IAIDS7I0724

Sinergia en IA: herramientaspara un desarrollo eficiente

La sinergia entre distintas herramientas de Inteligencia Artificial puede impulsar la productividad y creatividad. La combinación de estas herramientas permite lograr un desarrollo más eficiente.Python es un lenguaje de programación de alto nivel y de propósito general que se ha convertido en el estándar de facto para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Semana 7

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Instrucciones para áreas que cuentan con dos o más elementos interactivos:

Inteligencia Artificial

Instrucciones para áreas que solamente cuentan con un elemento interactivo:

Preguntade refuerzo

<- Paleta de colores PRINCIPAL

Colores secundarios

Cómo Python facilita la sinergia en IA

Herramientas clave en un ecosistema IA

NLTK (Natural Language Toolkit)

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TensorFlow

Scikit-Learn

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PyTorch

Keras

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Desarrollo rápido de prototipos

Colaboración y reproducibilidad

Integración con otras tecnologías

Amplia comunidady recursos

Amplia comunidad y recursos Proporciona gran cantidad de recursos y tutoriales, facilitando aprendizaje y resolución de problemas.

¡A practicar!

Seleccione la respuesta correcta y dé clic en enviar.

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Preguntade refuerzo

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Colores secundarios

Flujo de trabajo y estrategias de implementación

Preparación de datos

Desarrollo y entrenamiento de modelos

Evaluación y validación de modelos

Implementación y despliegue

Monitorización y mantenimiento

La integración de Python y sus bibliotecas establece un entorno robusto y eficiente para el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial dirigidas a necesidades comunitarias.

La combinación de estas herramientas optimiza el tiempo de desarrollo, incrementa la productividad y asegura que los modelos de IA sean robustos y capaces de manejar datos reales de manera efectiva, permitiendo así soluciones más precisas y sostenibles para las necesidades comunitarias.

¡A practicar!

Dé clic en "Volver a contestar" si desea responder nuevamente las preguntas.

Seleccione la respuesta correcta y dé clic en enviar.

Caballero, R., Martín, E. y Riesco, A. (2019). Big data con python: recolección, almacenamiento y proceso. Alfaomega. https://www-alphaeditorialcloud-com.ezproxy.uniminuto.edu/reader /big-data-con-python-1?location=1Pérez Rodríguez, M. D. (2023). Inteligencia artificial: chatgpt práctico para empresas. ICB Editores. https://www-digitaliapublishing-com.ezproxy.uniminuto.edu/a/131943Smart Grid México. (2023, abril 30). Video 1: Introducción | Python para ciencia de datos e inteligencia artificial [video]. Youtube. https://www.youtube.com/watchv=fdb_Cm9TW4g&list =PLSCupDhw0vr8bhiAdOtxM32TiPK_8Z5kk&index=1

Referencias:

©UNIMINUTO. Todos los derechos reservados. Todos los derechos de Propiedad Industrial e Intelectual de este material son propiedad exclusiva de la Corporación Universitaria Minuto de Dios.

Desarrollo y entrenamiento de modelos

TensorFlow y PyTorch: Desarrollo y entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.Scikit-Learn para modelos tradicionales: Implementación de algoritmos de aprendizaje automático como regresión lineal, árboles de decisión y MSV.

Colaboración y reproducibilidad

El código de Python es fácil de compartir y colaborar, lo que fomenta la reproducibilidad de los resultados.

Herramientas como Automatización y Escalabilidad no solo facilitan el desarrollo rápido y la colaboración, sino que también garantizan la reproducibilidad y fiabilidad de los modelos de IA. Esto es crucial parael éxito a largo plazo de cualquier proyecto de inteligencia artificial que busque mejorar la calidad de vida en las comunidades.

Desarrollo rápido de prototipos

Sintaxis sencilla y bibliotecas de alto nivel permiten crear prototipos rápidamente y experimentar con diferentes modelos.

Evaluación y validaciónde modelos

Métricas de rendimiento: Precisión, recall, F1-score, AUC-ROC para evaluar el rendimiento de los modelos.Validación cruzada: K-fold cross-validation para asegurar la robustez del modelo.

PyTorch

Biblioteca de aprendizaje profundo desarrollada por Facebook. Soporte nativo para Python, con una API intuitiva y flexible.

Monitorización y mantenimiento

MLflow: Gestiona el ciclo de vida de los modelos, incluyendo el seguimiento de experimentos, la gestión de versiones de modelos y la implementación.Prometheus y Grafana: Monitorea en tiempo real y visualiza métricas de rendimiento de los modelos.

TensorFlow

Plataforma de código abierto para el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático.

Scikit-Learn

Biblioteca de aprendizaje automático para Python que proporciona herramientas simples y eficientes.

Implementación y despliegue

TensorFlow Serving: Despliega modelos entrenados en entornos de producción.Flask y Django: Frameworks de Python para crear APIs y aplicaciones web que utilicen los modelos de IA.

Amplia comunidady recursos

Proporciona gran cantidad de recursos y tutoriales, facilitando aprendizaje y resolución de problemas.

Keras

API de alto nivel para redes neuronales, fácil de usar para prototipado rápido de modelos de deep learning.

Preparación de datos

Uso de Pandas y NumPy:Para la manipulación, limpiezay transformación de datos.Preprocesamiento: Normalización, estandarización, eliminación de valores atípicos y manejo de valores faltantes.

Integración con otras tecnologías

Se integra fácilmente con otras tecnologías como nube, bases de datos y sistemas embebidos, permitiendo construir soluciones de IA completas.

NLTK (NaturalLanguage Toolkit)

Plataforma para trabajar con datos de lenguaje humano (Procesamiento de Lenguaje Natural - PLN).