de aprendizaje automático para aprender iterativamente de esos conjuntos de datos.

La mayoría de los desarrolladores cobrarán al menos $ 75 la hora por el trabajo en un proyecto de desarrollo si están razonablemente capacitados.

Lo que significa que los proyectos basados ​​en Python para Machine Learning pueden al menos ser relativamente económicos cuando los maneja un equipo de desarrolladores experimentados.

Y en el improbable caso de que un equipo de desarrollo tenga problemas. La comunidad activa de Python para Machine Learning puede proporcionar fácilmente soporte en plataformas de preguntas y respuestas como StackOverflow, Reddit y Yahoo.

Aplicaciones de aprendizaje automático basadas en Python para Machine Learning son particularmente valiosas para las organizaciones B2B que necesitan analizar mejor las tendencias de los clientes para la investigación competitiva y la planificación predictiva.

Cuanto más grandes sean los conjuntos de datos a los que tiene acceso un equipo de desarrollo con mayor precisión las aplicaciones de Machine Learning pueden predecir las tendencias de los clientes mediante el análisis del comportamiento.

El análisis del comportamiento del cliente basado en el aprendizaje automático requiere conjuntos de datos en continuo crecimiento. Lo que significa que los equipos de desarrollo deben crear potentes modelos de procesamiento computacional para mantenerse al día.

Echemos un vistazo a algunos de los conceptos básicos del aprendizaje automático y cómo se relacionan con el aprendizaje automático aplicado al análisis de datos.

Conceptos básicos de Python para Machine Learning en acción

Hay algunos conceptos básicos que proporcionan un contexto útil para los desarrolladores que están explorando Python para Machine Learning. Uno de los conceptos más fundamentales es el de los algoritmos Machine Learning supervisados ​​y no supervisados.

Los algoritmos supervisados ​​manejan datos que son etiquetados manualmente por los desarrolladores y que usan variables objetivo para cada punto de datos. Los algoritmos supervisados ​​son relativamente caros en comparación con los no supervisados. Que manejan datos sin etiquetar y disciernen las regularidades subyacentes en su entrada por sí mismos.

Las aplicaciones de aprendizaje supervisadas y no supervisadas contribuyen a las formas en que Machine Learning mejora la analítica del cliente.

Ambos tipos de algoritmos pueden extraer datos para predecir patrones de comportamiento y detectar con precisión cuándo los clientes necesitan ayuda mientras compran.

Esto asegura que un mayor número de clientes continúe a lo largo de su proceso de ventas sin encontrar complicaciones. Incluso puede ayudar a las organizaciones a identificar y contactar a los prospectos antes de que esos prospectos los contacten. Mejorando el éxito de las ventas y mejorando la experiencia general del cliente.

Otro concepto es el de clasificación versus regresión, que se aplica a las aplicaciones de Machine Learning que predicen categorías y valores continuos.

Los algoritmos de clasificación usan clasificadores que manejan problemas binarios (por ejemplo, verdadero o falso) o distinciones multiclase para predecir categorías (por ejemplo, tipos de animales categóricos). Por el contrario, los modelos de regresión predicen valores continuos como los precios de la vivienda.

Estas aplicaciones de Machine Learning se utilizan a menudo en un contexto de ciberseguridad, como la identificación de conductas fraudulentas o actividades de red sospechosas.

Los piratas informáticos son implacables y, una vez que acceden a un sitio web o acceden a él. Es probable que lo utilicen para infectar a otras personas o proveedores.

El aprendizaje automático impulsa los sistemas de monitoreo de seguridad basados ​​en Inteligencia Artificial que ayudan a los profesionales de la seguridad a detectar y responder a las infracciones disminuyendo el riesgo de que un ataque se extienda por toda la red.

Conclusión

El aprendizaje automático es un término general para una amplia gama de modelos y aplicaciones. Hace uso de muchos conceptos importantes que los desarrolladores pueden explorar con Python.

Aunque este artículo cubre algunos de los conceptos de Aprendizaje Automático más comunes. Es importante que los desarrolladores obtengan una mayor comprensión del Aprendizaje Automático en la práctica eligiendo los problemas que les interesan a ellos oa sus organizaciones.

A partir de ahí, los desarrolladores pueden trabajar en sus propios proyectos de Aprendizaje Automático y aplicar su comprensión mejorada de los modelos de Machine Learning en el lugar de trabajo.