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Python: ejemplos de sus ventajas para la Inteligencia Artificial

 
 
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Python es un lenguaje de programación creado por Guido van Rossum en 1989, quien le colocó dicho nombre inspirado por la serie británica Monty Python's Flying Circus. Desde entonces, este lenguaje ha causado furor debido a una serie de ventajas que aporta como ningún otro. Hoy en día, el campo de la inteligencia artificial (IA) también goza de los beneficios ofrecidos por Python, ejemplos de estos los veremos a continuación.

Python: ejemplos de por qué es el mejor lenguaje para la Inteligencia Artificial

Se estima que para el año 2025 las ganancias globales que generen los software de inteligencia artificial superen los 118 mil millones de dólares (Tractica). En cuanto a España, el 66% de los expertos y empresarios considera que la inteligencia artificial, junto a la robótica, serán las tecnologías con mayor crecimiento en la nación (PwC). De hecho, actualmente, España es uno de los 10 países con mayor cantidad de patentes de IA (IPlytics).  

Así, el machine learning (ML) y su subcampo, el deep learning (DL), se están convirtiendo en áreas de investigación y de desarrollo cada vez más relevantes para las empresas y la sociedad. Por lo tanto, los programadores deben adquirir habilidades y capacidades que les permitan desarrollar soluciones basadas en ML y DL de manera fácil, práctica y cómoda.

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Aquí es donde entran juego las ventajas que pueden obtener los programadores al utilizar Python, ejemplos de algunas de estas ventajas son las 5 siguientes:

1. Open source y gran comunidad de colaboradores

Python es open source (de “código abierto”), lo que significa que es completamente transparente de cara a los usuarios y que cualquier experto en el mundo puede aportar mejoras a dicho lenguaje. 

Estas mejoras por parte de otros programadores se comparten dentro de enormes comunidades online formadas por adeptos de Python. Así, cada integrante puede beneficiarse de los aportes que realizan sus colegas o, en cambio, puede compartir con ellos su propio aporte personal.

Incluso, si cualquier programador tiene problemas con el desarrollo de un proyecto en Python, puede pedir ayuda en estas comunidades y recibir feedback inmediato desde todas partes del mundo

Gracias a estas comunidades y a la cualidad open source, en internet se consiguen infinidad de recursos gratuitos para aprender desde 0 o para resolver algún problema complejo en Python, ejemplos de dichos recursos son los tutoriales y las herramientas disponibles en w3schools.

Aún con más de 30 años en el campo, Python es el lenguaje más popular entre los científicos de la computación y los desarrolladores informáticos. Lejos de ser superado por otros lenguajes, más bien su nivel de popularidad y de adopción continúa creciendo de manera indetenible según StackOverflow. Uno de los portales sobre programación más importantes y consultados del mundo.

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2. ¡Muchas librerías disponibles! De todo y para todos

Según la naturaleza de cada proyecto, el desarrollo en Python puede resultar muy rápido gracias a la existencia de múltiples librerías que están disponibles de manera online y gratuita. Estas librerías suelen generarse cooperativamente en las comunidades anteriormente mencionadas. Muchas de las cuales están especializadas en machine learning y deep learning.

Utilizar este tipo de recursos les permite a los programadores ahorrar tiempo en sus desarrollos al no tener que empezarlos desde 0, o incluso hasta pueden crear muy fácilmente un primer prototipo 100% operativo.

Esto implica no solo una ventaja para el profesional, sino también para la empresa que desea una solución rápida de IA basada en Python. Ejemplos de dichos recursos son los siguientes:

  • Librerías de Python para machine learning por parte de TensorFlow
  • Librerías de Python para deep learning por parte de PyTorch.

3. Muy fácil de aprender, de leer y de usar

La curva de aprendizaje de Python es muy corta. Lo cual significa que si un profesional no sabe utilizar este lenguaje, pero lo necesita para desarrollar un proyecto de IA rápidamente, entonces puede aprenderlo en corto tiempo.

Esto es especialmente útil para los científicos de datos que no saben utilizar Python, pero que deben gestionar gran cantidad de datos de manera ágil para algún proyecto de machine learning o de deep learning.

Son múltiples las características que demuestran la facilidad de Python, ejemplos de estas son la gran semejanza que el lenguaje tiene con el idioma inglés y la sintaxis muy simple que posee. La cual facilita el trabajo con sistemas complejos, asegurando relaciones claras entre los elementos del sistema.

En Python todo es claro y preciso. No hay márgenes de confusión, de errores ni de paradigmas conflictivos.

4. Altamente flexible y versátil para el machine learning

En cuanto a machine learning se trata, los desarrolladores pueden aprovechar una serie de cualidades altamente flexibles de Python, ejemplos de estas son:

  • Posibilidad de elegir entre Programación Orientada a Objetos o scripting.
  • Opción de combinar Python con otros lenguajes para el desarrollo de cualquier proyecto.
  • Capacidad de aplicar cualquier cambio y ver rápidamente su resultado, sin necesidad de volver a compilar el código fuente.
  • Oportunidad de elegir o combinar de manera personalizada los estilos de programación para resolver eficazmente diversos problemas.

Además, Python puede ejecutarse en cualquier plataforma (Windows, MacOS, Linux, Unix, entre otras) para el desarrollo de proyectos de machine learning.

En el caso de que el código deba migrarse de una plataforma a otra, solo es necesario realizar cambios a muy pequeña escala. Incluso, se pueden utilizar paquetes como PyInstaller para preparar la ejecución del código en distintas plataformas.

5. Potente visualización y representación de datos

Una de las mayores ventajas para los data scientist que trabajan con gran cantidad de datos es la variedad y disponibilidad de herramientas para la visualización y representación con base en Python. Ejemplos de los beneficios que esto les aporta a los científicos de datos son:

  • Encontrar fácilmente una herramienta de visualización que se adecúe 100% a las exigencias particulares.
  • Analizar los resultados de manera profunda y precisa gracias a opciones de representación bastante potentes.
  • Identificar errores de forma rápida, oportuna y detallada.
  • Detectar áreas de mejora e implementar cómodamente las optimizaciones indicadas.

Todo ello, en conjunto, permite obtener un nivel de entendimiento sin precedentes sobre cualquier programa de Inteligencia artificial en desarrollo.

Python es, sin duda, el camino más beneficioso para desarrollar aplicaciones empresariales de inteligencia artificial. En este sentido, desde Enzyme Advising Group ayudamos a las empresas con soluciones 100% personalizadas y desarrolladas mediante Python. Ejemplos de las tecnologías que utilizamos para potenciar los negocios son la inteligencia artificial, el machine learning, el business intelligence y la automatización robótica.

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