Python es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en el campo del aprendizaje automático (ML) debido a su simplicidad, versatilidad y disponibilidad de numerosas bibliotecas y marcos que admiten tareas de ML. Si bien no es un requisito utilizar Python para ML, muchos profesionales e investigadores en el campo lo recomiendan y lo prefieren.
A lo largo del programa de certificación EITC/AI/GCML, las instrucciones ejemplares de Python y TensorFlow que a veces se proporcionan sirven solo como referencia (principalmente para estimadores simples y simples que se tratan en el plan de estudios). En los siguientes elementos del plan de estudios se incluirán instrucciones detalladas sobre el uso de TensorFlow en Python. En EITC/AI/GCML no es necesario profundizar en Python y TensorFlow, ya que no es necesario.
Por otro lado, la simplicidad de Python permite avanzar a un nivel completamente nuevo de trabajo con IA incluso sin ningún conocimiento de programación. Python proporciona un vasto ecosistema de bibliotecas como NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch, que son bastante esenciales para diversas tareas de aprendizaje automático, como el preprocesamiento de datos, la creación de modelos, la capacitación y la evaluación.
La popularidad de Python en la comunidad ML se puede atribuir a varias razones. En primer lugar, Python es fácil de usar y tiene una sintaxis simple y legible, lo que facilita su aprendizaje y comprensión para los principiantes. Esta característica es crucial en ML, donde están involucrados algoritmos complejos y operaciones matemáticas. Además, Python cuenta con una gran comunidad de desarrolladores que contribuyen activamente al desarrollo de bibliotecas de ML y comparten sus conocimientos a través de foros, blogs y tutoriales. Este apoyo de la comunidad es invaluable para las personas que buscan ayuda y orientación en sus proyectos de ML.
Además, la compatibilidad de Python con diferentes sistemas operativos y su capacidad para integrarse perfectamente con otros lenguajes como C/C++ y Java lo convierten en una opción versátil para el desarrollo de ML. Muchos marcos de aprendizaje automático populares, como TensorFlow y PyTorch, tienen API de Python, lo que permite a los usuarios aprovechar el poder de estos marcos mientras disfrutan de la simplicidad de la programación en Python.
Si bien Python es el lenguaje preferido para ML, no es la única opción disponible. También se pueden utilizar otros lenguajes de programación como R, Java y Julia para tareas de aprendizaje automático. Sin embargo, es posible que estos lenguajes no ofrezcan el mismo nivel de soporte y facilidad de uso que Python en el contexto de ML. Por lo tanto, para las personas que buscan comenzar una carrera en ML o trabajar en proyectos de ML, se recomienda encarecidamente aprender Python para aprovechar al máximo los recursos y herramientas disponibles en el ecosistema de ML.
Si bien Python no es un requisito para el aprendizaje automático, su adopción generalizada, su rico ecosistema de bibliotecas, el apoyo de la comunidad y su facilidad de uso lo convierten en la opción ideal para las personas interesadas en seguir una carrera en aprendizaje automático.
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