Python y la inteligencia artificial: un equipo perfecto para desarrollar herramientas avanzadas

No quedan dudas que vivimos el boom de la inteligencia artificial (IA). Todas las áreas y disciplinas empiezan a reformularse y a pensar cómo subirse a esta nueva tendencia que viene para quedarse y seguir impactando.

Los profesionales de las tecnologías de la información (TI), por ejemplo, comienzan a entender que deben abrazar y combinar sus conocimientos para potenciar la adopción y el alcance.

Un caso muy emergente y positivo es el de los desarrolladores. Esta disciplina, que demostró un gran crecimiento profesional por sus condiciones laborales buenas, encuentra en la inteligencia artificial una gran oportunidad.

Python, una herramienta esencial en este universo laboral, se posiciona como el lenguaje que más se emplea en el campo de la IA. Los motivos tienen que ver con su flexibilidad, sencillez y librerías dedicadas a esta tecnología.

La relación entre la programación y la IA no es nueva. IPL (Information Processing Language, por su sigla en inglés) fue un lenguaje creado para demostrar que los problemas matemáticos podían ser expresados en la computación.

Luego, resultó fundamental para desarrollar los primeros programas de IA, como Logic Therist en 1956. Desde entonces, programas como LISP, el más antiguo de los lenguajes dedicados a IA, enamoraron a los programadores por la libertad que ofrecían.

Pyhton cuenta con la potencia y la escalabilidad para manejar cantidades masivas de solicitudes de datos simultáneamente.

Existen diversos lenguajes de programación, que tendrán su mayor o mejor utilidad dependiendo del nivel de desarrollo del sistema por parte del programador, o del nivel de independencia del módulo a través de los algoritmos aplicados en el mismo.

Ventajas de Python que se adaptan a las necesidades de la IA

Dentro del universo de Python, hay algunas características que son clave para cubrir las necesidades de la inteligencia artificial. Su flexibilidad, por ejemplo, es una de las más poderosas ya que se pueden implementar cambios y verlos reflejados de forma inmediata porque no hace falta compilar el código fuente, a diferencia de otros lenguajes en los que sí es necesario.

Dentro de la flexibilidad hay estilos que toman las IA para su desarrollo con Python como procedimental (paso a paso) o funcional: muestra las operaciones a realizarse en forma de ecuaciones matemáticas.

De la mano de la flexibilidad, aparecen otros dos componentes importantes que son la legibilidad y la visualización. La primera tiene que ver con que Python es un lenguaje de fácil lectura, y la segunda con que hay herramientas de visualización excelentes y vitales para los desarrolladores de IA y aprendizaje automático.

Existen módulos con fragmentos de código prescrito que permiten a los usuarios realizar diferentes acciones. A este desarrollo se lo llama bibliotecas y es un recurso inmenso y diferencial de Python.

Las bibliotecas de Python: el lenguaje preferido de la inteligencia artificial

Python cuenta con una variedad amplia de bibliotecas que permiten obtener diversos recursos de código abierto aplicables para IA, una gran herramienta ya que economiza tiempo al desarrollador.

Existe un paquete o librería para cada iniciativa que quiera llevarse a cabo.

Estas bibliotecas abarcan áreas de computación científica avanzada y aprendizaje automático como Numpy, Scipy y Pybrain. Dependiendo de los tipos de códigos que se necesiten, existen bibliotecas de Python específicas.

Algunas muy útiles para visualización son Seaborn, Matplotlib y Bokeh. Para análisis de datos, Numpy y Pandas tienen un gran manejo de estructuras. Para aprendizaje automático, Scikit-learn se utiliza para el lenguaje automático supervisado y no supervisado.

Para aprendizaje profundo, TensorFlow (desarrollada por Google), Keras y Pytorch (desarrollada por Facebook) son muy eficientes para realizar cálculos numéricos. Para procesamiento de lenguaje natural está NLTK que es utilizada para actividades como la tokenización o exclusión de palabras de entradas de datos de seguridad.

¿Por qué los desarrolladores utilizan Python?

El aprendizaje automático consiste en utilizar los datos para hacer que una máquina tome una decisión inteligente. No es otra cosa que reconocer patrones en los datos. Por lo tanto, los datos son la clave en cualquier proyecto dentro de esta área.

Los datos son en esencia crudos e incompletos. Frente a esto, Python resuelve de manera eficaz. Algunos ejemplos son NumPy, OpenCV y ScikitLearn, para trabajar con imágenes; NLTK, NumPy, ScikitLearn, para hacerlo con textos; Librosa, con audios; Pandas y ScikitLearn, para resolver problemas con aprendizaje automático; y TensorFlow y PyTorch, en el caso de aprendizaje automático.

Existe un paquete o librería para cada iniciativa que quiera llevarse a cabo. Una vez que se cuenta con conocimiento de Python se puede aplicar directamente, siempre complementándolo con competencias específicas en manejo de datos, visualización y aprendizaje automático, entre otras. Conocimientos complejos sí, pero que acompañan la aplicabilidad de estas herramientas.

Python cuenta con una variedad amplia de bibliotecas.

Pyhton cuenta con la potencia y la escalabilidad para manejar cantidades masivas de solicitudes de datos simultáneamente. En definitiva, los desarrolladores están capitalizando la oportunidad de potenciar lo que hacen a partir de la IA, que viene demostrando que su techo no tiene límites.

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(*) Desarrollador backend de Devify en Ingenia.