Las 5 mejores herramientas y marcos de aprendizaje automático en 2022

Las herramientas de aprendizaje automático están recibiendo mucha atención debido a su aplicación a gran escala en todas las industrias para realizar análisis predictivos precisos y de alta velocidad. Si crees que se está poniendo difícil, no te estreses; este artículo aclarará todas tus dudas para saber más sobre aprendizaje automático y sus aplicaciones. El aprendizaje automático (ML) facilita las aplicaciones de software para pronosticar comportamientos con mayor precisión.

Herramientas de aprendizaje automático de última generación

Los algoritmos de última generación de ML utilizan datos existentes (también llamados datos históricos) para predecir valores de resultados futuros. De acuerdo con la Informe SEMrush, se necesitarán aproximadamente 97 millones de expertos en aprendizaje automático e inteligencia artificial y analistas de datos para 2025. Este artículo lo ayudará a seleccionar las mejores herramientas para sus negocios. 

Estos son ejemplos de las 5 mejores herramientas y aplicaciones de aprendizaje automático accesibles en el mercado.

Aprendizaje automático en Microsoft Azure

En todos los sectores, la inteligencia artificial (IA) está ganando terreno rápidamente. Analistas de negocio, desarrolladores, científicos de datos y expertos en aprendizaje automático, entre otros, están adoptando rápidamente la IA en las empresas actuales. Todo su equipo de ciencia de datos puede beneficiarse de la intuitiva interfaz de arrastrar y soltar del diseñador de Azure Machine Learning, que agiliza la creación e implementación de modelos de aprendizaje automático. Esta es una herramienta especializada para:

• Los investigadores en el campo de la ciencia de datos se sienten más cómodos con las herramientas de visualización que con el código.
• Los usuarios sin experiencia con el aprendizaje automático buscan una introducción más simplificada al tema.
• Expertos en aprendizaje automático que también sienten curiosidad por la creación rápida de prototipos.
• Los ingenieros que trabajan en el aprendizaje automático requieren un proceso gráfico para controlar el entrenamiento y la implementación del modelo.

Puede desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático en Azure Machine Learning Designer mediante técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo de vanguardia, como las de aprendizaje automático clásico, visión por computadora, análisis de texto, recomendación y detección de anomalías. También puede crear sus modelos utilizando código Python y R personalizado. 

Cada módulo se puede personalizar para operar en Azure Machine Learning por separado. Puede calcular clústeres. Además, los científicos de datos pueden centrarse en la formación en lugar de en los problemas de escalabilidad.

Watson de IBM

Procesamiento natural del lenguaje (PNL) es una técnica que descifra el significado y la gramática del habla humana; IBM Watson es un procesador de análisis de datos que emplea NLP. 

IBM Watson analiza conjuntos de datos sustanciales y los interpreta para proporcionar respuestas a las preguntas presentadas por humanos en cuestión de segundos. Además, IBM Watson es una supercomputadora cognitiva. Puede entender y responder al lenguaje natural. También puede analizar cantidades masivas de datos y responder a los desafíos comerciales.

El sistema Watson es operado internamente por corporaciones. Es costoso, ya que necesitará un presupuesto de más de un millón de dólares. Afortunadamente, se puede acceder a Watson a través de la nube de IBM para varias industrias. Esto lo convierte en una opción práctica para muchas pequeñas y medianas empresas.

Amazon ML

Amazon Machine Learning es un servicio administrado para desarrollar modelos de Machine Learning y producir análisis de predicción. Amazon Machine Learning simplifica el proceso de aprendizaje automático para el usuario a través de su herramienta de transformación de datos automatizada. AWS prioriza la seguridad en la nube por encima de cualquier otra cosa. Como cliente de AWS, tiene acceso a un centro de datos y una arquitectura de red diseñados para satisfacer las necesidades de las empresas más preocupadas por la seguridad.

Además, Amazon SageMaker es una sólida solución basada en la nube que hace que el aprendizaje automático sea accesible para desarrolladores de todos los niveles. SageMaker permite a los científicos y desarrolladores de datos crear, capacitar rápidamente e implementar modelos de aprendizaje automático en un entorno alojado y listo para producción. Con Kubeflow en AWS, Amazon Web Services (AWS) contribuye a la comunidad Kubeflow de código abierto al ofrecer su distribución Kubeflow, que ayuda a empresas como athenahealth Construir flujos de trabajo de ML que sean altamente confiables, seguros, portátiles y escalables y que requieran una sobrecarga operativa mínima gracias a su perfecta integración con los servicios administrados de AWS.

TensorFlow

TensorFlow de Google ha hecho que sea mucho más sencillo adquirir datos, entrenar modelos, obtener predicciones y refinar resultados futuros.

TensorFlow es una biblioteca gratuita y de código abierto desarrollada por el equipo Brain de Google para su uso en computación numérica y aprendizaje automático de alto rendimiento.

TensorFlow brinda fácil acceso a varios modelos y algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo a través de metáforas de programación familiares. Las aplicaciones están escritas en Python o JavaScript para una API frontal fácil de usar y luego se ejecutan en C++ rápido y eficiente.

TensorFlow es una alternativa popular a otros marcos como PyTorch y Apache MXNet, y se puede usar para entrenar y ejecutar redes neuronales profundas para tareas como clasificación de dígitos escritos a mano, NLP y simulaciones basadas en PDE. La mejor parte es que se pueden usar los mismos modelos para el entrenamiento y la predicción de producción en TensorFlow.

TensorFlow también incluye una amplia colección de modelos preentrenados para usar en tus iniciativas. Si entrenas tus modelos en TensorFlow, puedes usar los ejemplos de código del Jardín de Modelos de TensorFlow como guía.

PyTorch

El aprendizaje automático (ML) se facilita con PyTorch, un marco gratuito y de código abierto escrito en Python y que utiliza la biblioteca Torch.

Torch, una biblioteca de aprendizaje automático (ML) creada en el lenguaje de programación Lua, se utiliza para desarrollar redes neuronales profundas. Más de doscientas operaciones matemáticas distintas están disponibles dentro del marco PyTorch. Dado que PyTorch facilita la creación de modelos para redes neuronales artificiales, está ganando popularidad. PyTorch se utiliza en muchos campos, como la visión por computadora, para desarrollar clasificación de imágenes, detección de objetos y mucho más. También se puede utilizar para crear chatbots y modelar lenguajes. 

• Es fácil de aprender y aún menos complicado de poner en práctica.
• Un conjunto completo y potente de API para ampliar las bibliotecas de PyTorch.
• Proporciona soporte gráfico computacional en tiempo de ejecución.
• Es adaptable, rápido y tiene funciones de optimización.
• Pytorch es compatible con el procesamiento de GPU y CPU.
• El entorno de desarrollo integrado (IDE) de Python y las herramientas de depuración simplifican la corrección de errores.