5 Mejores Herramientas y Marcos de Aprendizaje Automático en 2022

Las herramientas de aprendizaje automático están recibiendo una gran atención debido a su amplia aplicación en diversas industrias para análisis predictivos de alta velocidad y precisión. Si cree que es difícil, no se estrese; este artículo aclarará todas sus dudas para saber más sobre aprendizaje automático y sus aplicaciones. El aprendizaje automático (ML) facilita que las aplicaciones de software puedan predecir comportamientos con mayor precisión.

Herramientas de Aprendizaje Automático de Última Generación

Los algoritmos de aprendizaje automático de última generación utilizan datos existentes (también llamados datos históricos) para predecir valores de resultados futuros. Según el Informe de SEMrush, aproximadamente 97 millones de expertos en aprendizaje automático y AI, y analistas de datos serán necesarios para 2025. Este artículo lo ayudará a seleccionar las mejores herramientas para sus negocios.

A continuación, se presentan 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 (AI) está ganando terreno rápidamente. Los analistas de negocios, desarrolladores, científicos de datos y expertos en aprendizaje automático, entre otros, están adoptando rápidamente la AI en las empresas actuales. Todo su equipo de ciencia de datos puede beneficiarse de la interfaz de diseño de aprendizaje automático de Azure, que acelera la creación y implementación de modelos de aprendizaje automático. Esta es una herramienta especializada para:

• Investigadores en el campo de la ciencia de datos que se sienten más cómodos con herramientas de visualización que con código.
• Usuarios sin experiencia en aprendizaje automático que buscan una introducción más fluida al tema.
• Expertos en aprendizaje automático que también están interesados en la prototipación rápida.
• Ingenieros que trabajan en aprendizaje automático y requieren un proceso gráfico para controlar el entrenamiento y la implementación de modelos.

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

Cada módulo puede personalizarse para funcionar en clústeres de cómputo de Azure Machine Learning. Además, los científicos de datos pueden centrarse en el entrenamiento en lugar de problemas de escalabilidad.

IBM’s Watson

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

IBM Watson analiza grandes conjuntos de datos y los interpreta para proporcionar respuestas a 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 grandes cantidades de datos y responder a desafíos comerciales.

El sistema Watson se opera en casa por las corporaciones. Es costoso, ya que necesitará un presupuesto de más de un millón de dólares. Afortunadamente, Watson puede accederse 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 (AMZN ) Machine Learning es un servicio administrado para desarrollar modelos de aprendizaje automático y producir análisis predictivos. 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 todo. Como cliente de AWS, tiene acceso a una arquitectura de centro de datos y red diseñada para satisfacer las necesidades de las empresas más conscientes de la seguridad.

Además, Amazon SageMaker es una solución en la nube robusta que hace que el aprendizaje automático sea accesible para desarrolladores de todos los niveles. SageMaker permite a los científicos de datos y desarrolladores crear, entrenar rápidamente y implementar modelos de aprendizaje automático en un entorno de producción alojado y listo para su uso. Con Kubeflow en AWS, Amazon Web Services (AWS) contribuye a la comunidad de código abierto de Kubeflow al ofrecer su distribución de Kubeflow, que ayuda a las empresas como athenahealth a construir flujos de trabajo de ML que son altamente confiables, seguros, portátiles y escalables, y requieren un mínimo de sobrecarga operativa gracias a su integración sin problemas con los servicios administrados de AWS.

TensorFlow

Google’s (GOOGL ) TensorFlow ha hecho que sea mucho más fácil adquirir datos, entrenar modelos, obtener predicciones y refinar resultados futuros.

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

TensorFlow proporciona un acceso fácil a varios modelos y algoritmos de aprendizaje automático y deep learning a través de metáforas de programación familiares. Las aplicaciones se escriben en Python o JavaScript para una API de front-end 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 utilizar para entrenar y ejecutar redes neuronales profundas para tareas como la clasificación de dígitos manuscritos, NLP y simulaciones basadas en PDE. Lo mejor es que los mismos modelos se pueden utilizar para entrenamiento y predicción de producción en TensorFlow.

TensorFlow también incluye una gran colección de modelos preentrenados para usar en sus iniciativas. Si está entrenando sus modelos en TensorFlow, puede usar los ejemplos de código proporcionados en el Jardín de Modelos de TensorFlow como guías.

PyTorch

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

Torch, una biblioteca de aprendizaje automático creada en el lenguaje de scripting Lua, se utiliza para desarrollar redes neuronales profundas. Más de doscientas operaciones matemáticas distintas están disponibles dentro del marco de PyTorch. Dado que PyTorch hace que sea más fácil crear 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 para modelado de lenguaje.

• Es fácil de aprender y aún menos complicado de implementar.
• Un conjunto completo y poderoso de API para ampliar las bibliotecas de PyTorch.
• Proporciona soporte de gráficos computacionales en tiempo de ejecución.
• Es adaptable, rápido y tiene características de optimización.
• PyTorch admite procesamiento de GPU y CPU.
• El entorno de desarrollo integrado (IDE) de Python y las herramientas de depuración simplifican la corrección de errores.