Aprender los conceptos clave
Configuración Profesional de Entorno de Trabajo para Python
Clase 5 de 37 • Curso Profesional de Machine Learning con scikit-learn
Contenido del curso
Iniciar un proyecto con sklearn
Optimización de features
- 8
Selección de Variables en Modelos de Aprendizaje Automático
06:56 - 9
Reducción de Dimensionalidad con Análisis de Componentes Principales
05:52 - 10
Reducción de Dimensionalidad y Regresión Logística con Python
09:57 - 11
Clasificación de Enfermedad Cardiaca con PCA y Regresión Logística
13:45 - 12
Funciones Kernel en la Clasificación de Datos Complejos
09:01 - 13
Regularización en Modelos de Machine Learning
07:39 - 14
Implementación de Regularización en Modelos de Regresión Lineal
15:19 - 15
Análisis de Resultados en Modelos de Regresión Ridge y Lasso
02:42 - 16
Regularización ElasticNet con Scikit-learn: Conceptos y Aplicación
01:41
Regresiones robustas
Métodos de ensamble aplicados a clasificación
Clustering
Optimización paramétrica
- 28
Validación Cruzada en Modelos de Machine Learning
06:53 - 29
Validación Cruzada con Scikit-learn: Cruz Vales Cor y KFold
09:09 - 30
Optimización de Modelos con Búsqueda en Grilla y Aleatoria
07:22 - 31
Automatización de Parámetros en Modelos de Regresión con Random Forest
10:38 - 32
Optimización Automática de Modelos con Auto-sklearn
01:50
Salida a producción
- 33
Estructuración Modular de Código Python para Machine Learning
10:17 - 34
Automatización de Modelos Machine Learning con Python
14:18 - 35
Publicación de Modelos de IA con Flask y Python
10:36 - 36
Optimización de Modelos de Machine Learning para Producción
00:42 - 37
Recursos para Aprender Machine Learning y Data Science
00:58
Resumen
¿Cómo configurar un entorno de trabajo profesional para desarrollo de inteligencia artificial?
Iniciar un proyecto de inteligencia artificial requiere un entorno de trabajo bien configurado que maximice la eficiencia en el desarrollo y la configuración. A través de este contenido, descubrirás cómo configurar un entorno de trabajo profesional que permita optimizar el proceso de desarrollo, adaptado tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados.
¿Por qué Visual Studio Code es una buena opción?
Visual Studio Code, desarrollado por Microsoft, es una herramienta ligera, gratuita y de código abierto que se actualiza constantemente. Esta herramienta es una de las preferidas por desarrolladores de todos los niveles debido a:
- Soporte Multilenguaje: Facilita el trabajo con diversos lenguajes de programación, permitiendo gran versatilidad.
- Comunidad Activa y Soporte: Cuenta con amplia documentación y una comunidad activa que ofrece soporte continuo.
- Integraciones y Extensiones: Ofrece una amplia gama de extensiones para personalizar y optimizar el entorno de desarrollo.
¿Qué terminal utilizar según tu sistema operativo?
La elección de una terminal adecuada es crucial para un desarrollo eficaz:
- Mac o Linux: Estos sistemas, basados en Unix, ofrecen terminales robustas que facilitan el desarrollo.
- Windows: La consola de comandos tradicional puede ser limitada. Se recomienda usar la terminal integrada en Visual Studio Code o explorar la versión de desarrolladores de Microsoft Store para una experiencia mejorada.
¿Cuál es la mejor versión de Python para desarrollar?
Al trabajar con Python, es esencial elegir una versión que sea compatible con las bibliotecas necesarias:
- Evita las versiones más recientes: Muchas bibliotecas pueden no estar actualizadas para la versión más reciente de Python. Prefiere versiones como Python 3.6 o 3.7, que son más estables y compatibles.
- Verificación de versión: Usa el comando
python --versionpara verificar la versión instalada en tu sistema.
python --version
¿Cómo instalar pip y gestionar paquetes?
Para manejar las bibliotecas requeridas en tus proyectos, es crucial instalar pip, el gestor de paquetes de Python:
- Descarga de pip: Busca "get-pip.py" en Google y guarda el archivo en tu carpeta de proyecto.
- Ejecución: Abre la terminal en Visual Studio Code y corre
python get-pip.py.
python get-pip.py
¿Qué es un entorno virtual y cómo configurarlo?
Un entorno virtual crea una "cajita" aislada donde se gestionan las dependencias de cada proyecto:
- Ventajas: Permite usar diferentes versiones de una misma biblioteca en proyectos distintos sin conflictos.
- Instalación: Usa el siguiente comando para instalar y crear un entorno virtual:
python -m venv mi_entorno_virtual
- Activación: Navega a la carpeta
Scriptsde tu entorno y ejecuta el siguiente script en Windows:
mi_entorno_virtual\Scripts\activate.bat
E, incluso, puedes configurarlo para que Visual Studio Code active el entorno automáticamente al iniciar un proyecto.
Consejos finales para optimizar tu entorno de desarrollo
- Prueba diferentes herramientas y entornos: Encuentra con qué te sientes más cómodo y se adapta mejor a tu flujo de trabajo.
- Mantente actualizado y aprende: La tecnología está en constante cambio, así que siempre hay algo nuevo por descubrir.
- Involúcrate en la comunidad: Participa en foros y discusiones para aprender de otros desarrolladores y encontrar soluciones a problemas comunes.
Estás en el camino correcto para convertirte en un experto en desarrollo de inteligencia artificial. ¡Comienza con confianza y sigue expandiendo tus conocimientos!