Aprendizaje automático en C#
Guido Van Rossum lanzó Python en 1991 para ofrecer a los programadores una alternativa más sencilla a los lenguajes complejos. No se imaginaba que esta simplicidad llevaría a Python a las alturas en las que se encuentra hoy.
Un desarrollador sólo necesita implementar unos pocos cambios como modificar unas pocas líneas de código para preparar un código independiente para una plataforma diferente. Paquetes como PyInstaller ayudan a escribir códigos que se ejecutan en diferentes plataformas.
Como ya se ha dicho, Python es muy legible. Es bastante similar a tu idioma inglés cotidiano. Si una línea de código es escrita por un miembro del equipo, puede ser entendida, rectificada y desarrollada por otro miembro del equipo.
Python es un lenguaje de programación que permite aplicar algoritmos y conceptos de aprendizaje automático de forma más sencilla y rápida. Es esencial, pero definitivamente no es la única habilidad requerida.
El aprendizaje automático es un estudio complejo que simplifica millones de datos para predecir y hacer que las máquinas actúen de una manera determinada. No se puede ser maestro de un solo oficio, hay que dominar muchos.
Aprendizaje automático java vs python
Los lenguajes de programación son notoriamente versátiles, cada uno de ellos capaz de grandes hazañas en las manos adecuadas. La tecnología de la IA (inteligencia artificial) también depende de ellos para funcionar correctamente a la hora de supervisar un sistema, activar comandos, mostrar contenidos, etc.
Es la facilidad de uso de Python, más que cualquier otra cosa, lo que hace que sea la opción más popular entre los desarrolladores de IA. Dicho esto, también es un lenguaje de programación de alto rendimiento y ampliamente utilizado, capaz de realizar procesos complicados para todo tipo de tareas y plataformas.
Otra ventaja a tener en cuenta es el apoyo ilimitado de bibliotecas y foros. Si puedes crear aplicaciones de escritorio en Python con la biblioteca Tkinter GUI, imagina lo que puedes construir con la ayuda de bibliotecas de aprendizaje automático como NumPy y SciPy.
Este es otro lenguaje de programación que está ganando adeptos entre los programadores de IA por su flexibilidad, facilidad de uso y amplio soporte. Java no es tan rápido como otras herramientas de codificación, pero es potente y funciona bien con las aplicaciones de IA.
Una característica clave es su compatibilidad entre plataformas, por lo que no hay que reescribir el código cada vez que se utiliza un sistema diferente. Java también produce buenos efectos visuales. No tienes que preocuparte tanto por la calidad de tus gráficos de IA.
Lenguaje de programación Ai
El repositorio de código en línea GitHub ha reunido los 10 lenguajes de programación más populares utilizados para el aprendizaje automático alojados en su servicio y, aunque Python encabeza la lista, hay algunas sorpresas.
Es casi seguro que no reflejan los lenguajes más utilizados para el aprendizaje automático. Una encuesta reciente de Kaggle entre científicos de datos señaló a Python como el lenguaje más popular y a R como el lenguaje que más probablemente utilizan en el trabajo.
Estos son los 10 principales lenguajes de aprendizaje automático en GitHub, según las cifras del sitio. Este artículo también está disponible para su descarga, The top 10 languages for machine learning hosted on GitHub (PDF gratuito).
Ml-notebook: Un archivo Docker para múltiples herramientas de aprendizaje automático, cuyo objetivo es proporcionar un entorno accesible y reproducible para una variedad de conjuntos de herramientas de aprendizaje automático, con un enfoque en el aprendizaje profundo.
Lenguaje de aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un gran ejemplo de una tecnología que ha pasado recientemente del mundo académico y los estudios teóricos a las aplicaciones prácticas y el apoyo a las actividades empresariales en el día a día. Con la masa crítica reunida, la industria necesita adaptarse a las diversas necesidades y nichos que utilizan diferentes pilas de tecnología.
El efecto clave de la versatilidad y aplicabilidad de las soluciones basadas en el aprendizaje automático es el aumento de la financiación y las inversiones. Según las estimaciones de PwC, se pueden obtener hasta 15,7 billones de dólares en 2030 simplemente aplicando la IA en los negocios y la economía mundial. Además, la empresa predice que el aumento del PIB de las economías locales puede alcanzar el 26%.
Pero todo lo anterior sólo se puede conseguir con una buena implementación realizada por ingenieros cualificados. Y eso no es tan fácil de conseguir. Un científico de datos, un ingeniero de datos y un ingeniero de aprendizaje automático no son ni fáciles de encontrar ni baratos. Se trata de especialistas altamente cualificados, que en la actualidad pueden ser elegidos por su empleador.
De hecho, contratar a un especialista en IA es incluso más difícil que encontrar un buen ingeniero de software. Ambos profesionales tratan con código y ordenadores, pero mientras que la programación es oscura pero comprensible, la ciencia de los datos puede verse como una caja negra con poco o ningún conocimiento del proceso. Al final no se trata de programar el ordenador, sino de enseñar a la máquina a programarse a sí misma, una historia totalmente diferente.