Este e-book está diseñado para guiarte a través de los fundamentos de Python y su aplicación en el campo de la inteligencia artificial (IA) de forma práctica y simple.
Ya avanzados en los aspectos clave, se presentan las herramientas necesarias para introducirte en los procesos más complejos y fascinantes relacionados con la IA.
Es crucial mencionar Scikit-Learn, una de las bibliotecas más importantes para la implementación de algoritmos de Machine Learning. Esta biblioteca es conocida por su sencillez y eficiencia, al ofrecer una amplia gama de herramientas para clasificación, regresión, agrupamiento y reducción de dimensionalidad.
La integración de Scikit-Learn con Pandas y NumPy permite crear flujos de trabajo consistentes, en los que los datos pueden ser procesados y analizados de forma estructurada desde su carga hasta la implementación de modelos predictivos.
Esta biblioteca es un estándar en el campo del aprendizaje automático y permite adentrarse en técnicas avanzadas y ejemplos prácticos que abarcan desde la construcción de modelos supervisados y no supervisados, hasta la evaluación de su rendimiento.
La importancia de estas herramientas radica en su capacidad de hacer que la programación en IA sea accesible y efectiva, permitiendo que tanto principiantes como expertos puedan crear soluciones de alto rendimiento sin necesidad de reinventar la rueda.
Este e-book será de utilidad para una gran variedad de personas, desde estudiantes y profesionales interesados en IA, hasta desarrolladores de software, pero también analistas de datos o, simplemente, para quienes estén deseosos de obtener más información que la que aparece a simple vista.
La colección es exclusiva de RedUSERS PREMIUM y puedes acceder a cada una de las entregas a través de los siguientes links: Python para IA Vol 1; Python para IA Vol 2 ; Python para IA Vol 3. ATENCION!!: Volúmen 4, de próxima aparición.
Autor: Claudio Bottini
Introducción a la IA, ML y DL
La inteligencia artificial (IA) es un término cada vez más conocido, pero no siempre entendemos con claridad en qué consiste. Al hablar de IA, es común encontrarnos con conceptos como Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL), que a menudo se usan de forma indistinta, aunque representan diferentes enfoques y niveles de complejidad dentro de la IA.
Si bien podemos saber más o menos de qué se trata esta idea, por lo general no tenemos claro cómo funciona y de qué modo influye en nuestras vidas. El Machine Learning y el Deep Learning son dos subconjuntos de la inteligencia artificial basados en algoritmos que, aunque comparten bastantes características, no significan lo mismo.
El Machine Learning abarca muchos usos y conceptos, que a lo largo de este e-book iremos desglosando de acuerdo con una clasifi cación que se basa en la profundidad de conocimiento requerido para cada proceso.
Aprendizaje automático (Machine Learning)
En este capítulo, exploraremos los fundamentos del aprendizaje automático, comúnmente conocido como Machine Learning (ML). Este campo es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente para realizar tareas específicas.
Es importante que diferenciemos los principales tipos de aprendizaje automático, ya que cada uno tiene aplicaciones y métodos distintos.
Scikit-Learn es una biblioteca de Python que ofrece una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas para el análisis de datos.
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PYTHON PARA IA Vol 2
Este e-book está diseñado para guiarte a través de los fundamentos de Python y su aplicación en el campo de la inteligencia artificial (IA).
Ya avanzados en los aspectos claves, este segundo volumen pretende introducir las herramientas necesarias para el análisis y la visualización de datos, dejando de lado los detalles de sintaxis, y centrándonos en el uso y sus aplicaciones reales.
A lo largo de los capítulos observarás muchos ejemplos completos de uso de diferentes librerías y herramientas que Python ofrece para manejar datos, principalmente en grandes volúmenes, que no podríamos tratar de forma manual, o incluso, con varios de los lenguajes de programación más usados en la actualidad.
Seguiremos trabajando sobre el entorno de Anaconda, específicamente con JupyterLab para hacer portable nuestro código, pero como repetimos constantemente, todos los ejemplos y el código contenido en el e-book puede correrse sin inconvenientes en cualquier plataforma Python.
El objetivo de este e-book es proporcionarte una guía práctica y simple para aprender las herramientas de Python necesarias para analizar datos, visualizarlos y trabajar con ellos.
Al finalizar este e-book, deberías ser capaz de:
- Trabajar con datos de diferentes tipos, simples o estructurados.
- Utilizar bibliotecas de Python esenciales para la manipulación de datos complejos, distinguir cuál es más útil en cada situación y combinar varias de ellas para aquellos casos más complejos
- Implementar procesos que capturen, analicen, mejores y grafiquen grandes volúmenes de datos de una forma clara y eficiente
- Interactuar con grandes modelos ya desarrollados de OpenAI o Hugging Face, por ejemplo, para facilitar el análisis de datos complejos en lenguaje natural e interpretar resultados.
Cada mes, lanzamos 2 ebooks USERS, en ellos tratamos en profundidad el tema abordado. En cada ebook, nuestros EXPERTOS vuelcan todos sus conocimientos con el objetivo de brindar una experiencia de capacitación satisfactoria para nuestros lectores.
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