¿Qué marco debo aprender en Python para crear proyectos de IA?

Python es ampliamente utilizado para diferentes proyectos de IA. Actualmente estoy trabajando en un proyecto que requiere tanto Machine Learning como Computer Vision.

Estoy usando el módulo scikit-learn (scikit-learn: machine learning en Python) para el aprendizaje automático. Es muy útil usar este módulo.

Y para la visión por computadora, estoy usando el módulo OpenCV3 . Este es un poderoso módulo para el procesamiento de imágenes.

Pero antes de usar cualquiera de los módulos anteriores, le sugeriré que cubra el módulo numpy . Es útil para sus objetos de matriz N-dimensionales. Tanto scikit-learn como OpenCV3 usan un módulo numpy para sus operaciones matriciales.

Otros módulos útiles:

  1. pandas
  2. matplotlib
  3. pybrain
  4. imagen-scikit

Disfruta de la codificación … 🙂

A2A.

La IA tiene muchas ramas.

  1. Sistemas de razonamiento.
  1. Para los sistemas de razonamiento, Python no es una buena opción. Puede intentar aprender Prolog y / o Lisp y sus dialectos.
  • Reconocimiento de patrones.
    1. Para el aprendizaje automático (una rama del reconocimiento de patrones) Apache Spark es un buen marco. Introducción a Apache Spark.
    2. Otro marco popular es scikit-learn: aprendizaje automático en Python
  • Procesamiento natural del lenguaje. (Python tiene el Kit de herramientas de lenguaje natural).
  • Planificadores de IA.
    1. Inteligencia artificial: un enfoque moderno tiene varias muestras de Python. aimacode / aima-python

    La inteligencia artificial es un campo enorme. Con tanto que cubrir, es realmente difícil referir un solo lenguaje de programación. Claramente, hay muchos lenguajes de programación que pueden usarse, pero no todos los lenguajes de programación le ofrecen el mejor valor de su tiempo y esfuerzo. Y no hay una respuesta autorizada sobre qué lenguaje de programación debe usar para un proyecto de IA.

    Por ejemplo:-

    • Pitón

    Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados en el campo de la inteligencia artificial gracias a su simplicidad. Se puede usar sin problemas con las estructuras de datos y otros algoritmos de IA utilizados con frecuencia.

    La elección de Python para proyectos de IA también se debe al hecho de que hay muchas bibliotecas útiles que se pueden usar en IA. Por ejemplo, Numpy ofrece la capacidad de cálculo científico, Scypy para computación avanzada y Pybrain para aprendizaje automático en Python.

    • Java

    Java también es una gran opción. Es un lenguaje de programación orientado a objetos que se enfoca en proporcionar todas las características de alto nivel necesarias para trabajar en proyectos de IA, es portátil y ofrece recolección de basura incorporada. La comunidad Java también es un punto a favor, ya que habrá alguien que lo ayudará con sus consultas y problemas.

    Java también es una buena opción, ya que ofrece una manera fácil de codificar algoritmos, y la IA está llena de algoritmos, ya sean algoritmos de búsqueda, algoritmos de procesamiento de lenguaje natural o redes neuronales. Sin mencionar que Java también permite la escalabilidad, que es una característica imprescindible para proyectos de IA.

    Lee mas…

    El mejor marco de Django para proyectos de IA. es fácil y rápido para un desarrollo rápido y un diseño limpio y pragmático.

    Django es uno de los mejores y más famosos frameworks en python. Django proporciona una agradable interfaz de usuario lista para usar para actividades administrativas.