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¿Cómo se relaciona la inteligencia artificial (IA) con Python?
- Publicado por: Rafael Fernandez
- Categoría: Blog

En la actualidad se realizan esfuerzos que permitan conocer el mejor lenguaje de programación para la inteligencia artificial y las neuronas; en este caso Python se ha ido adelante. Python es un lenguaje de programación muy popular a nivel mundial. La Inteligencia Artificial trabaja mejor con Python porque:
-Python tiene una comunidad mayor que lo respalda y demuestra ser superior que Java.
-Cuenta con una cantidad de bibliotecas que ofrecen recursos open-source de IA que siempre están disponibles; mucho mayor que Java.
-Python es un lenguaje dinámico, lo que permite realizar programaciones más rápidas que al utilizar Java. Asimismo, ofrece la oportunidad de aprender en menor tiempo.
-Python suministra mayor cantidad de recursos para aprender IA, con muchas plataformas que proporcionan una educación en línea a través de artículos de blog, libros, cursos, entre otras que día a día aparecen.
¿Cuáles características y ventajas presenta Python?
Python el lenguaje interpretado no necesita ser compilado. El desarrollador puede hacer uso de forma directa y así, aplicar el programa. Por lo que, se considera que es un lenguaje completo.
Puede ser utilizado en situaciones algo complejas, debido a que, se considera un lenguaje de un nivel muy alto. Este tipo de lenguaje se puede ocupar de matrices, aritmética, objetos y variables; así como de algunos otros conceptos de la computación y hacerlos muy completos para mayor en su uso.
-Python como lenguaje de programación puede ser utilizado por cualquier público en dominios y tecnologías, porque es general.
-Python tiene gestión de memoria automática la cual acepta una variedad de paradigmas de programación.
-Está disponible para todos los sistemas operativos. Además, presenta una oferta de código abierto llamada CPython, la cual ha tenido mucha aceptación.
Veamos ahora cómo el uso de Python para la falta de elegancia artificial nos da una ventaja sobre otros lenguajes de programación populares.
¿Por qué inteligencia artificial y Python?
-Python es uno de los lenguajes más populares a nivel mundial en el mercado actual.
-Promete el menor código entre otros lenguajes.
-Python tiene bibliotecas como Numpy, Scipy y Pybrain, que se utilizan para la computación científica, computación avanzada, y el aprendizaje automático. Estas razones que convierten a Python, en uno de los mejores lenguajes para Inteligencia Artificial.
-Python es una opción flexible y popular para usar en distintas plataformas y tecnologías, porque es un lenguaje independiente de la plataforma.
-Puede usar IDE para la comprobación de los códigos y es de ayuda para los desarrolladores que pelean con distintos algoritmos.
Python junto a la inteligencia artificial
-Python junto a NumPy, scikit-learn, iPython Notebook y matplotlib, son la base para iniciar un proyecto de IA.
-NumPy . es utlizada como contenedor de datos genéricos que comprenden un objeto de matriz N-dimensional.
-Pandas, la biblioteca de código abierto, suministra a los usuarios estructuras de datos y herramientas analíticas, muy fáciles para usar con Python.
-Matplotlib es una biblioteca de trazado 2D. Se puede utilizar matplotlib hasta por 6 usuarios de la interfaz gráfica de kits de herramientas, scripts y servidores de aplicaciones web de Python.
Entre las bibliotecas de Python para la IA en general, tenemos:
-AIMA: Puede implementarse en Python para manejar los algoritmos de Inteligencia Artificial.
-pyDatalog: Es un motor de programación lógica, que se utiliza en Python.
-SimpleAI: Está centrada en suministrar una biblioteca de uso fácil la cual está bien documentada y probada.
-EasyAI: suministra las tablas de transposición, y resolución de juegos.
Python para ser usado como lenguaje de máquina
Python es utilizado para el aprendizaje automático. Por ello, presenta varias bibliotecas que cumplen este propósito:
-SCIKIT-LEARN – SCIKIT-LEARN: herramienta eficiente para analizar datos usando Python. Con código abierto y la biblioteca de aprendizaje es la más popular.
-PyML: Puede ser utilizada con Linux y Mac OS X.
-MDP-Toolkit: Es un marco de procesamiento de datos de Python que se expande muy fácil, contiene una colección de algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados.
-PyBrain: es una biblioteca de aprendizaje automático por módulos para Python suministra variedad de entornos para probar y comparar los algoritmos.
Python sobre C++ y Java, lenguajes populares para IA
En rendimiento, C ++, es superior a Python, por ser lenguaje de tipo estático y, no tiene errores de escritura durante la ejecución. C ++ además, crea un código de tiempo compacto y más rápido. No obstante, Python es dinámico y disminuye la complejidad y es más funcional con menos código. Pero, C ++, optimización específicamente la plataforma; el código Python se ejecuta en cualquier plataforma sin perder tiempo en alguna configuración específica.
Por otra parte, Python demuestra ventaja sobre C ++, con la creación de bibliotecas. Además, está por encima de C ++, en cuanto a la simplicidad del código entre los nuevos desarrolladores. Así pues, C ++, es un lenguaje que tiene un nivel inferior, por lo que, es necesario que necesita más experiencia y habilidad para el dominio.
Entonces, entre estos dos lenguajes, Python es más ventajoso y adecuado para la IA. Su ventaja se debe a su sintaxis simple y facilidad lectura.
Python vs Java con IA
-Java lenguaje compilado, Python lenguaje interpretado.
-La escritura de estos dos lenguajes varía, en Java está entre llaves.
-En Python se usa la sangría para hacer las mismas tareas.
-Java es más lento en rendimiento, y en IA, Python es el preferido por desarrolladores.
El libro Java Inteligencia Artificial, viene a ser una respuesta que ofrece Java a Python, (aunque no es muy accesible) para desarrolladores. Este libro presenta un enfoque moderno que caracteriza a Java y que presenta a este lenguaje como una mejor opción para el trabajo con la red neuronal.
A través del uso de las bibliotecas de aprendizaje automático de Python, se pueden conocer conceptos abiertos y conceptos excelentes para el manejo de aplicaciones que se pueden usar para ubicar emociones básicas en el humano como la felicidad, tristeza, disgusto, ira, desprecio, sospecha, sarcasmo y sorpresa a través de cámaras inalámbricas. Al recopilar los datos, estos se mandan a una base de datos central, donde se pueden recuperar con el clic de un botón, a través de un dispositivo Android o de un escritorio.
Igualmente, los desarrolladores están progresando en el análisis de otros puntos sobre las emociones faciales con la ayuda de algoritmos de aprendizaje profundo y automático que permitan analizar el desempeño y apoyo de empleados individuales y equipos.
Conclusiones
Python tiene un papel importante en el lenguaje de codificación de AI, al suministrarle marcos como scikit-learn: aprendizaje automático. El cual satisface la mayoría de las necesidades en este campo y D3.js, Data-Driven Documents en JS, que es una de las herramientas más fuertes y fáciles, que se utilizan para la visualización.
La Inteligencia Artificial, necesita de investigación. En Python, las ideas en su mayoría se pueden comprobar rápidamente. Por lo cual, es recomendado como lenguaje muy útil para la IA.
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Python, excelente.
[…] El portal Unipython define Python como un lenguaje de programación de alto nivel, que lo ha convertido en una de las herramientas más utilizadas en todo el mundo debido a su versatilidad y su facilidad para la programación. Está basado en dos premisas: la filosofía DRY (Don’t Repeat Yourself) y la RAD (Rapid Application Development). Esto es lo que le ha convertido en la herramienta estrella de Inteligencia Artificial. […]