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El camino de la IA
- Fundamentos de programación – Python es el lenguaje mas usado
- Matemáticas básicas – Álgebra, probabilidad, estadística y cálculo.
- Machine Learning – Modelos, algoritmos, evaluación.
- Deep Learning – Redes neuronales, frameworks como TensorFlow o PyTorch.
- IA generativa y LLMs – Usar y ajustar modelos como GPT.
- Ética y seguridad – Implicaciones sociales, sesgos y regulaciones.
¿Qué es Python y para qué se usa? Guía para principiantes
¿Qué es Python?
Python es un lenguaje de programación informático que se utiliza a menudo para crear sitios web y software, automatizar tareas y realizar análisis de datos. Python es un lenguaje de propósito general, lo que significa que se puede utilizar para crear una variedad de programas diferentes y no está especializado en ningún problema específico
Que puedes hacer con python?
- Análisis de datos y aprendizaje automático
- Desarrollo web
- Automatización o scripting
- Pruebas y prototipos de software
- Tareas cotidianas
Machine learning con python
El aprendizaje automático (Machine Learning) con Python se ha convertido en una combinación poderosa para desarrollar sistemas inteligentes. Python, con su sintaxis clara y bibliotecas especializadas, facilita la creación de modelos que aprenden de los datos. Esta combinación permite a las máquinas analizar datos, identificar patrones y hacer predicciones o tomar decisiones, sin programación explícita.
¿Por qué Python para Machine Learning?
- Sintaxis sencilla: – Python es conocido por su legibilidad, lo que facilita el aprendizaje y la implementación de algoritmos de ML.
- Amplia gama de bibliotecas: – Bibliotecas como NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow y Keras ofrecen herramientas para la manipulación de datos, modelado y entrenamiento de modelos de ML.
- Comunidad activa: – Una gran comunidad de desarrolladores y científicos de datos respalda a Python, lo que significa que hay abundante documentación, tutoriales y soporte disponible.
- Flexibilidad: – Python se puede utilizar en diversas plataformas y para diferentes tipos de proyectos de ML, desde investigación hasta aplicaciones empresariales. .
Conceptos clave en Machine Learning con Python:
- Aprendizaje Supervisado: – Los modelos aprenden a partir de datos etiquetados, donde se indica la salida deseada para cada entrada. Ejemplos incluyen clasificación y regresión. .
- Aprendizaje No Supervisado: – Los modelos aprenden de datos no etiquetados, identificando patrones y estructuras ocultas. Ejemplos incluyen clustering y reducción de dimensionalidad.
- Aprendizaje por Refuerzo: – Los modelos aprenden a tomar decisiones en un entorno interactivo, recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones. .
- Redes Neuronales: – Modelos inspirados en el cerebro humano, capaces de aprender patrones complejos. Se utilizan en deep learning, una rama del ML.
- Evaluación del Modelo: – Es crucial evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas adecuadas para garantizar que sea preciso y generalizable.