5 ventajas clave de usar Python para el desarrollo de inteligencia artificial

Si bien HTML/CSS y JavaScript fueron los lenguajes de programación más utilizados a partir de 2019, Python está experimentando un ascenso constante a la fama y compitiendo por la primera posición en la lista de los lenguajes de programación preferidos para inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático ( ML) proyectos. Obtenga más información sobre los principales lenguajes de programación de ciencia de datos.

AI está comenzando a crear un mundo tecnológicamente avanzado, con Netflix y Spotify ya aprovechando la tecnología para recomendar programas de TV/películas y artistas/canciones a sus usuarios. La IA también se está abriendo camino en los procesos industriales para mejorar los flujos de trabajo de los procesos y la productividad de los empleados.

Ahora, la IA seguramente se ha convertido en una tecnología revolucionaria y, a medida que más y más empresas buscan implementarla en sus procesos cotidianos, surge la necesidad de un lenguaje de programación que pueda facilitar el desarrollo de proyectos en IA.

Aquí es donde entra Python. Dado que tiene una sintaxis bastante simple y puede manejar fácilmente procesos difíciles, Python se ha convertido en uno de los mejores lenguajes de programación para ML e IA.

Veamos qué hace que Python sea la opción preferida para el desarrollo de IA.

Ventajas de usar Python para IA

Python es un lenguaje sobresaliente principalmente porque no necesita compilarse en instrucciones de lenguaje de máquina para ejecutarse. Un desarrollador puede ejecutar directamente un programa escrito en Python.

Pero aparte de esto, hay muchos más beneficios de elegir desarrollar proyectos de IA usando Python.

1. Un enorme ecosistema bibliotecario

Python ofrece una amplia variedad de bibliotecas para el desarrollo de IA, que contienen elementos de nivel básico que ahorran tiempo de codificación. Estas bibliotecas también facilitan el acceso, el manejo y la transformación de datos.

Estas son algunas de las bibliotecas de Python más extendidas que se utilizan para la IA:

• Scikit-learn: Se encarga de algoritmos básicos como clustering, regresiones lineales, clasificaciones, etc.
• Pandas: ayuda a fusionar y filtrar datos para el análisis de datos de alto nivel.
• Keras: Asegura cálculos y prototipado rápidos al usar tanto la GPU como la CPU de una computadora.
• TensorFlow: ayuda con los programas de aprendizaje profundo mediante el uso de redes neuronales artificiales con conjuntos de datos masivos.
• Caffe: Permite cambiar de CPU a GPU. También puede procesar más de 60 millones de imágenes en un día con la GPU NVIDIA K40.

2. Alta legibilidad

Python es famoso por su código compacto y legible, y es prácticamente inigualable en cuanto a usabilidad, especialmente para los nuevos desarrolladores. Esto lo ha convertido en un lenguaje preferido para la IA y el aprendizaje profundo. Descubra por qué los desarrolladores prefieren Python.

La IA depende de cálculos increíblemente complejos y procesos de trabajo de varias etapas, por lo que cuanto menos estrés tenga un desarrollador por las complejidades de la codificación, más podrá concentrarse en descubrir respuestas a los problemas y lograr los objetivos de la empresa.

Python se lee como nuestro idioma inglés cotidiano, lo que hace que el desarrollo de IA sea más fácil y menos complejo.

La sintaxis concisa de Python implica que requiere menos tiempo de codificación que la mayoría de los otros lenguajes de programación y permite al desarrollador probar algoritmos rápidamente sin ejecutarlos.

Además, el código fácilmente comprensible no tiene precio para la codificación colectiva, o cuando las empresas de IA se comparten entre diferentes grupos de desarrollo. Esto es especialmente válido si una empresa contiene mucha lógica comercial personalizada o partes externas.

3. La flexibilidad del lenguaje

Python para AI es un lenguaje extraordinario, ya que es verdaderamente flexible:

• Ofrece la opción de elegir entre el uso de Programación Orientada a Objetos (OOPS) o secuencias de comandos.
• No hay ninguna razón de peso para volver a compilar el código fuente; los desarrolladores pueden actualizar cualquier cambio y observar los resultados.
• Los desarrolladores de software pueden unirse a Python y otros lenguajes para lograr sus objetivos.

Además, la flexibilidad permite a los desarrolladores elegir los estilos de programación con los que se sienten completamente cómodos o incluso unir estos estilos para abordar varios tipos de problemas de la manera más productiva.

• El estilo imperativo comprende comandos que representan cómo una PC debe ejecutar los comandos dados. Con este estilo, caracteriza la secuencia de cálculos.
• El estilo funcional también se llama así porque declara qué tareas se deben realizar. No considera el estado del programa. A diferencia del estilo imperativo, declara proclamaciones como ecuaciones matemáticas.
• El estilo situado orientado a objetos depende de dos ideas: clase y objeto, donde objetos similares crean clases. Este estilo no es completamente compatible con Python, ya que no puede realizar una ejemplificación completa, pero los desarrolladores pueden utilizar este estilo hasta cierto punto.
• El estilo procedimental es el más ampliamente reconocido entre los desarrolladores novatos, ya que continúa los mandados en una posición poco a poco. Se utiliza con frecuencia para secuenciación, iteración, modularización y selección.

La flexibilidad de Python disminuye la plausibilidad de los errores garrafales, ya que los desarrolladores de software tienen la oportunidad de tomar el control de la situación y trabajar en un entorno cómodo.

4. Abundante apoyo de la comunidad

Python es un lenguaje de programación de código abierto y está respaldado por una tonelada de activos y documentación de primer nivel. También hace alarde de una enorme y dinámica red de desarrolladores listos para brindar orientación y ayuda en todas las fases del proceso de desarrollo.

Una comunidad de desarrolladores fuerte puede ser de gran ayuda al usar python para el desarrollo de IA. Se puede acceder a una tonelada de documentación de Python en línea al igual que en las comunidades y foros de Python, donde los ingenieros de software y los diseñadores de IA hablan sobre errores, solucionan problemas y se ayudan mutuamente.

El lenguaje de programación Python es totalmente gratuito, al igual que su variedad de valiosas bibliotecas y herramientas.

5. Excelentes opciones de visualización

Como se mencionó anteriormente, Python tiene un amplio conjunto de bibliotecas y algunas de ellas ofrecen herramientas de visualización sorprendentes. Esto es de gran utilidad en IA, ya que implica la representación de datos en un formato legible por humanos.

Matplotlib es una biblioteca para científicos de datos que les permite crear cuadros, histogramas y gráficos para presentar datos de una manera más comprensible y visualizada.

De hecho, hacer informes claros también es fácil con varias interfaces de programación de aplicaciones que vienen con Python.

Pensamientos finales

La IA es una tecnología de rápido crecimiento que ha revolucionado la forma en que los científicos desarrollan soluciones para problemas de la vida real. Prefieren Python para el desarrollo de IA por las siguientes razones:

• Python ofrece un extenso ecosistema de biblioteca
• Python es increíblemente flexible
• Python es fácil de leer
• Python ofrece abundante apoyo comunitario
• Python tiene una variedad de opciones de visualización

La amplia selección de bibliotecas y sistemas de inteligencia artificial de Python agiliza el procedimiento de desarrollo y reduce el tiempo de desarrollo. La sintaxis básica y la facilidad de lectura de Python se suman a las pruebas rápidas de cálculos complejos y hacen que el lenguaje sea accesible también para quienes no son desarrolladores.

Python también reduce la sobrecarga subjetiva de los diseñadores, abriendo sus activos mentales para que puedan concentrarse en el pensamiento crítico y lograr objetivos de riesgo. Por fin, la sintaxis básica simplifica el trabajo conjunto o la transferencia de proyectos entre desarrolladores. Hace alarde de una red enorme y dinámica de desarrolladores que están encantados de ofrecer asistencia y respaldo, lo que puede ser invaluable al administrar actividades tan complejas.

Si bien también se pueden utilizar otros lenguajes de programación en proyectos de IA, no se puede escapar de la forma en que Python está a la vanguardia. Esta es la razón por la que debería considerar Python para su empresa de IA.

Si está leyendo este artículo, lo más probable es que tenga la ambición de convertirse en un desarrollador de Python. Si está interesado en aprender Python y quiere ensuciarse las manos con varias herramientas y bibliotecas, consulte los cursos de ciencia de datos de upGrad.