{"id":489,"date":"2021-05-25T21:01:18","date_gmt":"2021-05-25T21:01:18","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1172"},"modified":"2023-03-27T12:22:15","modified_gmt":"2023-03-27T12:22:15","slug":"librerias-para-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/librerias-para-machine-learning\/","title":{"rendered":"Librer\u00edas para Machine Learning"},"content":{"rendered":"\n

Entendiendo que el Machine Learning<\/strong> se trata de la capacidad que posee una m\u00e1quina o software para lograr aprender mediante sistemas adaptables. A ciertos algoritmos con respecto a la programaci\u00f3n, as\u00ed como,  a las entradas de datos al sistema. Las tecnolog\u00edas que trabajan en conjunto con esta disciplina permite que se realicen una serie de operaciones de forma aut\u00f3mata.<\/p>\n\n\n\n

Tomando en cuenta que no existe la necesidad de que exista una intervenci\u00f3n humana, lo que supone adem\u00e1s una de las mejores ventajas. Cuando el fin es controlar una gran cantidad de informaci\u00f3n y datos de manera eficaz. Asimismo, este sistema posee la capacidad de identificar una serie de patrones que pueden resultar complejos de manejar.<\/p>\n\n\n\n

El Machine Learning hace gran parte de las acciones por cuenta propia. Logra obtener c\u00e1lculos seg\u00fan como se encuentren los c\u00e1lculos <\/strong>los cuales son recopilados en el sistema. Por lo que a medida que se obtengan mayor cantidad de datos los resultados ser\u00e1n mucho m\u00e1s satisfactorios.<\/p>\n\n\n\n

Para que las tareas sean realmente efectivas, es imprescindible poseer librer\u00edas que le permiten a determinados lenguajes de programaci\u00f3n abordar las tareas de manera eficiente. En donde se lleven a cabo la realizaci\u00f3n de regresiones b\u00e1sicas hasta los debidos entrenamientos neuronales de redes mucho m\u00e1s complejas.<\/p>\n\n\n\n

Grandes librer\u00edas de Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n

Existe una gran variedad de librer\u00edas disponibles para el Machine Learning, la elecci\u00f3n ya queda de parte de las necesidades de uso. As\u00ed como, de las funciones que deba cumplir, seg\u00fan sean las habilidades de cada una y las carencias de personalizaci\u00f3n. Machine learning<\/strong> posee una gran cantidad de algoritmos que resultan ser complejos en donde se incluyen procedimientos matem\u00e1ticos.<\/p>\n\n\n\n

Las librer\u00edas permiten integrar rutinas y funciones escritas en un expreso idioma. Facilitando la labor de los desarrolladores, en donde las tareas a efectuar son confusas. Sin embargo, es necesario conocer como funciona el flujo de trabajo de Machine Learning, lo que permitir\u00e1 comprender efectivamente su funcionamiento.<\/p>\n\n\n\n

Flujo de trabajo de Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n

El flujo de trabajo que debe aplicarse para el Machine learning<\/strong> se da en cuatro pasos fundamentales. Los cuales se encuentran basados en la recolecci\u00f3n de los datos, la representaci\u00f3n de estos, el aprendizaje y la evaluaci\u00f3n del modelo que emplea.<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Recolecci\u00f3n de los datos: existe un sin fin de datos que pueden ser integrados, provenientes de datos p\u00fablicos. As\u00f1i como, de bases de datos empresariales o inclusive datos que se encuentran en la red y puede llegar a obtenerse. En esta etapa se debe hacer la uni\u00f3n de estos datos que se generan en las diferentes bases de datos.<\/li>\n\n\n\n
  2. Representaci\u00f3n: No existe una \u00fanica manera de representar los datos, existen diferentes caracter\u00edsticas que se pueden integrar, objetos o ejemplos. Lo importante es que dichas caracter\u00edsticas sean relevantes para el entrenamiento del modelo.<\/li>\n\n\n\n
  3. Aprendizaje: es preciso de la elecci\u00f3n de un algoritmo que logre alimentarse con datos de entrenamiento. Dando como resultado la obtenci\u00f3n de un modelo que genera predicciones basadas en los datos.<\/li>\n\n\n\n
  4. Evaluaci\u00f3n del modelo: cuando se hace uso de los datos basados en una predicci\u00f3n generada. Por un modelo se puede llegar a cotejar con aquellos datos que fueron usados en los algoritmos originales. Para obtener m\u00e9tricas de rendimiento y si realmente el modelo aplicado es el m\u00e1s eficaz.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Algunas de las librer\u00edas aplicables<\/h2>\n\n\n\n

    Dentro de las librer\u00edas para Machine Learning<\/strong>, existe una serie de las mismas. Las cuales f\u00e1cilmente pueden aplicarse y brindan las facilidades que son imprescindibles en las labores.<\/p>\n\n\n\n

    Keras<\/h3>\n\n\n\n

    Es una de las librer\u00edas para Machine Learning<\/strong> escrita en Python, la cual ha sido dise\u00f1ada exclusivamente para trabajar con las redes neuronales. Es posible con esta crear de manera muy simple, ciertos prototipos. La obtenci\u00f3n de los resultados es precisa y r\u00e1pida, lo que minimiza el tiempo de retraso.<\/p>\n\n\n\n

    Pytorch en Machine Learning<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    Framework de Python que hace posible la ampliaci\u00f3n del Deep learning, que permite acelerar la GPU. Esta librer\u00eda permite hacer uso de grafos computacionales de manera din\u00e1mica, al mismo tiempo, hacen uso de un lenguaje y como Python un grafo computacional. El fin es lograr mayor optimizaci\u00f3n y eficiencia.<\/p>\n\n\n\n

    TensorFlow<\/h3>\n\n\n\n

    Cuando los procesos son realmente complejos. Tensor Flow, siendo una librer\u00eda computacional num\u00e9rica permite hacer los c\u00f3mputos de manera autom\u00e1tica. Por lo que el nivel de profundidad con respecto a las librer\u00edas anteriores es superior.<\/p>\n\n\n\n

    Esta librer\u00eda fue creada por Google y ha sido utilizada por grandes plataformas. Es recomendable su empleo en proyectos de grandes dimensiones y mucho m\u00e1s complejos, debido al control que ejerce en las redes neuronales.<\/p>\n\n\n\n

    Scikit-learn<\/h3>\n\n\n\n

    Es una de las librer\u00edas ideales para el dise\u00f1o y el entrenamiento en las redes neuronales. Escrita por Python, en donde se emplea algoritmos clasificados, realiza regresiones y agrupamientos de objetos similares. Asimismo, puede llegar a operar simult\u00e1neamente con otras librer\u00edas.<\/p>\n\n\n\n

    Theano en el Machine Learning<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    Esta librer\u00eda de Machine Learning permite definir, optimizar y evaluar diversas expresiones matem\u00e1ticas<\/strong> en donde se incluyen de manera multidimensional. Lo que en algunos casos podr\u00eda ser una interferencia para algunos desarrolladores. Theano lo que permite es aprovechar al m\u00e1ximo es la unidad de procesamiento gr\u00e1fico del computador. Con el fin de realizar los c\u00e1lculos matem\u00e1ticos de un modo m\u00e1s veloz, que lo que podr\u00eda hacer una CPU por s\u00ed sola.<\/p>\n\n\n\n

    Tomando en cuenta que el Machine Learning<\/strong> permite recopilar y hacer uso del conocimiento, a su vez, modelarlo. Todo con el prop\u00f3sito de prestar mayor informaci\u00f3n y que esta sea clara y precisa. Lo que le permite a las personas crear mejores herramientas de trabajo, en donde el uso de los algoritmos aumentara la competitividad. As\u00ed como, las condiciones profesionales en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. <\/p>\n\n\n\n

    De all\u00ed la importancia de la inclusi\u00f3n del Machine Learning<\/strong> y por ende de las librer\u00edas que permiten facilitar su labor. Muchos de estos contenidos podr\u00e1n ser obtenidos a profundidad si decides integrarte a una Maestr\u00eda en Big Data Analytics<\/a>.<\/strong> Solo bastar\u00e1 para lograr profesionalizarte y aplicar nuevos procesos en diversos proyectos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Entendiendo que el Machine Learning se trata de la capacidad que posee una m\u00e1quina o software para lograr aprender mediante sistemas adaptables. A ciertos algoritmos con respecto a la programaci\u00f3n, as\u00ed como,  a las entradas de datos al sistema. 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