Si no has visto el articulo Introducción al Machine Learning - La tecnología que le enseña a las maquinas, te recomiendo que lo veas.
Les doy la bienvenida a la segunda parte de Introducción al Machine Learning. En el articulo pasado di una breve explicación sobre el Machine Learning y sus usos
En este articulo me dedicare a explicarles cuales son los distintos software para trabajar con el Aprendizaje Automático, es bueno saber nuestras opciones y elegir la que nos parezca más conveniente.
Pero antes, quisiera contarles el origen del Aprendizaje Automático.
Una breve historio sobre el Machine Learning:
En 1959 Arthur Samuel (Ingeniero de software de la IBM) , quería que su computador le ganara a las damas, ¿Como podríamos hacer esto?, pues a Arthur se le ocurrió la idea de jugar miles de veces a las damas contra su computador para que este mejorara su rendimiento cada vez más, hasta que el computador aprendió a jugar a las damas. Y para 1962, este computador ya había ganado la competición estatal de Connecticut.
Una historia fascinante ¿Cierto?.
Software de Aprendizaje Automático:
Muy bien, se que están ansiosos por ver bloques de código y hacer mucha practica, pero aun no, antes de practicar necesitamos saber que software usaremos.
Los conceptos que explicare en un futuro próximo, serán generales, podrán ser aplicados al lenguaje de programación que tu quieras. En excepción las practicas que en mi caso las realizare en Python.
Les nombrare algunos software y lenguajes con los cuales puedes trabajar con Machine Learning. De esta manera tu podrás elegir el que te parezca más conveniente.
Entre los paquetes de software que incluyen algoritmos de aprendizaje automático, se hallan:
1- TensorFlow: Es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático desarrollado por Google. Es capaz de construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones.
2- Weka: Es una plataforma de software para el aprendizaje automático y la minería de datos escrito en Java.
3- ELKI: Es un software de código abierto para la minería de datos escrito en Java.
4- Statsmodels: Es un modulo de Python que se utiliza principalmente para análisis predictivo y exploratorio.
5- Dlib: Es un moderno kit de herramientas de C++ que contiene algoritmos de aprendizaje automático y herramientas para crear software complejo con C++ para resolver problemas del mundo real.
6- PyMC: Es un modulo de Python que implementa modelos estadísticos bayesianos.
7- Scikit-Learn: Es un modulo Python que interactua con los módulos NumPy y Scipy. Contiene herramientas simples y eficientes para la minería de datos y el análisis de datos.
8- R: Es un lenguaje de programación con numerosas bibliotecas relacionadas al aprendizaje automatico.
Estos son algunos, puedes ir Google y darte cuenta de que hay una gran cantidad.
En esta serie de articulo (como se lo habrán imaginado) trabajaremos con el lenguaje de programación Python, en el realizaremos todos los ejemplos y resolveremos los problemas.
En el próximo articulo configuraremos nuestro entorno, elegiremos el IDE en el que trabajaremos y descargaremos las librerías que usaremos para trabajar con los algoritmos.
Mi nombre es Luis, y fue un placer compartir mis conocimientos con todos ustedes :D.
Unknown dice: 
Unknown 
Luis buen trabajo, me parece que abarcaste de forma resumida los principales grupos o software que estan trabajando con IA hoy... falto algunas cosas relevantes que se estan haciendo en la medicina, en genetica en geociéncias , en criminologia, na propia informatica con visión por computadoras, pero ahi el articulo sería muy extenso.. felicidades y estaremos esperando el próximo.. en lo que pueda ayudar puedes contar ... un abrazo