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  • Os recomendamos un framework de Machine Learning de código abierto y multi-plataforma para C#
  • ML.NET ofrece la posibilidad de agregar el aprendizaje automático en aplicaciones de .NET, ya sea en escenarios on line o sin conexión

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¿Qué es ML.NET?

ML.NET ofrece la posibilidad de agregar el aprendizaje automático en aplicaciones de .NET, ya sea en escenarios on line o sin conexión. Con esta funcionalidad, es posible realizar predicciones automáticas usando los datos disponibles para la aplicación sin tener que estar conectado a una red.

Aprendizaje automático en ML.NET, ¿qué predicciones puede hacer?

Algunos ejemplos del tipo de predicciones que puede hacer con ML.NET son los siguientes: 

  1. Clasificación y categorización. Por ejemplo, clasificar automáticamente los comentarios de clientes en positivos y negativos
  2. Valores continuos de regresión y predicción. Por ejemplo, predecir el precio de la vivienda según el tamaño y la ubicación
  3. Detección de anomalías. Por ejemplo, detectar fraudes en transacciones bancarias
  4. Recomendaciones. Por ejemplo, realizar sugerencias de productos al consumidor on line en función de sus compras anteriores

ML.NET ofrece Model Builder (una herramienta de interfaz de usuario simple) y ML.NET CLI para que sea muy fácil crear modelos de aprendizaje automático personalizados. Estas herramientas utilizan Automated ML (AutoML), una tecnología de vanguardia que automatiza el proceso de creación de modelos con el mejor rendimiento para su escenario de Machine Learning. Lo único que se necesita es cargar tus dato y AutoML se encarga del resto del proceso de construcción del modelo.

¿En qué se caracteriza ML.NET?

  • Extendido con TensorFlow y otros..  ML.NET ha sido diseñado como una plataforma extensible para que se pueda consumir otros framework de aprendizaje automático populares tales como TensorFlow, ONNX, Infer.NET, entre otros; y tener acceso a más escenarios de machine learning, como clasificación de imágenes, detección de objetos, etc.
  • Alto rendimiento y precisión. Utilizando un conjunto de datos de revisión de Amazon de 9GB, ML.NET entrenó un modelo de análisis de sentimientos con un 95% de precisión. Otros framworks de aprendizaje automático populares no pueden procesar el conjunto de datos debido a errores de memoria. La capacitación en el 10% del conjunto de datos, para permitir que todos los framworks completen la capacitación, ML.NET ha supuesto la mayor velocidad y precisión.

¿Quieres saber más? Puedes consultar todos los tutoriales, ejemplos de código, referencia de API y otra documentación en la web de docs.microsoft.com

python que es para que sirve

Qué es Python

Se trata de un lenguaje de programación creado en 1991 por Guindo Van Rossum (1956, Holanda). Python es una opción interesante para realizar todo tipo de programas que se ejecuten en cualquier máquina. Está orientado a objetos y preparado para realizar cualquier tipo de programa, con este lenguaje podemos desarrollar software para app científicas, para comunicaciones de red, para app de escritorio con interfaz gráfica de usuario (GUI), para crear videojuegos, para smartphones, para inteligencia artificial, para automatización de tareas y por supuesto, para programación web.

Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados, encargado de asegurarse de que la sintaxis haga posible que el código sea legible. Está considerado un lenguaje multiparadigma, al poder ser enfocado a varios estilos, y posee la ventaja de ser de código abierto, lo que permite que cualquiera pueda acceder a él. Desde que en 1991 se publicó el código, han ido evolucionando sus características, las cuales van siendo planteadas desde su filosofía de transparencia y legibilidad:

  • Python puede ser fácil de aprender si eres programador o si tienes experiencia con otros lenguajes programación.
  • Friendly & fácil de aprender. La comunidad organiza conferencias y reuniones, colabora en el código entre otras actividades.
  • Aplicaciones. El Índice de paquetes de Python (PyPI) alberga miles de módulos de terceros para Python. Tanto la biblioteca estándar de Python como los módulos aportados por la comunidad permiten infinitas posibilidades.
  • Open Source. Python se desarrolla bajo una licencia de código abierto aprobada por OSI, por lo que se puede usar y distribuir libremente, incluso para uso comercial. La licencia de Python es administrada por Python Software Foundation.

Para qué sirve

Uno de los principales objetivos del uso de Python es conseguir evitar complicaciones y ahorrar tiempo. Además, es muy útil para trabajar con grandes volúmenes de datos, ya que nos favorece los procesos de extracción y procesamiento de estos. Por este motivo, cuando se habla de Big Data también suele mencionarse Python. Algunos de los usos más comunes para los que sirve Python son:

  • Realizar cálculos científicos y de ingeniería.
  • Desarrollo web.
  • Programación de videojuegos.
  • Ejecutar programas gráficos.
  • Creación de efectos especiales.

Características y ventajas que ofrece Python:

  1. Sistema multiplataforma. No fuerza a los programadores a aprender un estilo especial sino que permite poder implementar varios estilos de programación enfocados a distintos aspectos. Entre dichos estilos podemos encontrar: programación imperativa, programación orientada a objetos y programación funcional.
  2. Orientado a objetos. Una de las características de un lenguaje de programación orientado a objetos es la capacidad de permitir a un programador crear nuevas clases que modelen los datos necesarios para resolver un problema. Con Python, nos encontramos ante un paradigma que propone modelar todo en función a clases y a objetos. Esto nos ofrece un uso de conceptos de cohesión, polimorfismo, abstracción y mucho más.
  3. Código abierto y libre. Posee una licencia de código abierto denominada Python Software Foundation Licence.  Toda la información relativa a este lenguaje de programación es libre por lo que, como hemos mencionado anteriormente, cualquier persona puede acceder a él.
  4. Frameworks. Python cuenta con frameworks de gran calibre para auxiliar el desarrollo web, el desarrollo de juegos o algoritmos avanzados.  Son estructuras o espacios de trabajo en base a las cuales se pueden organizar y desarrollar los softwares. Python posee algunos de los más poderosos (como son por ejemplo Django, Flask, Pyramid y Web2py), destacando todos ellos por su gran utilidad, puesto que facilitan en gran medida trabajo de los desarrolladores.
  5. Tipado dinámico. En Python, una misma variable puede tomar valores de distinto tipo en distintos momentos y en cualquier lugar de su código fuente.
  6. Calidad en la sintaxis. Esta es una de las ventajas de Python.  Este lenguaje de programación nos ofrece una sintaxis clara y limpia que facilita su aprendizaje y enseñanza. Se caracteriza por sustituir las delimitaciones y elementos de alto nivel por sangrías y tokens, componentes lexicográficos elementales que facilitan la escritura y lectura del código. También, otra de las funciones es la de reducir el uso de caracteres y escribir un formato que testee una secuencia determinada.

¿Quieres aprender Pyhton?

En la web se pueden encontrar diversos sites en los que se ofrece información y tutoriales detallados para aprender Python desde cero. Asimismo, el sitio pyhton.org cuenta con una guía para principiantes

JAVA

Actualmente, según el índice TIOBE (octubre 2018) es el lenguaje de programación más popular del mundo. Tanto es así que hay miles de softwares, apps y sitios web que no funcionarán a menos que tengan Java instalado. Este lenguaje de programación posee su propia estructura, reglas de sintaxis y paradigma de programación, como cualquier otro lenguaje. Se trata de una derivación del Lenguaje C, por lo que por lo que las reglas de sintaxis se parecen mucho a este lenguaje C. Java es un lenguaje de programación que desarrollado por James Gosling de Sun Microsystems en 1995.

PYTHON

Es uno de los lenguajes de programación más utilizados y el más adecuado para implementar algoritmos de productividad. Python es de código abierto y proporciona un enfoque más generalizado para la ciencia de datos (Data Science). Toda la información relativa a este lenguaje de programación es libre. Python fue creado por Guido Van Rossum en el año 1991 en los Países Bajos. Python posee este nombre por los seis humoristas británicos “Monty Python”, coloquialmente conocidos como “Los Pythons”.

El lenguaje Python es más apropiado para implementar algoritmos de productividad. A través de Python, se tiene acceso a un gran número de paquetes para desarrolladores que permiten crear un código general de manera rápida y vincular flujos de trabajos o componentes. Python permite programar en varios estilos: programación orientada a objetos, estructurada, funcional y orientada a aspectos.

Lenguaje R

El software R se puede utilizar como lenguaje de programación, pero esa no es su fortaleza. Principalmente este lenguaje se utiliza para el análisis estadístico, manipulación de grandes volúmenes de datos y representación gráfica de alta calidad. R apareció por primera vez en 1996, de la mano de los profesores de estadística Ross Ihaka y Robert Gentleman de la Universidad de Auckland en Nueva Zelanda. El nombre surgió de las iniciales de ambos y se inspiró en el lenguaje S de Bell Labs. El lenguaje R es fruto de un proyecto colaborativa que implica a miles de usuarios de todo el mundo. Se trata de un software que está permanentemente actualizado, con funciones nuevas y paquetes accesibles en tiempo real.

Actualmente posee uno de los ecosistemas más ricos para realizar análisis de datos, alrededor de 1.200 paquetes disponibles en Open Source disponible para los sistemas operativos Windows, MACOs, Unix y Linux. Gracias a R,  se puede decodificar lenguajes de programación y se puede acceder a la lectura de datos procesados en softwares como Excel, SPSS, etc.  Tal es su potencial que se trata del software predilecto de cualquier Data Scientist de la comunidad científica internacional. Además, posee un entorno gráfico con una amplia gama de herramientas estadísticas clásicas y avanzadas para el análisis y la representación gráfica de datos exportables  en diversos formatos: pdf, bitmap, png, jpeg, etc. permite generar gráficos con alta calidad, con sólo utilizar las funciones de graficación.

R posee una gran relevancia en áreas de Big Data, minería de datos, Inteligencia Artificial, análisis predictivos, matemáticas financieras, ingeniería industrial, …