La inteligencia artificial ha sido uno de los temas avanzados en la industria tecnológica. La implementación de aplicaciones de inteligencia artificial está creciendo rápidamente y los entusiastas de la tecnología deben mantenerse al día con este campo en evolución para trabajar con herramientas y aplicaciones impulsadas por la inteligencia artificial.
Importante para los que se desean aprender Python
En realidad para empezar un curso de Python, hay muchas opciones sin embargo podemos recomendar este grupo de cursos para los que se inician o quieren fortalecer sus capacidades en python desde un nivel básico a escalar a niveles avanzados, por ejemplo tenemos: Python de Cero a Experto,o también puede pueden empezar poco a poco en Curso Programación de Python y este que puede ser más completo: Programación en Python.
Uno de los lenguajes de programación más populares que se implementan en proyectos de IA y ML es Python. Este artículo proporciona una lista de proyectos y aplicaciones de IA de código abierto con Python.
• TensorFlow: figura como uno de los principales proyectos de inteligencia artificial de códigoabierto con Python. TensorFlow es un producto de Google y ayuda a los desarrolladores a crear y entrenar modelos de AA. Ha ayudado a los ingenieros de ML a convertir prototipos en materiales de trabajo de forma rápida y eficiente. Actualmente, tiene miles de usuarios en todo el mundo y es una solución de referencia para la IA.
• Chainer: Chainer es un marco basado en Python para trabajar en redes neuronales. Admite múltiples arquitecturas de red simultáneamente, incluidas redes recurrentes, redes recursivas y redes de alimentación. Además, permite el cálculo CUDA para que los usuarios puedan usar GPU con muy pocas líneas de código.
• PyTorch: PyTorch ayuda en la investigación de la creación de prototipos para que los usuarios puedan implementar los productos más rápidamente. Permite la transmisión entre modos de gráficos a través de TorchScript y proporciona capacitación distribuida que los usuarios pueden escalar. Este modelo está disponible en múltiples plataformas en la nube y tiene numerosas herramientas en su ecosistema para respaldar la PNL, la visión por computadora y otras soluciones.
• Shogun: es una biblioteca de aprendizaje automático y ayuda a crear modelos de aprendizaje automático eficientes. Shogun no se basa exclusivamente en Python, ya que se puede usar con varios otros lenguajes de programación como C #, Lua, Ruby y R, por nombrar algunos. Permite combinar varias clases de algoritmos y presentaciones de datos para que los usuarios puedan crear prototipos de canalizaciones de datos rápidamente.
• Gensim: es una biblioteca de Python de código abierto que puede analizar archivos de texto sin formato para una comprensión más profunda de las estructuras semánticas, y también recuperar archivos semánticamente similares y realizar otras tareas. Como cualquier otra biblioteca de Python, es escalable e independiente de la plataforma.
• Statsmodels : Es un módulo de Python que proporciona clases y funciones para la estimación de diferentes modelos estadísticos, para la realización de pruebas y para la exploración de datos estadísticos. Admite la especificación de modelos mediante fórmulas y marcos de datos de estilo R.
• Theano : Theano permite a los usuarios evaluar operaciones matemáticas, incluidas matrices multidimensionales, de manera eficiente. Se utiliza en la construcción de proyectos de aprendizaje profundo. Las altas velocidades de Theano dan una dura competencia a las implementaciones de C para problemas que involucran grandes cantidades de datos. Está programado para tomar estructuras y convertirlas en códigos eficientes.
• Keras: Keras es una API accesible para redes neuronales. Está basado en Python y también se puede ejecutar en CNTK, TensorFlow y Theano. Está escrito con Python y sigue las mejores prácticas para reducir la presión cognitiva. Hace que trabajar en proyectos de aprendizaje profundo sea más eficiente.
• NuPIC: Es un proyecto de código abierto basado en la teoría de HTM (Memoria Temporal Jerárquica). Su profunda experiencia en la investigación teórica de la neurociencia ha llevado a enormes descubrimientos sobre cómo funciona el cerebro. Sus sistemas de aprendizaje profundo han demostrado logros impresionantes.
• Scikit-learn: es una biblioteca de herramientas y aplicaciones basada en Python que se puede utilizar para la minería de datos y el análisis de datos. Esta herramienta tiene una excelente accesibilidad y es extremadamente fácil de usar. Los desarrolladores lo han construido en NumPy y SciPy para facilitar la eficiencia para principiantes e intermedios.
[Fuente]: analyticsinsight.net
Anónimo.( 5 de Octubre de 2021). Programador Codigo Abierto.[Fotografía]. Recuperado de freepik.com
