Diego - Cerebro Artificial

5 Librerías más usadas en Machine Learning

Dentro del mundo del machine learning existen incontables librerías que nos pueden ayudar desde a manipular datos hasta visualizarlos.

En este post te cuento cuales son las cinco principales que deberías tener en cuenta para incluirlas dentro de tus proyectos de IA.

Librerías más importantes de Python para Machine Learning

Pandas

Panda te va a ayudar a gestionar los datos de grandes volúmenes. Gracias a esta librería vas a poder obtener datos de diferentes orígenes como archivos txt o csv. También vas a poder cargar datos desde bases de datos como por ejemplo SQL.

Una vez recolectados estos datos Pandas por medio de los dataframes nos va a permitir analizar los datos, transformarlos o crear nuevos.

Si vas a manipular datos desde diferentes orígenes esta es la librería que te recomiendo. Podes obtener más información en pandas.pydata.org.

Numpy

La segunda librería que te recomiendo es Numpy. Con esta librería vas a poder obtener una gran cantidad de funciones que te van a permitir realizar de forma sencilla cálculos matemáticos compejos.

Una de sus principales características es la de los manejos de los arrays de muchas dimensiones. Podes encontrar mucha más documentación en su web.

Matplotlib

Cuando trabajamos con algoritmos de machine learning siempre vamos a tener que visualizar datos para poder interpretarlos o para compartirlos. Para ellos podemos utilizar la librería gráfica de Matplotlib, que es la librería de gráficos de python más utilizada.

Con esta librería vas a poder mostrar un sin fin de gráficos como diagrama de barras, series de tiempos, boxplots, entre otros.

Puedes consultar la galería de todos los gráficos en su página de ejemplos.

Scikit-learn

La cuarta librería que tienes que conocer es Scikit-learn. Con ella vas a poder obtener una gran cantidad de algoritmos para realizar tus procesos de machine learning.

Esta librería contiene algoritmos de clasificación, regresión y muchos más.

Puedes ver toda su documentación en este site.

Seaborn

La última librería que te voy a recomendar es Seaborn. Esta librería tiene como funcionalidad visualizar de forma más sencilla. Seaborn es una biblioteca de visualización de datos de Python que está basada en la librería matplotlib. Con ella vamos a conseguir contar con una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos.

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7 Principales usos de la Inteligencia Artificial

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La inteligencia artificial ya es parte de nuestras vidas. Sin que lo sepas usas un sin fin de algoritmos de IA en tu día a día.

En este post te voy a contar los siete principales usos de la inteligencia artificial.

Recomendaciones Personalizadas

Si utilizas Netflix, Youtube o Spotify has utilizado los algoritmos de recomendación. Las plataformas te recomiendan opciones según tus preferencias. Al conocerlas los algoritmos buscan opciones similares.

Asistentes Virtuales

Los principales asistentes virtuales como Siri, Google Assistant o Alexa utiliza la inteligencia artificial para entender tus pedidos utilizando la voz y luego brindarte la mejor respuesta.

Publicidades On-line

Sin saberlo vas dejando en internet muchos rastros de tus gustos. Este tipo de algoritmo sugiere productos similares que te podría gustar.

Prevención de Fraudes

Otro de los principales usos de los algoritmos de la IA son para detectar y prevenir fraudes. Cuando contamos con mucha información podemos obtener de forma sencilla los casos u operaciones extrañas para analizarlas.

Busquedas Personalizadas

Si buscaste en Google sabés de lo que te estoy hablando. Los resultados que muestra Google son diferentes según quien realiza la búsqueda. Dentro de su algoritmo Google tiene en cuenta en donde vives, tus búsquedas anteriores y obviamente conoce que resultado es el mejor para contestarte a tu búsqueda.

Recomendaciones E-Commerce

Por último tenemos las recomendaciones que nos arrojan los e-commerce. Este algoritmo es el famoso «también te podría interesar». Lo que hace este algoritmo es buscar productos que posean características similares.

Hasta acá son los principales ejemplos de IA que te podés encontrar en tu día a día. Obviamente hay muchísimas otras formas de utilizarlas.

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Roles en IA

Machine Learning

Dentro del mundo de la Inteligencia Artificial existe un sin fin de puestos, perfiles y roles. Cada uno tiene un conocimiento diferente y obviamente una responsabilidad distinta.

Los principales roles de IA que se pueden encontrar en el mercado son:

Analista de Datos
Ingeniero de Datos
Ingeniero de Machine Learning
Data Scientist

Analista de Datos

Los analistas de datos realizan varias tareas, por ejemplo visualización, manipulación y el procesamiento de cantidades masivas de datos.

También tienen que realizar consultas en las bases de datos para obtener y refinar los datos obtenidos.

Una de las habilidades más importantes de un analista de datos es comprender tanto de como obtener los datos como también que tareas deberá realizar para mejorarlos o darles sentido.

Las principales herramienta s que debería conocer son:

Python
R
SQL
Power BI
Excel

Ingeniero de Datos

Este perfil se ocupa de recolectar, analizar y transformar los datos para darle sentido al análisis y al procesamientos que luego vamos a realizar.

Debe conocer como obtener datos de diferentes sitios por ejemplo base de datos o páginas web mediante librerías de Web Scraping.

Las herramientas necesarias son:

Python
R
SQL
Librerías de manipulación de datos Numpy, Pandas
Jypyter o Google Colab
Web Scraping

Ingeniero de Machine Learning

Los ingenieros de aprendizaje automático es uno de los roles en IA más solicitados. Este perfil debe contar con un conocimiento profundo en algunas librerías como Numpy, Pandas, Scikit learn.

También deberas saber como implementar y optimizar diferentes tipos e algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo.

Herramientas que deberías conocer:

Python
R
SQL
Librerías como Numpy, Pandas, Scikit learn
Jypyter o Google Colab

Data Scientist

Los Data Scientist se ocupan de realizar el end-to-end del del proceso de Data Science.

Los científicos de datos deben comprender los desafíos de las empresas y ofrecer las mejores soluciones mediante el análisis y el procesamiento de datos.

Las principales tareas son de identificar patrones o tendencias al analizar los datos.

Por último, deben ayudar a crear algoritmos para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones.

Herramientas que deberías conocer:

Python
R
SQL
Librerías como Numpy, Pandas, Scikit learn
Jypyter o Google Colab

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5 libros sobre Machine Learning

Machine Learning

Por suerte hoy en día tenemos gran cantidad de libros sobre machine learning. En este post te dejo lo que son para mi los mejores 5 libros sobre ML.

Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow

Este es uno de los libros más completos, el nivel es intermedio – avanzado.

Vas a encontrar muchos ejemplos sobre diferentes tipos de modelos.

También el libro te va a ayudar a en el entendimiento de Redes Neuronales.

Muchos ejemplos y muy bien documentado.

Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

Si no sabes nada de nada de Machine Learning para mi este es el libro en el cual debes empezar. El nivel es intermedio.

Vas a aprender los diferentes tipos de algoritmos y como implementarlos.

Por último vas a poder que tenes que procesar textos.

Data Science from Scratch: First Principles with Python

Este libro es muy completo es de nivel intermedio – avanzado. Vas a encontrar mucha información va desde lo más básico como por ejemplo que es Pandas hasta algo mucho más complejo como Webscrapping.

También vas a poder conocer un montón de modelos de Machine Learning como Nearest Neighbors, Naive Bayes, entre otros.

También aborda temas como Deep Learning o Redes Neuronales.

Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython

En este libro vas a encontrar mucha información de como analizar datos utilizando Python.

El nivel es intermedio, empieza desde como utilizar Numpy hasta como utilizar la librería scikit-learn.

Te lo recomiendo si recién estás arrancando.

Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning

Este libro es super bueno si estás buscando como solucionar un problema específico. Vas a encontrar desde como ordenar una matriz hasta como reducir la dimensionalidad.

Te lo recomiendo si ya sabes de machine learning y queres hacer resolver un problema en particular.

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Machine Learning

La inteligencia Artificial son los sistemas o algoritmos que pueden realizar tareas imitando a la inteligencia humana. En resumen lo que hace diferente a la IA de los demás tipos de algoritmos es que estos tienen la capacidad de mejorar sus predicciones de forma automática.

La AI es un campo muy amplio, dentro de esta disciplina se encuentra el machine learning y el Deep learning.

Hoy en día utilizamos este tipo de algoritmos sin darnos cuenta. Por ejemplo cuando utilizamos el buscador de Google estamos utilizando un algoritmo de inteligencia artificial. Otro ejemplo cuando utilizamos Netflix las recomendaciones de series o películas las obtenemos con algoritmos de IA.

Para implementar este tipo de algoritmos necesitamos tres elementos. El primer son los datos mientras más datos y de mejor calidad podamos contar mejor va a ser el modelo creado. El segundo de los elementos es la selección del algoritmo, puede ser por ejemplo aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado o aprendizaje por refuerzo. El último de los elementos es la capacidad de procesar esos datos, hoy día es muy fácil y económico contar con este tipo de computadoras.

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¿Qué es Deep Learning?

Deep Learning

La Inteligencia Artificial, el Deep Learning y el Machine Learning se suelen usar como sinónimos pero esto no es así. Cada concepto engloba una disciplina diferentes.

En este post voy a hablar sobre Deep Learning o Aprendizaje Profundo en español es una parte del Machine Learning que utiliza un gran cantidad de datos para obtener una predicción mucho más precisa.

Lo que hace este tipo de algoritmo es utilizar lo que se llama redes neuronales ya que imitan el modelo del cerebro humano.

Redes Neuronales

El objetivo que persigue las redes neuronales es imitar la forma que tiene el humano de crear pensamientos.

Las redes neuronales nos van a ayudar a mejorar la predicción de los diferentes problemas. Las neuronas tienen tres tipos de capas:

Capa de entrada
Capas ocultas
Capa de Salida

Uso Deep Learning

Cada día es más importante el uso de este tipo de algoritmos dentro de nuestros negocios. Algunos de los principales usos de este tipo de algoritmos son:

Reconocimiento de Voz
Análisis de imágenes
Reconocimiento de movimientos

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