¿Por qué utilizar Python para Machine Learning?
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El mundo tecnológico está creciendo continuamente con una velocidad asombrosa. La mayoría de las empresas están implementando algoritmos de Machine Learning basados en Python para optimizar sus productos.
Aunque hay otros lenguajes de programación que se pueden utilizar en Machine Learning, Python ha resultado ser el mejor lenguaje de programación para está área. Ofrece grandes librerías y marcos para todas las áreas de la Inteligencia Artificial.
En este artículo, conocerás algunos aspectos de lenguaje de programación Python que lo hacen perfecto para los desarrolladores de Machine Learning.
En 1991, cuando Guido van Rossum lanzó Python como su proyecto paralelo, no esperaba que fuera a ser el lenguaje informático de mayor crecimiento en el mundo en un futuro próximo. Si seguimos las tendencias, Python resulta ser el lenguaje para la creación rápida de prototipos.
Si nos fijamos en la filosofía del lenguaje Python, se puede decir que este lenguaje fue construido por su legibilidad y menor complejidad. Se puede entender fácilmente y hacer que alguien lo entienda muy rápido.
¿Por qué querrías utilizar solo Python para Machine Learning?
Sabes que Machine Learning, en términos sencillos, es utilizar los datos para hacer que una máquina tome una decisión inteligente. Machine Learning no es otra cosa que reconocer patrones en los datos. Por lo tanto, los datos son la clave en cualquier proyecto dentro de está área.
Los datos son crudos, no estructurados, malos, incompletos, grandes.
Ahora bien, ¿cómo puede Python hacer frente a todos ellos?
Python hace frente a los datos crudos, no estructurados, malos, incompletos, grandes, con los paquetes.
Es la colección y la pila de código de varios repositorios de código abierto que es desarrollado por la gente para mejorar continuamente los métodos existentes.
- Quieres trabajar con imágenes: tienes NumPy, OpenCV y ScikitLearn.
- Quieres trabajar con textos: tienes NLTK, NumPy, ScikitLearn.
- Quieres trabajar con audio: tienes librosa.
- Quieres resolver un problema de Machine Learning: tienes a Pandas y ScikitLearn.
- Quieres trabajar con Deep Learning: tienes TensorFlow y PyTorch.
Prácticamente tienes un paquete o librería para cada cosa que quieras desarrollar.
Lo mejor de usarlos es que tienen cero curvas de aprendizaje. Una vez que tengas un conocimiento básico de Python, puedes simplemente implementarlo. Y, por supuesto, son de uso libre bajo licencia GNU, solo tienes que importar el paquete y utilizarlo.
Por otra parte, la principal razón o la única razón por la que Python nunca se utilizará de forma generalizada es por la sobrecarga que conlleva. Sabemos que Python es un lenguaje interpretado, es decir, el código se ejecuta línea por línea. Por lo tanto, suele tener una ejecución lenta en comparación con otros lenguajes de programación.
Si la alta velocidad no es un requisito, las ventajas de Python son suficientes para desviarnos de sus limitaciones de velocidad.
Expliquemos con más detalle otras de las razones de por qué deberías elegir Python para Machine Learning.
Simple y coherente
Python ofrece un código conciso y legible. Mientras que los algoritmos complejos y los flujos de trabajo versátiles están detrás de Machine Learning, la simplicidad de Python permite a los desarrolladores escribir sistemas fiables.
Los desarrolladores pueden poner todo su esfuerzo en resolver un problema de Machine Learning en lugar de centrarse en los matices técnicos del lenguaje.
Además, Python es atractivo para muchos desarrolladores porque es fácil de aprender. El código Python es comprensible para los humanos, lo que facilita la construcción de modelos para Machine Learning.
Muchos programadores dicen que Python es más intuitivo que otros lenguajes de programación. Otros desatacan los numerosos paquetes, librerías y extensiones que simplifican la implementación de diferentes funcionalidades.
Lenguaje flexible
Permitir a los desarrolladores la máxima flexibilidad para las aplicaciones de Machine Learning es lo que los programadores de Python admiran del lenguaje. Python para Machine Learning permite ver rápidamente los resultados sin tener que recompilar completamente el código Python.
Hay 4 estilos diferentes de programación en Python entre los que puedes elegir. Está el estilo imperativo, el orientado a objetos, el funcional y el procedimental. Los desarrolladores pueden elegir los estilos de programación con los que se sienten totalmente cómodos o incluso combinar estos estilos para resolver diferentes tipos de problemas de la manera más eficiente.
El factor de flexibilidad disminuye la posibilidad de que se produzcan errores, ya que los programadores tienen la posibilidad de controlar, la situación y trabajar en un entorno cómodo.
Opciones de visualización
Como ya lo comentamos antes, los datos son el aspecto más importante en los proyectos de Machine Learning. Trabajar con datos requiere una fuerte visualización para determinar patrones y dar sentido a todas las variables y factores. Para ellos, los paquetes de software de Python son de gran ayuda.
Los desarrolladores pueden construir histogramas, gráficos y diagramas para comprender mejor cómo los datos interactúan y trabajan juntos. También hay APIs que facilitan el proceso de visualización al permitir esbozar informes claros de los datos.
Independencia de la plataforma
Python permite a los desarrolladores implementar cosas en una máquina y utilizarlas en otra sin ningún cambio o, en ocasiones, con un cambio mínimo. Una de las claves de la popularidad de Python es que es un lenguaje independiente de la plataforma. Python es compatible con muchas plataformas, como Linux, Windows y macOS.
El código de Python puede utilizarse para crear programas ejecutables independientes para la mayoría de los sistemas operativos comunes.
El software de Python puede distribuirse y utilizarse fácilmente en esos sistemas operativos sin un intérprete de Python.
Además, los desarrolladores suelen utilizar servicios como Google o Amazon para sus necesidades de computación. Sin embargo, es frecuente encontrar empresas y científicos de datos que utilizan sus propias máquinas con potentes unidades de procesamiento gráfico (GPU) para entrenar sus modelos de Machine Learning. Y el hecho de que Python sea independiente de la plataforma hace que este entrenamiento sea mucho más barato y fácil.
Gran comunidad y popularidad
Siempre es muy útil cuando hay un fuerte apoyo de la comunidad en torno al lenguaje de programación. Python es un lenguaje de código abierto, lo que significa que hay un montón de recursos abiertos para los programadores, desde los principiantes hasta los profesionales.
Hay mucha documentación de Python disponible en línea, así como en las comunidades y foros de Python, donde los desarrolladores de Machine Learning discuten los errores, resuelven los problemas y se ayudan mutuamente.
Por otro lado, Python es cada vez más popular entre los desarrolladores de Machine Learning, según StackOverflow se prevé que la popularidad de Python siga creciendo en estos años.
Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados en la implementación de proyectos de Machine Learning. Es ampliamente utilizado en todas las industrias y permite una fácil asociación dentro de los equipos de desarrollo y tiene la potencia y la escalabilidad para manejar cantidades masivas de solicitudes de datos simultáneamente.
Inclusive la mayoría de las empresas como Google, Facebook o Microsoft están eligiendo Python, y por sus diversas características como simple, accesible, versátil y completa hacen que sea la elección de los desarrolladores de Machine Learning.
Si te estás iniciando en la programación para Machine Learning y aún no te sientes tan diestro, te ofrezco un pack con las instrucciones básicas de Python, NumPy y Pandas. Estas guías serán de gran utilidad si estás comenzando ya que podrás recurrir a ella cada vez que no te acuerdes de alguna instrucción o no sepas hacer algo que es rutinario al momento de programar Machine Learning. Para descargar el pack con las guías solamente tienes que ingresar a este enlace.
