¿Qué es el Machine Learning? El aprendizaje automático, mejor conocido como Machine Learning, se considera como el punto de encuentro de la Inteligencia Artificial y el análisis estadístico. Resultando de gran utilidad en Big Data, gracias a sus recursos que permiten gestionar amplias magnitudes de información.
A través de esta disciplina es posible realizar predicciones precisas y adecuadas con base en los algoritmos creados por grandes volúmenes de datos. El Machine Learning tiene muchas aplicaciones en el mundo de la ciencia de los datos. Permitiendo automatizar algunas de las actividades de desarrollo y análisis.
Ventajas de las librerías en el Machine Learning
Las librerías permiten establecer la infraestructura o modelo del Machine Learning con gran rapidez, constituyendo recursos vitales en el desarrollo de proyectos en Big Data. Además, la mayoría de librerías son gratuitas y se descargan a través del entorno Python. Por lo cual es realmente sencillo acceder a ellas.
Entre las funciones que facilitan las librerías se encuentran regresiones lineales, polinómicas y logísticas Proveen vectores de soporte, agrupamiento de información, establecen modelos, así como, patrones basados en instancias. Cuentan con clasificadores bayesianos, detectando errores o problemas durante el desarrollo de los códigos. Además, de los sistemas de aprendizaje automático, provee árboles de decisiones y optimiza el establecimiento de las redes neuronales.
Librerías para Machine Learning
Las librerías o bibliotecas disponibles en entornos como Python, son de vital importancia en el desarrollo de Big Data. Permitiendo crear las estructuras del Machine Learning de una manera más rápida, ya que pone a disposición algoritmos complejos prediseñados. Los cuales de otra manera serían muy difíciles de desarrollar.
Las librerías facilitan las fases del Machine Learning. Desde proporcionar regresiones básicas para las operaciones, hasta contribuir en el entrenamiento de la compleja red neuronal en la cual consiste el aprendizaje automático.
Entre las bibliotecas disponibles que pueden emplearse en el aprendizaje automático se encuentran las siguientes.
Scikit-Learn
Scikit Learn pertenece a Python y es una de las bibliotecas más utilizadas en Machine Learning. Debido a su posible aplicación sobre el análisis de datos; se caracteriza por ser derivada de otras librerías (Numpy y SciPy). Este recurso es comúnmente empleado como base para diversas aplicaciones del lenguaje automático.
Esta librería se caracteriza por su sencilla interfaz, de gran precisión para los sistemas de producción debido a su consistencia para los algoritmos. Scikit Learn cuenta con un repertorio de códigos de muy buena calidad y gran rendimiento; sus recursos están bien documentados. A diferencia de otras librerías, los algoritmos que tiene disponible no presentan diversas versiones. Por lo cual los desarrolladores podrán hacer elecciones concisas de los mismos.
Además, Scikit Learn utiliza una gran cantidad de técnicas de aprendizaje automático, por lo cual es posible implementarla para aprendizaje. Tanto supervisado como no controlado; además se emplea para resolver distintos problemas, como de clasificación y regresión. Su sencilla interfaz permite además, que la técnica de aprendizaje cambie con solo modificar una línea de código.
Características de Scikit-Learn
Sus cualidades y ventajas se pueden resumir en las siguientes características:
- Permite aprendizaje automático controlado y no controlado.
- Reduce la dimensionalidad de los códigos.
- Reduce y facilita el proceso de decisión.
- Implementa límites de decisiones.
- Estudia y selecciona las características adecuadas para las bases del aprendizaje.
- Detecta y elimina conjuntos de valores no correspondientes a los análisis.
- Aplica modelos complejos de probabilidad.
- Selecciona y organiza clústers.
Tensor-flow como Machine Learning
Se trata de una librería disponible en Python muy útil para el Machine Learning y el desarrollo de inteligencia artificial.
Tensor flow presenta gran relevancia dentro de las librerías, ya que se encuentra integrada con interfaces de programación de apps (API por sus siglas en inglés). Enfocándose esta en la lógica de la aplicación más que la implementación de algoritmos. Entre las cuales se encuentran regresión, clasificación, selección de aprendizaje complejo, selección de árboles potenciados, entre otros.
Algunas de sus cualidades
Por otro lado, esta librería funciona muy bien en distintas plataformas y presenta otras variadas cualidades:
- Habilita la gestión de redes para identificación de imágenes.
- Selecciona dígitos escritos manualmente.
- Consolida redes neuronales repetidas.
- Tiene procesamiento de lenguaje natural.
- Funciona con recursos extras que mejoran su funcionamiento, como tflearn.
Esta es una de las librerías más complejas que se recomienda para proyectos de gran magnitud. Donde pueda ser empleado por profesionales expertos, pues Tensor flow confiere mucho control en el establecimiento de las redes neuronales.
Theano
Gracias a la librería Theano, los desarrolladores de Big Data son capaces de establecer, mejorar y valorar expresiones matemáticas de multidimensionales, lo que le da una ventaja que muy pocas librerías tienen. Esta librería potencia la realización de cálculos por parte de las máquinas, mediante la implementación de la unidad de procesamiento gráfico.
Por si fuese poco, Theano cuenta con una gran variedad de tutoriales que hacen su implementación mucho más digerible para los profesionales. Además, su gran velocidad de trabajo le suma mucho valor y es muy apreciada por realizar cálculos profundos a una velocidad sin precedentes.
Características fundamentales
Por otra parte, esta librería se caracteriza por lo siguiente:
- Se integra con otras librerías como NumPy.
- Optimiza la velocidad y estabilidad sin importar el tamaño de los datos a procesar.
- Evalúa rápidamente expresiones y símbolos.
- Tiene sistemas de autocorrección, capaces de detectar errores y posibles problemas.
Keras para Machine Learning
Keras es una de las librerías de código abierto en Python con gran aplicación en el aprendizaje automático, su interfaz es sencilla y muy concisa. Requiere de un buen conocimiento por parte de los desarrolladores para sacar el mejor provecho de sus opciones, ya que permite crear sistemas compactos basados en capas.
Pero además de estas, existen muchas otras librerías de gran utilidad para el Big Data. Si quieres conocerlas y aprender a implementarlas. No pierdas más el tiempo y comienza tu capacitación en una Maestría en Big Data Analytics.
