Proyectos de aprendizaje automático en Python

Machine Learning es la tecnología del futuro. Forma parte de todas las esferas de nuestra vida y tiene un gran impacto en nosotros. Con la tecnología evolucionando a un ritmo tan acelerado y la generación de nuevos datos cada segundo, el aprendizaje automático es una gran ayuda. El aprendizaje automático se refiere a la tecnología involucrada en el entrenamiento de máquinas para que no tengan que ser supervisadas u operadas por humanos (¿Qué es el aprendizaje automático? Una definición – Sistema experto, 2017). Pertenece al superconjunto de inteligencia artificial (IA) e implica el desarrollo de software o programas que aprenden de los datos que se les proporcionan.

Inscríbase en el curso de aprendizaje automático de las mejores universidades del mundo. Obtenga programas de maestría, PGP ejecutivo o certificado avanzado para acelerar su carrera.

Un proyecto de aprendizaje automático implica los siguientes procesos:

• Tabla de contenido

  Obtener los datos

En este proceso, los datos se cargan en el entorno de programación. Se enmarca la declaración del problema y se selecciona una medida de desempeño en función de los requisitos del sistema (Tyagi, 2020). Luego, se verifican los supuestos.

• Visualización y descubrimiento para obtener información

En este proceso, los datos se visualizan experimentando con varias combinaciones de atributos y encontrando las correlaciones entre los datos.

Los mejores cursos de aprendizaje automático y cursos de inteligencia artificial en línea

• Preprocesamiento de los datos

Este paso implica el manejo de los valores faltantes, los valores categóricos y los valores textuales. Este proceso implica la detección y corrección de valores atípicos (Tyagi, 2020). También se realiza el escalado de características.

• Seleccionar y entrenar un algoritmo de aprendizaje automático

Se selecciona y entrena un algoritmo de aprendizaje automático en función de los datos de entrada. El usuario tiene la opción de experimentar con diferentes algoritmos.

• Ajuste fino del modelo

Este paso implica el ajuste de hiperparámetros, la ingeniería de características y similares. Las técnicas de conjunto se utilizan para evaluar el conjunto de datos de prueba (Tyagi, 2020). Esto se hace para aumentar el rendimiento del modelo.

• Lanzar, monitorear y mantener el sistema

Este es el paso final en el desarrollo de un proyecto de aprendizaje automático de extremo a extremo. Implica implementar el modelo en un servidor para implementar un modelo de aprendizaje automático (Tyagi, 2020). El sistema es mantenido y monitoreado para que los problemas puedan ser detectados y resueltos.

Python es el lenguaje de programación preferido para los proyectos de aprendizaje automático. Python es una opción generalizada para el aprendizaje automático debido a las numerosas ventajas que ofrece. Es un lenguaje de programación interpretado de propósito general que no tiene que ser compilado. Además, la sintaxis de Python es extremadamente fácil de aprender y usar. Algunos de los beneficios que tiene Python sobre otros lenguajes son:

Habilidades de aprendizaje automático bajo demanda

Numerosas bibliotecas para el aprendizaje automático

Python tiene muchas bibliotecas aplicables al aprendizaje automático. Las bibliotecas en Python brindan funciones y métodos listos para usar que los desarrolladores pueden usar directamente y no tienen que codificarlos antes de implementarlos (Luashchuk, 2019). El aprendizaje automático implica el procesamiento continuo de datos, y Python tiene bibliotecas que ayudan a acceder, manejar y transformar datos. Algunas de las bibliotecas de Python más utilizadas son:

• Scikit-learn : tiene todos los algoritmos básicos de aprendizaje automático que se pueden importar y usar directamente para desarrollar modelos de aprendizaje automático.
• Pandas : Soporta estructuras de datos de alto nivel y también se puede utilizar para análisis. Tiene funciones para fusionar y filtrar los datos y cargarlos desde diferentes fuentes, como archivos de Excel, archivos de texto o la web.
• TensorFlow : una de las bibliotecas más comunes utilizadas en el aprendizaje profundo que se puede usar para configurar y entrenar modelos.
• Matplotlib : esta biblioteca se utiliza principalmente para la visualización de datos a través de gráficos, diagramas e histogramas.

Python también se puede usar para el desarrollo de sistemas completos, ya que tiene marcos que también admiten el desarrollo front-end.

Blogs populares sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial

Flexibilidad de Python

Python es un lenguaje de programación muy flexible, ya que ofrece al usuario la opción de elegir entre conceptos de Programación Orientada a Objetos o conceptos de secuencias de comandos (Luashchuk, 2019). Dado que no es necesario compilar Python, esto brinda a los desarrolladores una ventaja cuando desean implementar cambios rápidamente y ver los resultados. Los desarrolladores pueden usar convenientemente Python en combinación con otros lenguajes de programación.

La independencia de la plataforma de Python

Python se puede usar en diferentes plataformas como MacOs, Linux, Windows y Unix, y no está restringido a ninguna plataforma (Luashchuk, 2019). Los desarrolladores solo necesitan algunos cambios a pequeña escala para transferir el código de una plataforma a otra.

Legibilidad y fácil validación

Python proporciona una ejecución rápida y, por lo tanto, ayuda a los desarrolladores de aprendizaje automático a tomar mejores decisiones. Dado que Python tiene una sintaxis similar al idioma inglés, cualquiera puede leerlo y comprenderlo fácilmente. Python también posee una naturaleza multiparadigma, que se suma a su adaptabilidad y resuelve problemas de la manera más simple posible (Luashchuk, 2019).

En upGrad, nuestro Certificado Avanzado en Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo , que se ofrece en colaboración con IIIT-B, es un curso de 8 meses impartido por expertos de la industria para brindarle una idea real de cómo funcionan el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático. En este curso, tendrá la oportunidad de aprender conceptos importantes sobre el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la visión por computadora, la nube, las redes neuronales y más.

¡Mira la página del curso y regístrate pronto!

¡Planifique su carrera de desarrollo de software ahora!

Solicitar Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación