Imprescindibles: Las Mejores Bibliotecas de Python para IA y Aprendizaje Automático
Muchos desarrolladores de software se sienten atraídos por Python debido a su vasta colección de bibliotecas de código abierto. En los últimos tiempos, han surgido muchas bibliotecas en el ámbito del Aprendizaje Automático (ML) e Inteligencia Artificial (IA). Estas bibliotecas pueden ser utilizadas por programadores de todos los niveles para tareas en ciencia de datos, manipulación de imágenes y datos, y mucho más. Este tutorial de programación arrojará algo de luz sobre por qué Python es el lenguaje preferido para el Aprendizaje Automático y la IA, así como también mencionará algunas de las mejores bibliotecas de ML y IA para elegir.
¿Por qué elegir Python para el desarrollo de IA?
El desarrollador principal de Numerical Python y Pyfort, Paul Dubois, dijo una vez que "Python es el lenguaje más poderoso que aún puedes leer". Otras cualidades que han ayudado a impulsar a Python a su posición actual son su versatilidad y flexibilidad, lo que permite que Python se utilice junto con otros lenguajes de programación cuando sea necesario, incluyendo potencias como Java y C#. Además, Python puede funcionar en casi todos los sistemas operativos y plataformas del mercado.
Eso podría explicar la popularidad duradera de Python entre los desarrolladores, pero ¿por qué tantos de ellos eligen Python para trabajar con bibliotecas de ML e IA? Para empezar, la gran cantidad de bibliotecas de ML e IA disponibles significa que los desarrolladores pueden contar con encontrar una para cualquier problema que necesite solucionarse. Además, al ser un lenguaje de programación orientado a objetos (OOP), Python se presta especialmente bien para el uso y manipulación eficiente de datos.
Aquí hay algunas razones más por las que Python se encuentra entre los principales lenguajes de programación para el Aprendizaje Automático, el Aprendizaje Profundo y la Inteligencia Artificial:
- Al ser gratuito y de código abierto, Python es amigable con la comunidad y garantiza mejoras a largo plazo.
- Las bibliotecas exhaustivas aseguran que haya una solución para cada problema.
- La implementación y la integración fluidas lo hacen accesible para personas con diferentes niveles de habilidad.
- Aumenta la productividad al reducir el tiempo de codificación y depuración.
- Se puede utilizar para el Cómputo Suave y el Procesamiento de Lenguaje Natural.
- Funciona sin problemas con los módulos de código C y C++.
Ahora que hemos discutido por qué Python es uno de los principales lenguajes de programación, el resto de este artículo presentará algunas de las mejores bibliotecas de Python para el Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial.
Conclusiones finales sobre las bibliotecas de IA y Aprendizaje Automático en Python
Este tutorial arrojó algo de luz sobre por qué Python es el lenguaje preferido para el Aprendizaje Automático y la IA, y enumeró algunas de las mejores bibliotecas de ML y IA para elegir, incluyendo TensorFlow, SciPy y NumPy. Añadiremos más a esta lista en las próximas semanas, así que asegúrate de volver a consultar con frecuencia.
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