Comprende los pasos para programar una IA con Python, el lenguaje por excelencia para crear modelos predictivos y redes neuronales. En esta guía comprenderás desde cómo configurar el entorno de desarrollo hasta el despliegue.

Configurar el entorno de desarrollo

Los primeros pasos para construir un sistema de IA con Python son determinantes y en eso consiste configurar el entorno de desarrollo. Para ello, esto es lo que debes tener en cuenta.

Instala Python

Dirígete al sitio web oficial de Python y descárgate la versión más reciente.

Asegúrate de que en la instalación marques “Add Python to PATH”, un paso que te permitirá ejecutar Python desde cualquier terminal.

Escribe “python --version” para comprobar que la instalación ha transcurrido con éxito.

Crea el entorno virtual

Al crear un entorno virtual aíslas el proyecto, evitando que surjan conflictos con otras librerías o dependencias. Si instalas Python 3.3, ya incluye venv.

Tendrás que ejecutar en el directorio de tu proyecto “python -m venv mi_entorno” y cambia “mi_entorno” por el nombre de tu proyecto.

La activación del entorno virtual, necesario para desarrollar una IA con Python, depende del sistema operativo:

  • Windows: mi_entorno\Scripts\activate
  • En macOS y Linux: source mi_entorno/bin/activate

Instalación de las librerías necesarias

Tendrás que realizar la instalación de las librerías con pip, pues será la base del desarrollo de la Inteligencia Artificial, a través de estos comandos en terminal:

pip install numpy pandas scikit-learn

pip install tensorflow

o

pip install torc

¿Cómo elegir una librería en Python para crear una IA? Estas son las más comunes y su uso:

Entender el problema y conseguir datos

Al crear la IA debes definir un objetivo para que trabaje con los datos, algo que tendrás claro tras especializarte en programación con Python.

Por poner algunos ejemplos: detectar fraudes, predecir precios en el mercado inmobiliario o clasificar imágenes.

En cuanto lo tengas claro, lo más recomendable es que sigas estos pasos:

  • Clasificar el problema, en función del objetivo:
    • Clasificación, asignando una etiqueta a cada dato. Por ejemplo: ¿Este mail pertenece a la carpeta de Spam o no?
    • Regresión, predice un valor numérico continuo. Por ejemplo: ¿A qué precios estarán los vuelos dentro de un mes?
    • Clustering, agrupa los datos en categorías similares, pero sin asignar etiquetas. Por ejemplo, segmentar clientes.
    • Procesamiento del Lenguaje Natural, permite a las máquinas comprender el lenguaje y generar texto o voz humana. Por ejemplo, con chatbots o entrenar el análisis de sentimientos.
  • Debes definir cómo evaluar el éxito del tratamiento de los datos y las restricciones que se pueden presentar para completar la tarea.
  • Diseñar el itinerario para conseguir los datos:
    • Emplear un conjunto de datos públicos y que ya existen para entrenar la IA. Algunos de ellos pueden ser Kaggle o Google Dataset Search.
    • Recopilar datos propios a través de APIs, sensores de IoT o Web Scraping.
    • Generar los datos artificialmente, a través de simulaciones o aumentación de datos.

Preprocesar los datos

  • Asegúrate de eliminar los datos erróneos o nulos del dataset para tener una base adecuada con la que trabajar.
  • Comprueba que no existan datos duplicados que puedan afectar procesamiento de los datos al desarrollar la IA con Python.
  • Estandariza los datos, en el caso de que estén en escalas diferentes con Z-Score o normalízalos con Min-Max Scaling.
  • Transforma los datos categóricos en valores numéricos para poder procesarlos con la IA con One-Hot Encoding.

Crear el modelo de Inteligencia Artificial

  • Antes de construir el modelo, debes importar las librerías necesarias para el proyecto.
  • Tras el preprocesamiento de los datos, debes seleccionar las variables para que el modelo las prediga. Tomando como ejemplo el precio en el mercado inmobiliario:
    • X son las variables de entrada en el modelo, como pueden ser metros cuadrados o habitaciones.
    • Y es el precio que tiene que predecir la IA.

Entrenar y evaluar el modelo

Toca testear que el modelo de IA funcione con corrección en el entorno de Python y para ello:

  • Debes dedicar un 80% al entrenamiento para que el modelo aprenda a trabajar sobre los datos.
  • Y un 20% de prueba, para poder comprobar que las conclusiones son precisas.

La idea es alimentar a la IA a través de un modelo matemático para que aprenda los patrones entre los datos y a predecir los resultados.

Hacer predicciones con el modelo entrenado

Una vez superada la fase de entrenamiento, la IA ya está preparada para realizar predicciones. Estos son los pasos para lograrlo:

  • Debes cargar el modelo entrenado y este proceso depende de la librería que emplearas.
  • Debes preparar los datos de entrada siguiendo el mismo formato que el modelo ya entrenado (es decir, limpiar, procesar y normalizar la Data).
  • Y usar el método predict() del modelo para obtener las predicciones, aunque esto depende de la biblioteca.

Guardar y desplegar la IA

Debes elegir el formato adecuado para que se pueda realizar el despliegue ene tornos de producción y estas son algunas formas de conseguirlo:

  • Crea una API web que reciba datos de entrada y devuelva predicciones del modelo.
  • Despliega tu modelo en plataformas en la nube como AWS, Google Cloud o Azure.
  • Integra tu modelo directamente en una aplicación de escritorio o móvil, especialmente si no quieres que dependan de la conexión.
  • Si quieres que sea un modelo escalable, empaquétalo en contenedores (Docker).

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