LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN PARA MACHINE LEARNING | Aprende Python para Machine Learning |AprendeIA
Summary
TLDREl script explora más de 700 lenguajes de programación y destaca los más importantes para el machine learning. Se enfatiza la popularidad de Python por su simplicidad y comunidad activa, ofreciendo una amplia gama de bibliotecas. También se mencionan lenguajes como R, Java, JavaScript (TensorFlow.js), Julia y Lisp, cada uno con sus ventajas específicas. La elección del lenguaje depende del proyecto y las necesidades, y se anima a los principiantes a buscar en la comunidad de Python.
Takeaways
- 😀 Existen más de 700 lenguajes de programación, cada uno con sus ventajas y desventajas, lo que hace que el proceso de selección del lenguaje adecuado para el aprendizaje automático sea desafiante.
- 🌟 Python es ampliamente reconocido como uno de los lenguajes más populares para el aprendizaje automático, en gran parte debido a su simplicidad de sintaxis y la gran comunidad que lo respalda.
- 📚 Los proyectos de aprendizaje automático difieren de los proyectos de software tradicionales en cuanto a la pila tecnológica y las habilidades requeridas, lo que hace que la elección de un lenguaje de programación adecuado sea crucial.
- 🛠️ Python cuenta con una gran variedad de bibliotecas y marcos de machine learning incorporados, lo que reduce significativamente el tiempo de desarrollo y mejora la productividad.
- 👀 La legibilidad del código en Python es fundamental para implementar con éxito algoritmos de aprendizaje automático complejos, gracias a su sintaxis simple y clara.
- 📈 R es otro lenguaje de programación importante en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente utilizado por estadísticos y analistas de datos para el análisis y visualización de datos.
- 🔢 R supera a Python en términos de análisis estadísticos y visualización de datos, y cuenta con una amplia gama de bibliotecas y herramientas específicas para estas tareas.
- 💻 Java está ganando popularidad entre desarrolladores de aprendizaje automático que ya tienen experiencia en el entorno de desarrollo de Java, ofreciendo bibliotecas de terceros y herramientas para mejorar la escalabilidad de las aplicaciones.
- 🌐 JavaScript, conocido principalmente por su uso en el desarrollo web, también se ha infiltrado en el aprendizaje automático con frameworks como TensorFlow.js, permitiendo la creación y ejecución de modelos en el navegador.
- 🚀 Julia es un lenguaje de programación de alto rendimiento y propósito general que se perfila como un competidor potencial de Python y R, especialmente adecuado para análisis numérico y ciencia computacional.
- 📊 Lisp, aunque no es tan popular como otros lenguajes, sigue siendo utilizado en el desarrollo de inteligencia artificial y aprendizaje automático, especialmente en aplicaciones que requieren flexibilidad y soporte para expresiones simbólicas.
Q & A
¿Cuál es el lenguaje de programación más popular para el machine learning y por qué?
-Python es el lenguaje de programación más popular para el machine learning debido a su simplicidad, consistencia y la gran comunidad que lo respalda, proporcionando una variedad de marcos y bibliotecas de machine learning que facilitan el desarrollo.
¿Por qué los proyectos de machine learning pueden requerir un enfoque diferente en la selección del lenguaje de programación?
-Los proyectos de machine learning difieren de los proyectos de software tradicionales en cuanto a la pila de tecnología y las habilidades requeridas, lo que hace que sea importante elegir un lenguaje estable, flexible y con un conjunto diverso de herramientas.
¿Qué ventaja ofrece Python en términos de legibilidad de código para el machine learning?
-Python ofrece una legibilidad de código alta, lo que es crucial para implementar con éxito algoritmos de machine learning complejos y flujos de trabajo, ya que permite a los desarrolladores centrarse en resolver problemas en lugar de preocuparse por la sintaxis.
¿Cuáles son algunas de las bibliotecas y paquetes de Python que se mencionan en el script para tareas específicas de machine learning?
-El script menciona bibliotecas y paquetes de Python para trabajar con datos textuales, imágenes, audio, implementar TensorFlow, redes neuronales y visualización de datos, entre otros.
¿Qué características hace que R sea una buena opción para machine learning?
-R es una buena opción para machine learning debido a su capacidad para análisis y visualización de datos, la creación de prototipos rápidamente y trabajar con conjuntos de datos para construir modelos, además de contar con una colección impresionante de bibliotecas y herramientas específicas para tareas de machine learning.
¿Por qué Java está ganando popularidad en el ámbito del machine learning?
-Java está ganando popularidad en el machine learning debido a su capacidad para facilitar la escalabilidad de las aplicaciones y ser utilizado por desarrolladores que ya provienen de un entorno de desarrollo de Java, lo que les permite implementar proyectos sin necesidad de aprender un nuevo lenguaje.
¿Qué ventaja ofrece TensorFlow.js para el desarrollo de machine learning en el entorno web?
-TensorFlow.js permite a los desarrolladores crear y ejecutar modelos de machine learning en HTML puro, lo que simplifica la integración de machine learning en aplicaciones web y permite la manipulación automática de imágenes, juegos con inteligencia artificial, motores de recomendación de contenidos, entre otros usos.
¿Cómo se destaca Julia frente a otros lenguajes de programación para machine learning?
-Julia se destaca por ser un lenguaje de alto rendimiento y propósito general, adecuado para análisis numérico y ciencia computacional, con soporte para múltiples tipos de hardware, lo que lo convierte en un competidor potencial de Python y R en el ámbito del machine learning.
¿Por qué Lisp es considerado un lenguaje eficaz y flexible para machine learning?
-Lisp es considerado eficaz y flexible para machine learning debido a su capacidad para la creación rápida de prototipos, la dinámica de objetos y el soporte para expresiones simbólicas, lo que permite adaptarse a la solución que el desarrollador está codificando.
¿Qué sugerencia se hace para aquellos que están iniciando en el aprendizaje de machine learning y no tienen experiencia en programación?
-Se sugiere elegir un lenguaje con una comunidad sólida y amplia, como Python, que esté bien documentado y pueda ofrecer ayuda en caso de dudas. También se ofrecen guías gratuitas para principiantes en Python, NumPy y Pandas para facilitar el aprendizaje.
Outlines
😀 Introducción a los lenguajes de programación para Machine Learning
El primer párrafo introduce la dificultad de elegir el mejor lenguaje de programación para iniciarse en Machine Learning, dado que hay más de 700 disponibles, cada uno con sus ventajas y desventajas. Litt y González, el presentador del video, se presenta y explica que abordará los lenguajes más importantes dentro de Machine Learning, destacando Python por su popularidad y facilidad de uso, especialmente en proyectos de Machine Learning que difieren de los proyectos de software tradicionales. Se mencionan las bibliotecas y herramientas incorporadas de Python que facilitan el desarrollo y se destaca la importancia de la legibilidad del código en el éxito de la implementación de algoritmos de Machine Learning.
📊 Características y ventajas de R y Java en Machine Learning
El segundo párrafo compara R y Java como lenguajes de programación para Machine Learning. R es destacado por su capacidad para análisis y visualización de datos, siendo ideal para estadísticos y analistas de datos, y cuenta con una gran cantidad de bibliotecas y herramientas avanzadas para tareas específicas. Java, por otro lado, está ganando popularidad entre los desarrolladores que provienen de un entorno de desarrollo Java y buscan bibliotecas de terceros para facilitar la escalabilidad de sus aplicaciones. Se menciona que Java es adecuado para proyectos de Machine Learning de alta velocidad y que ofrece flexibilidad y compatibilidad entre plataformas.
🌐 Diversidad de lenguajes para Machine Learning y consideraciones finales
El tercer párrafo explora otros lenguajes de programación utilizados en Machine Learning, como JavaScript con TensorFlow.js, Julia con su alto rendimiento y List, conocido por su flexibilidad y usos en inteligencia artificial. Se discute cómo estos lenguajes se adaptan a diferentes necesidades y cómo la elección del lenguaje depende de factores como el alcance del proyecto y las preferencias de la empresa. El video concluye con la recomendación de elegir un lenguaje con una comunidad sólida y recursos documentados, como Python, y se ofrecen guías gratuitas para aquellos que comienzan en programación para Machine Learning. El presentador anima a suscriptores a seguir el canal y a dejar comentarios con dudas o sugerencias.
Mindmap
Keywords
💡Machine Learning
💡Lenguajes de Programación
💡Python
💡Bibliotecas y Paquetes
💡Legibilidad del Código
💡R
💡Java
💡JavaScript
💡Julia
💡Lisp
Highlights
Existen más de 700 lenguajes de programación, lo que dificulta elegir el mejor para iniciar en machine learning.
Python es muy popular en machine learning debido a su simplicidad y la gran comunidad que lo respalda.
Python cuenta con una gran cantidad de bibliotecas y marcos integrados para machine learning.
El código en Python es legible, lo que es crucial para implementar algoritmos de machine learning complejos.
El 57% de los desarrolladores de machine learning usan Python y el 33% lo prefieren.
R es un lenguaje de programación adecuado para estadísticos y análisis de datos.
R es conocido por su capacidad para análisis y visualización de datos en machine learning.
Java está ganando popularidad entre desarrolladores de machine learning que ya tienen experiencia en Java.
TensorFlow.js permite a los desarrolladores web utilizar machine learning en sus aplicaciones.
Julia es un lenguaje de alto rendimiento que se enfoca en machine learning y análisis numérico.
Lisp es un lenguaje de programación flexible, utilizado en proyectos de inteligencia artificial y machine learning.
El lenguaje de programación adecuado para machine learning depende del ámbito y alcance del proyecto.
La elección del lenguaje de programación también depende de la comunidad y la documentación disponibles.
Se ofrecen guías gratuitas para principiantes en programación de machine learning con Python.
Los desarrolladores pueden mezclar herramientas y elegir la mejor herramienta para cada tarea en machine learning.
El autor del video ofrece recursos y guías para ayudar a los nuevos programadores de machine learning.
Transcripts
con más de 700 lenguajes de programación
y cada uno con sus pros y sus contras
descubrir cuál es el mejor lenguaje de
programación para iniciarte en machine
learning puede ser una tarea difícil
pero a medida que avance dentro de tu
aprendizaje podrás descubrir cuál es el
más adecuado para cada problema que
estés desarrollado
[Música]
hola a todos soy litt y gonzález de
aprendía y en el vídeo de hoy te
explicaré los lenguajes de programación
más importantes dentro de machine
learning por lo tanto empecemos con el
vídeo acá no te explicaré todos los
lenguajes de programación que se pueden
utilizar dentro de machine learning
solamente los más importantes para que
puedas entender sus pros y sus contras y
puedes seleccionar el más adecuado por
lo tanto empecemos a explicar los
lenguajes de programación más
importantes de maggio inler de lenguajes
de programación para machine lerner
python python tiene una popularidad
indiscutible y la creciente adopción de
machine learning en todo el mundo es un
factor importante que contribuya a su
creciente popularidad se puede decir que
payton pone la codificación al alcance
de las personas que la atribuye ya que
ha desaparecido la sintaxis
excesivamente compleja pero expliquemos
mejor por que payton es tan popular para
machine learning tienes que entender que
los proyectos de machine learning son
diferentes de los proyectos de software
tradicionales en cuanto a la pila de
tecnología y las habilidades requeridas
por lo tanto es muy importante elegir un
lenguaje de programación que sea estable
flexible y que cuente con un conjunto
diverso de herramientas y justamente
python cumple con todo esto inclusive
además de la simplicidad y la
consistencia tiene una gran comunidad
que ayuda a construir una variedad de
marcos y bibliotecas de machine learning
las bibliotecas y paquetes incorporados
de payton proporcionan códigos de nivel
básico para que los desarrolladores no
tengan que empezar a escribir desde cero
imaginar ni requiere un procesamiento
continuo de datos y payton tiene
bibliotecas y paquetes incorporados para
casi todas las tareas esto te ayuda a
reducir el tiempo de desarrollo y
mejorar la productividad
o trabajas con aplicaciones complejas de
machine learning lo mejor de estas
bibliotecas o paquetes es que la curva
de aprendizaje es casi nula y una vez
que conocen los fundamentos de la
programación en python se puede empezar
a utilizar las mismas algunas de las
bibliotecas que normalmente pueden
utilizar el paito son las siguientes
trabajos con datos textuales trabajo con
imágenes
trabajar con audio implementar ti plan y
implementar más en la 'red y computación
científica visualizar los datos otro
punto que tiene a favor python es la
legibilidad del código como sabes las
matemáticas que hay detrás de machine
learning suelen ser complejas y poco
evidentes por lo tanto la legibilidad
del código es extremadamente importante
para implementar con éxito
complicados algoritmos de machine
learning y flujos de trabajo persa tiles
la sencilla sintaxis te parto y la
importancia que está a la legibilidad
del código facilita que los
desarrolladores de machine learning se
centren en que escribir en lugar de
pensar en cómo hacerlo como puedes ver
python proporciona una experiencia fácil
para machine lean y que ningún otro
lenguaje puede python también es
increíblemente flexible e independiente
de la plataforma ya que es compatible
con linux windows y max o s sin
necesidad de un intérprete de payton
esto también hace que el entrenamiento
sea mucho más barato y sencillo cuando
se utilizan las propias gpu el 57% de
los desarrolladores de maggio inler ni
dicen utilizar python y el 33% de ellos
lo prefieren para el desarrollo
lenguajes de programación para machine
learning art con más de 2 millones de
usuarios de arc y 12 mil paquetes en el
repositorio de código binario de ram art
es muy increíble el lenguaje de
programación para match in learning
escrito por un estadístico para
estadísticos el lenguaje art también
puede ser utilizado por personas que no
son programadores como los encargados de
la minería de datos analistas de datos y
estadísticos ar superan paito en
términos de análisis y visualización de
datos permite crear prototipos
rápidamente y trabajar en conjunto de
datos para construir los modelos de
machine learning por ejemplo si quieres
descomponer párrafos enormes en palabras
o frases para buscar patrones ar supera
a payton ar también cuenta con una
impresionante colección de bibliotecas y
herramientas que te ayudarán en tus
actividades de myler
estos paquetes avanzados de análisis de
datos cubren las etapas previas y
posteriores al modelado y están hechos
para tareas específicas como la
validación de modelos o la visualización
de datos algunas de las bibliotecas de
ars son las siguientes para tratar
valores perdidos para tratar problemas
de clasificación y regresión para crear
particiones de datos para crear árboles
de decisión para la manipulación de
datos para crear visualizaciones para
comunicar información a través de
informes ar es un lenguaje de
programación de código abierto lo que lo
convierte en una opción muy rentable
para proyectos de machine learning de
cualquier tamaño también es muy flexible
y también ofrece compatibilidad entre
plataformas
no impone restricciones al realizar cada
tarea en su lenguaje los desarrolladores
de machine learning pueden mezclar
herramientas elegir la mejor herramienta
para cada tarea y también disfrutar de
los beneficios de otras herramientas
junto con
lenguajes de programación para my in
learning java java está ganando
popularidad entre los desarrollos de
machine learning que provienen de un
entorno de desarrollo de java ya que no
necesitan aprender un nuevo lenguaje de
programación como python o ar para
implementar proyectos dentro de esta
área java cuenta con numerosas
bibliotecas de terceros para mazinger de
java facilita la escalabilidad de las
aplicaciones a los desarrolladores de
machine learning al crear herramientas
personalizadas a un ritmo rápido y
tienes varios idea que ayudan a mejorar
la productividad general java funciona
mejor para los proyectos de machine
learning de velocidad crítica ya que se
ejecuta rápida
el lenguaje de programación para
marginar ni javascript
aunque javascript se utiliza
principalmente para el desarrollo web se
ha colado en machine learning con tensor
flow js tensor flow js es una gran
entrada en machine learning para
aquellos que solo están familiarizados
con el desarrollo web este es compatible
con web y el por lo que los modelos de
machine learning pueden funcionar cuando
una gpu está presente también permite
importar modelos existentes pre
entrenados volver a entrenar un modelo
importado y crear modelos dentro del
navegador muchos desarrolladores están
llevando machine learning de los
servidores para que entre a las
aplicaciones front-end tensor flow js
permite ahora a los desarrolladores
crear y ejecutar modelos de machine
learning en html puro sin complicados
sistemas de hvac
esta simplicidad permite hacer grandes
proyectos fácilmente estos son algunos
ejemplos
manipulación automática de imágenes
generar arte a través de redes
neuronales convolución ales juegos
usando inteligencia artificial motores
de recomendación de contenidos
monitorización de la actividad que
aprende patrones de uso de una red local
o dispositivo detección de objetos por
ejemplo para identificar una licencia de
una foto lenguaje de programación para
machine learning julia julia es un
lenguaje de programación dinámico de
alto rendimiento y propósito general que
se perfila como un competidor potencial
de payton y arc con muchas
características predominantes
exclusivamente para machine learning es
un lenguaje de programación de propósito
general que puede ser utilizado para el
desarrollo de todo tipo de aplicaciones
funciona mejor para el análisis numérico
de alto rendimiento y la ciencia
computacional con soporte para tipo de
hardware incluyendo cpu y gpu en todas
las nubes julia está impulsando
aplicaciones de machine learning en
grandes corporaciones como apoyo disney
oracle' y la nasa
julia está especialmente diseñada para
implementar las matemáticas básicas y
las consultas científicas que subyacen
en la mayoría de los algoritmos de
machine learning el código de julia es
universalmente ejecutable por lo tanto
una vez escrita una aplicación de
machine learning puede ser compilada y
julia de forma nativa desde otros
lenguajes como python o utilizando
paicol o árbol
lenguaje de programación de mayo en
herning list list es un lenguaje de
programación que se ha vuelto nuevamente
popular para proyectos relacionados con
la inteligencia artificial y martín
learning es considerado como el lenguaje
de programación más eficaz y flexible
para resolver cuestiones específicas ya
que se adapta a la solución que el
desarrolla está codificando el primer
chat de inteligencia artificial en liza
se desarrolló con list y aún hoy los
desarrolladores de machine learning
pueden utilizarlo para crear bots para
el comercio electrónico hasta hoy en día
varios desarrolladores confían en listo
para los desarrollos de inteligencia
artificial que tienen un gran peso en
may y learning ya que ellis ofrece
capacidad de creación rápida de
prototipos creación dinámica de objetos
recogida automática de basura
flexibilidad y soporte para expresiones
simbólicas a pesar de ser flexible para
ma jin ernie list carece del apoyo de
bibliotecas de machine learning bien
conocidas no es un lenguaje de machine
learning para principiantes ya que es
difícil de aprender y tampoco tiene una
gran comunidad de usuarios como python o
art estos son sólo algunos de los
lenguajes de programación para el match
in learning hay muchos más pero recuerda
que con el tiempo muchas cosas pueden
cambiar por lo tanto no hay una sola
única solución para todos los casos de
matching learning el mejor lenguaje de
programación para machine gun y depende
del área en que se vaya a aplicar y el
alcance del proyecto de mochilero que el
lenguaje que utiliza la empresa y varios
otros factores
si quieres dominar un lenguaje de
programación de machine learning y nunca
antes programado selecciona uno que
tenga una comunidad a pie en la que
puedas preguntar y te pueden ayudar con
alguna duda que tengas mi recomendación
estas elecciones python ya que está
bastante documentado y tiene una
comunidad muy amplia a la que puedes
recurrir
si te estás iniciando en la programación
para machine learning y aún no te
sientes tan diestro te ofrezco varias
guías gratis con las instrucciones más
frecuentes de payton non pay 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 se va a hacer
algo que es rutinario al momento de
programar machine learning para
descargar el pack con las guías
solamente tienes que ingresar al enlace
que te dejo en la cajita de información
o en los comentarios de este vídeo si te
cuesta la parte de programar no te
preocupes estoy trabajando en algo que
seguramente te ayudará a mejorar esa
situación y de esa forma te sientas más
confiado al momento de programar muy
pronto conocerás al respecto
con esto finalizamos la explicación no
te olvides de pasarte por la cajita de
información debajo de este vídeo en
donde te dejo todos los enlaces que
seguramente serán de tu interés
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inteligencia artificial y si aún no lo
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que tengas y estaré encantada de
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chao
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