Técnicas y herramientas para crear una IA

Introducción

La inteligencia artificial está revolucionando nuestra forma de pensar y abordar los problemas del mundo real.

Ahora, todas las profesiones se interesan por ella: directivos de empresa, investigadores, ingenieros, desarrolladores o trabajadores, ninguna profesión queda al margen. Todos están cada vez más interesados en los beneficios que puede aportar la inteligencia artificial y las perspectivas son más ambiciosas que nunca.

En este contexto vamos a examinar las técnicas y herramientas de creación de aplicaciones de inteligencia artificial. Exploraremos los distintos aspectos desde el punto de vista de las herramientas de creación, que le permitirán llevar a buen puerto su revolucionario proyecto de IA.

Como es natural, la primera parte tratará de los lenguajes de programación. Éstos le permitirán mantener, desarrollar o incluso crear nuevas aplicaciones de inteligencia artificial. Sobra decir que no trataremos todos los lenguajes de programación, ya que sería demasiado pretencioso y un solo libro no sería suficiente.

Sin embargo, vamos a examinar en detalle los principales lenguajes de programación, con el único objetivo de ayudarle a comprender que no existe un único lenguaje de programación para desarrollar con éxito, sino toda una gama entre la que tendrá que elegir para satisfacer sus necesidades...

Lenguajes de programación para la inteligencia artificial

La inteligencia artificial se ha convertido en la piedra angular de la tecnología innovadora, ofreciendo soluciones revolucionarias a muchas industrias.

Los lenguajes de programación desempeñan un papel fundamental en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. Existen muchos lenguajes de programación, cada uno con sus propias ventajas e inconvenientes. La elección del lenguaje de programación se debe basar en las necesidades del proyecto, con vistas a encontrar una solución global.

Como se indica en la introducción de este capítulo, nos centraremos únicamente en algunos de los lenguajes de programación más populares utilizados en IA, incluyendo lenguajes tan conocidos como Java, C++, etc., y otros que probablemente sean menos conocidos por el gran público, como R o el sorprendente Python, que bien puede depararle algunas sorpresas.

Volvamos a nuestra IA y a los lenguajes asociados. Hay cuatro elementos esenciales para que un lenguaje se pueda utilizar en un contexto de inteligencia artificial:

Programación orientada a “objetos” (POO): la POO es esencial para un lenguaje de IA por sus conceptos clave, como la herencia, la sobrecarga y los métodos virtuales. Estos conceptos permiten modelar y organizar eficazmente entidades complejas mediante objetos, favoreciendo así el diseño de código modular, reutilizable y extensible.
Programación recursiva: aunque muchos lenguajes admiten la recursividad, ésta es especialmente importante en la IA debido a la naturaleza, a menudo recursiva, de los algoritmos, como los utilizados en árboles de decisión, recorridos de grafos, etc. La recursividad ofrece un enfoque elegante y conciso para resolver problemas complejos. La recursividad ofrece un enfoque elegante y conciso para resolver problemas complejos.
Paradigma de programación "funcional": los lenguajes de programación funcionales, como Lisp o Haskell, son relevantes en la IA por su capacidad para tratar las funciones como objetos de primera clase. Esto facilita la manipulación de funciones, la programación declarativa y la implementación de algoritmos complejos mediante técnicas funcionales.
Programación lógica: las características de la programación...

Frameworks para la inteligencia artificial

1. TensorFlow

Logotipo de TensorFlow

TensorFlow es una especie de herramienta "estrella" entre nuestros colegas de DataScientist. Lo que tenemos aquí es una herramienta, una librería de código abierto desarrollada por el gigante Google, que es estrechamente compatible con el lenguaje Python. TensorFlow se llamaba originalmente DistBelief y ha sufrido muchos cambios a lo largo de los años.

DistBelief pasó a llamarse TensorFlow en 2015 y su código fuente se hizo público. Desde entonces, se han realizado más de 20.000 modificaciones, lo que permitió que la herramienta evolucionase considerablemente y alcanzase finalmente su versión definitiva, la 1.0, en febrero de 2017.

En pocas palabras, TensorFlow es una librería de aprendizaje automático diseñada para estandarizar y simplificar la creación y el despliegue de modelos de Deep Learning.

Este conjunto de herramientas le permitirá resolver problemas complejos relacionados con la adquisición de datos, el entrenamiento de modelos de Machine Learning y la generación de sistemas predictivos, con el objetivo de refinar los resultados deseados, de forma sencilla y eficaz.

Gracias a un gran número de modelos y algoritmos, TensorFlow permite entrenar y ejecutar redes neuronales para el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Su API se basa en el lenguaje de programación Python que vimos en la primera parte de este capítulo, mientras que las aplicaciones recién creadas se ejecutan en C++, un lenguaje de alto rendimiento.

API son las siglas de “Application Programming Interface” en inglés, que se traduce por “Interfaz de Programación de Aplicaciones). Un API es un conjunto de reglas, protocolos y funciones que permiten a distintas aplicaciones de software comunicarse entre sí.

TensorFlow proporciona a ingenieros e investigadores de todo el mundo los medios para desarrollar arquitecturas de aprendizaje, que se podrían considerar experimentales y luego transformarlas en aplicaciones sostenibles.

TensorFlow es especialmente adecuado para modelos que requieren grandes bases de datos. Es compatible con Python, Julia y R.

¿Cómo funciona en la práctica? Con esta librería, los ingenieros pueden crear estructuras de descripción...

Herramientas de gestión y visualización de datos

1. Jupyter Notebook

Logotipo de Jupyter

Jupyter es una aplicación web de código abierto creada en 2014 por Fernando Pérez y Brian Granger, como sucesora del entorno de programación "IPython". La herramienta es de código abierto y permite crear y compartir documentos que contienen código de aplicación, visualizaciones, explicaciones y, por supuesto, resultados.

Jupyter recibe su nombre de las siglas Julia, Python y R.

La terminología "notebook" se debe a que la herramienta permite escribir pequeños fragmentos de código ejecutable, también conocidos como "celdas", al mismo tiempo que permite la documentación. Hasta la fecha, los notebook Jupyter admiten nada menos que cuarenta lenguajes de programación.

Un notebook Jupyter es, al mismo tiempo:

un documento para integrar el código de la aplicación que puede exportar en una amplia gama de formatos,
una aplicación web en la que la herramienta le permite construir su aplicación, compartir su código y documentarlo. La idea es que pueda importar datos y analizarlos sobre la marcha.

Los usos más comunes de esta herramienta son la data science y las matemáticas.

Puede instalar Jupyter desde https://www.anaconda.com/data-science-platform o instalarlo localmente escribiendo estas pocas líneas en su entorno de desarrollo favorito:

pip3 install --upgrade pip  
pip3 install jupyter

Ya está instalado y listo para usar.

Jupyter es una herramienta versátil que se adopta ampliamente en una gran variedad de campos, ofreciendo una diversa gama de aplicaciones. En este capítulo, exploramos cómo se utiliza Jupyter en diferentes situaciones, analizando sus ventajas e inconvenientes.

Los usos de Jupyter:

Análisis de datos: Jupyter se utiliza ampliamente para el análisis de datos. Permite reunir código, gráficos y explicaciones en un único documento, lo que facilita la comunicación de los resultados del análisis.
Exploración de datos: uno de los principales puntos fuertes de Jupyter reside en la forma en que se puede utilizar para explorar datos. Los usuarios pueden interactuar con los datos de forma fluida y flexible. Además, la posibilidad de modificar el código en tiempo real...

Plataformas Cloud para la IA

En las tres primeras secciones de este capítulo hemos visto toda una serie de lenguajes para inteligencia artificial, frameworks para crear aplicaciones y herramientas de visualización de datos.

Las plataformas en la nube para la IA que veremos en esta sección, también están diseñadas para facilitar el despliegue de sus maravillosos logros futuros, haciendo que sean de fácil acceso y sencillos de utilizar, incluso si aún no es un experto en el campo de la inteligencia artificial.

Estas últimas ofrecen servicios de IA en línea que permiten a los profesionales acceder a potentes recursos para sus proyectos de IA, sin tener que invertir en su propia infraestructura. Esto las convierte en un factor importante a la hora de considerar una plataforma en la nube para el desarrollo de IA.

Estas plataformas le ofrecen toda una serie de funciones que mejoran la productividad, incluidas herramientas gráficas e (IHM) interfaces de usuario para simplificar las tareas más complejas, como la creación de modelos de aprendizaje automático y la configuración de canalizaciones de procesamiento de datos.

En la parte final de este capítulo, analizaremos en profundidad dos de las principales plataformas: Microsoft y Google.

Por supuesto, hay muchas otras plataformas en el mercado, como la solución AWS de Amazon y Watson de IBM.

El Cloud, también conocida como cloud computing, se refiere a la prestación de servicios informáticos a través de Internet, como almacenamiento, procesamiento, gestión de datos, servidores, bases de datos y muchos otros. En lugar de operar servidores físicos e infraestructuras informáticas localmente, los usuarios y las empresas pueden acceder a estos recursos informáticos a distancia, desde servidores situados en centros de datos remotos y gestionados por proveedores de servicios en la nube.

1. Google Cloud

Logotipo de Google Cloud Solution

La división Google Cloud del gigante estadounidense Alphabet es una plataforma de servicios en la nube, ofrecida por Google y basada en su propia infraestructura para particulares, empresas y desarrolladores. La oferta...

Conclusión

Para resumir este capítulo, hemos explorado los fundamentos esenciales de las técnicas y herramientas que constituyen la base de la inteligencia artificial. Hemos descubierto la importancia de los lenguajes de programación, destacando Python, un lenguaje de fácil manejo que se utiliza ampliamente en el campo de la IA.

También hemos explorado los frameworks de IA, que son conjuntos complementarios de herramientas y librerías listas para usar, que permiten a los desarrolladores crear, entrenar e implantar modelos de IA de forma más rápida y eficiente.

Además, hemos visto las plataformas de cloud computing, como Google Cloud Platform y Microsoft Azure, que desempeñan un papel crucial a la hora de proporcionar recursos informáticos y de almacenamiento, para ejecutar modelos de IA a gran escala. Estas plataformas permiten a los desarrolladores aprovechar la potencia informática distribuida y gestionar sus modelos de forma flexible y escalable.

Al combinar estos lenguajes de programación, frameworks de IA y plataformas de cloud computing, los entusiastas y profesionales de la IA disponen de un sólido conjunto de herramientas para crear aplicaciones de IA innovadoras y potentes.

Este capítulo ha sido diseñado para ofrecerle una introducción a los aspectos técnicos de la IA, proporcionándole una base para el resto de su viaje.

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