Fundamentos del Machine learning con Python

Programación

Tokio School | 24/09/2020

Entender el funcionamiento del machine learning o aprendizaje automático, es acercarnos al futuro de la inteligencia artificial, aquel que tantos pioneros de esta tecnología soñaban y que no es otro que el de máquinas con capacidades tan similares a las humanas, que sea posible que aprendan por sí solas. Conocer y estudiar los fundamentos del machine learning con Python te servirá para entender cómo los programadores pueden desarrollar este tipo de tecnologías.

¿Te gustaría ser uno de ellos? En Tokio School puedes aprender a través de nuestro curso de programador Python con especialización en inteligencia artificial, una formación especialmente diseñada para ti, que estás interesado en explorar este tipo de tecnología con la que es posible dotar a las máquinas de inteligencia a través de uno de los lenguajes de programación más utilizados actualmente.

Para conocer a fondo el funcionamiento de este tipo de inteligencia artificial, veremos a continuación algunos conceptos que debes tener claro antes de ponerte manos a la obra. ¿Quieres conocer los fundamentos del machine learning con Python? ¡No te separes de la pantalla!

 

Una aproximación al Machine learning

Machine learning se traduce al castellano como aprendizaje automático y se define como una disciplina de las ciencias informáticas bajo el paraguas de la inteligencia artificial, gracias a la cual es posible desarrollar sistemas o máquinas con capacidad para aprender por sí solas, sin intervención humana.

Es, por así decirlo, la capacidad que tiene una máquina o un software específico de aprender y ofrecer determinadas respuestas, acciones o predicciones en función de la adaptación de algoritmos presentes en su programación y de un determinado tipo de datos introducidos en su sistema.

La automatización de determinadas operaciones permite reducir la intervención de los seres humanos en este tipo de sistemas y procesos, de manera que es posible conseguir que las máquinas las desarrollen por sí mismas.

Las máquinas emplean además la experiencia pasada para tomar esas decisiones y un ejemplo muy gráfico de esto podría ser el filtrado de correo spam en la clasificación automática del correo entrante. Las máquinas determinan qué es spam y lo envían de forma automática a la bandeja de entrada correspondiente en función de un montón de datos arrojados por cientos de miles de usuarios que previamente marcaron como spam unos tipos de emails en concreto.

Llevado este ejemplo a una escala mayor, lo que sucede en el fondo es que determinados algoritmos se modifican con la entrada de una enorme cantidad de datos que hacen posible que la máquina pueda predecir escenarios y tomar decisiones de forma automática en función de determinadas condiciones.

De alguna manera, esa creciente cantidad de datos introducido hace posible que las máquinas se programen a sí mismas a través de esos algoritmos y desarrollen nuevas respuestas informáticas a propósito de la información que se les suministra. Por eso, cuanto mayor es la cantidad de datos suministrados, más complejos serán los cálculos del sistema y más certeras, efectivas y precisas serán las predicciones o acciones.

Para comprender 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.

 

Por qué usar Python en machine learning

Python es un lenguaje de programación multiparadigma, capaz de soportar orientación a objetos, programación imperativa y también funcional. Por así decir, Python se ha convertido en la navaja suiza de todo programador que se precie gracias a su versatilidad.

La principal ventaja que ofrece este lenguaje de programación es que su curva de aprendizaje no es excesiva y una de las claves precisamente para que esto sea posible es que su filosofía es la de ofrecer un enorme nivel de legibilidad de su código.

De esta manera, muchos más programadores se interesan por aprenderlo a través de algún curso de Python y no sólo a usarlo como lenguaje de iniciación, ya que en realidad está presente en un sinfín de plataformas, aplicaciones, compañías, servidores, etc.

La principal ventaja que ofrece este lenguaje de programación también es la creciente y prolífera comunidad de desarrolladores que lo utilizan, de forma que es posible acceder a un montón de librerías o bibliotecas (es decir, conjuntos de implementaciones funcionales para un determinado lenguaje) con las que ampliar sus funcionalidades.

Cada día son más numerosas las librerías de este lenguaje especialmente pensadas para aplicar la inteligencia artificial, de manera que es cada vez más sencillo programar machine learning con Python.

Ventajas del lenguaje Python

  • Es un lenguaje simple y rápido, pensado para hacer más sencilla la programación.
  • Es un lenguaje flexible que ofrece muchas facilidades gracias a su alto nivel de legibilidad.
  • Es un lenguaje ordenado y limpio.
  • Es un lenguaje fácilmente portable, de manera que se puede aplicar a casi cualquier sistema.
  • Es un lenguaje muy utilizado y el hecho de que la comunidad de usuarios que lo utilizan ayuda a su desarrollo, su efectividad y su crecimiento.

La evolución de este lenguaje de programación a lo largo de los últimos 30 años y su sencillez, ha hecho que se sitúe en el centro del escenario en el futuro del big data y el uso de algoritmos de machine learning. Esto requiere de profesionales especialistas con conocimientos de estas disciplinas, capaces de desarrollarlas mediante Python.

Además, se trata de un lenguaje de programación muy presente en el ámbito de la educación de las ciencias informáticas y es sin duda el lenguaje de referencia a la hora de aproximarse ya no sólo al machine learning en concreto, sino a la programación en general.

Y así como ha evolucionado su presencia en el campo educativo, lo está logrando también en el de la investigación, haciendo posible que muchas novedosas herramientas de Inteligencia Artificial y Machine learning se hayan desarrollado en Python.

 

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