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7 Mejores Herramientas de Desarrollo de Software de Inteligencia Artificial
La aplicación de software es una de las actividades más rutinarias que se extienden por las organizaciones, y su uso solo ha aumentado con el tiempo. El desarrollo de software es una tarea compleja y difícil, con un proceso que requiere ideación, definición de producto, codificación, diseño estratégico, evaluación de calidad y más. Si se cometen errores durante estos pasos, podría significar que todo el proceso debe reiniciarse.
Debido a estos desafíos, muchas de las mejores organizaciones de hoy recurren a la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para lograr mejores resultados.
Aquí están las 7 mejores herramientas de desarrollo de software de IA:
1. Google Cloud AI Platform
Encabezando nuestra lista de las 7 mejores herramientas de desarrollo de software de IA está la Google Cloud AI Platform, que te ayuda a entrenar tus modelos de aprendizaje automático a gran escala, a alojar tu modelo entrenado en la nube y a utilizar tu modelo para hacer predicciones sobre nuevos datos.
La cadena de herramientas integrada proporcionada por la plataforma agiliza el desarrollo y la implementación de proyectos de aprendizaje automático, y puedes crear tuberías de aprendizaje automático portátiles con Kubeflow, una plataforma de código abierto de Google. La plataforma de IA te permite implementar tu proyecto de aprendizaje automático tanto en las instalaciones como en la nube, y hay varias opciones para almacenar datos, como almacenamiento en la nube y BigQuery.
Otra de las principales ofertas de la plataforma de IA es las máquinas virtuales (VM) preconfiguradas, que ayudan a desarrollar aplicaciones de aprendizaje profundo, y también tiene capacidades de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que ayudan a determinar el significado y la estructura del texto. Además, puedes utilizar las API de la plataforma para capacidades de conversión de voz a texto y de texto a voz, así como capacidades de visión para extraer información de las imágenes.
Aquí están algunas de las principales características de la Google Cloud AI Platform:
- Ayuda en el entrenamiento, análisis y ajuste de tus modelos de ML
- Obtén predicciones, monitorea predicciones y gestiona tus modelos
- Agiliza los proyectos de ML
- Proyecto de ML en las instalaciones o en la nube
- Máquinas virtuales (VM) preconfiguradas
2. Microsoft Azure AI Platform
Otra opción principal para las herramientas de desarrollo de software de IA es la Microsoft Azure AI Platform, que ha estado tendiendo en el mercado de desarrollo. Una plataforma de nube robusta, hay muchas organizaciones que confían en ella. La plataforma tiene muchas capacidades excelentes, como reconocimiento de objetos, aprendizaje automático no supervisado, reconocimiento de voz y más.
La Microsoft Azure AI Platform ha facilitado a las organizaciones realizar el desarrollo de IA, y ofrece varias opciones de personalización, como modelos de IA preentrenados específicos de dominio para reconocimiento de texto, rostro y voz. También ofrece varias capacidades de aprendizaje automático, como Azure ML, un servicio de aprendizaje automático automatizado basado en Python; Azure Databricks, un servicio de datos grande basado en Apache Spark; y ONNX, un formato de modelo y tiempo de ejecución de código abierto para ML.
Aquí están algunas de las principales características de la Microsoft Azure AI Platform:
- Servicio de aprendizaje automático automatizado basado en Python
- Traducción de máquina
- Capacidades de reconocimiento de objetos, voz y texto
- Plantillas de IA para crear bots
3. IBM Watson
Otra de las herramientas de IA más conocidas para el desarrollo de software es IBM Watson, que está equipada con capacidades de IA avanzadas, incluyendo interfaces de conversación, API de aplicaciones móviles, interfaces de conversación y servicios de NLP.
Las herramientas de desarrollo de software robustas de IBM Watson se han desplegado en diversas industrias, como petróleo y gas, medios y entretenimiento, servicios financieros, Internet de las cosas (IoT) y mucho más.
La plataforma también ofrece servicios de desarrollo de IA que ayudan a los desarrolladores a crear aplicaciones con capacidades de IA preentrenadas. Algunas de sus otras características incluyen Watson Assistant, que se puede integrar para crear interfaces de conversación con IA en tu aplicación, y su servicio de NLP en la forma de Watson Natural Language Understanding (NLU).
Aquí están algunas de las principales características de IBM Watson:
- Desarrollo y despliegue rápido de aplicaciones de IA
- Capacidades de conversión de voz a texto
- Servicios de NLP y NLU
- API de aplicaciones móviles potentes
4. H20
H20 es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto que ha estado aumentando en popularidad. Es una herramienta de desarrollo de software de IA potente que ofrece una amplia gama de características, como algoritmos de aprendizaje automático inteligentes, modelos estadísticos y lineales generalizados, modelos de aprendizaje profundo y más. La herramienta también admite grandes datos, Hadoop y clusters Spark/Kubernetes.
H20, que te permite utilizar lenguajes de programación como R y Python para crear modelos, se utiliza a menudo para análisis de datos, detección de fraude, gestión de riesgos, atención médica digital y inteligencia de clientes.
Aquí están algunas de las principales características de H20:
- Incluye funcionalidad de AutoML
- Admite muchos algoritmos, como máquinas de impulso graduado, aprendizaje profundo, modelos lineales generalizados, etc.
- Plataforma linealmente escalable
- Desarrolla aplicaciones móviles utilizando R, Java y Python
5. TensorFlow
No sería completa una lista de herramientas de desarrollo de software de IA sin TensorFlow, que es una herramienta de cálculo numérico y biblioteca de aprendizaje automático de código abierto. TensorFlow se utiliza principalmente para fines de desarrollo y investigación, y es flexible mientras ofrece herramientas y bibliotecas integrales que ayudan a acelerar el desarrollo de IA.
Las empresas pueden utilizar TensorFlow para desarrollar y entrenar aplicaciones inteligentes de ML y IA que manejan operaciones complejas, incluyendo predicciones, gestión de contratos, operaciones legales, servicios al cliente y más.
Aquí están algunas de las principales características de TensorFlow:
- Despliega soluciones basadas en IA en móviles, escritorios, dispositivos de borde, etc.
- Conjunto extenso de herramientas, bibliotecas y recursos de la comunidad
- Análisis profundos, automatización de servicios, entrenamiento no supervisado, etc.
- Amplia gama de características y funcionalidades
6. MxNet
MxNet es una herramienta de desarrollo de software de IA líder y popular que es un marco de aprendizaje profundo a menudo utilizado en investigación y producción. MxNet ayuda a mejorar el desarrollo de IA con capacidades de procesamiento de lenguaje natural avanzadas, y ofrece modelos de entrenamiento distribuidos para escalar aplicaciones de IA.
La herramienta se utiliza a menudo en entrenamiento multi-GPU y multi-máquina, así como en la escritura de capas personalizadas en lenguajes de alto nivel.
Aquí están algunas de las principales características de MxNet:
- Marco de aprendizaje profundo de código abierto
- Mejora las aplicaciones basadas en IA con NLP
- Marco altamente escalable
- Define, entrena y despliega redes neuronales
7. Edgeverve
Cerrando nuestra lista de las 7 mejores herramientas de desarrollo de software de IA está Xtractedge de Edgeverve, que es otra herramienta excelente que te permite crear aplicaciones de IA potentes. Una de las mejores capacidades ofrecidas por la herramienta es Nia Advanced ML, que ofrece una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático que operan a velocidad y escala, ayudando a crear modelos de ML de alto rendimiento.
La herramienta también te permite crear chatbots de IA, con tu aplicación proporcionando acceso al repositorio de conocimientos empresariales. La aplicación también puede automatizar acciones con una interfaz de conversación y integrar Nia Data, que es una solución de análisis robusta.
Aquí están algunas de las principales características de Infosys Nia:
- Construye modelos de entrenamiento de ML de manera efectiva
- Procesa grandes conjuntos de datos a escala
- Capacidades de gestión de datos
- Chatbot de Nia
Resumen
En conclusión, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están revolucionando el panorama del desarrollo de software al mejorar la eficiencia, la precisión y las capacidades de las herramientas de desarrollo. Estas tecnologías avanzadas simplifican procesos complejos, como la ideación, la codificación y la evaluación de la calidad, reduciendo significativamente el potencial de errores y aumentando la productividad general.
Las herramientas de IA ofrecen una gama de funcionalidades, desde el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje profundo hasta el aprendizaje automático automatizado (AutoML) y los modelos preentrenados, que atienden a diversas necesidades de la industria. Facilitan el desarrollo de aplicaciones robustas, apoyan el análisis de datos, mejoran la toma de decisiones y permiten la creación de soluciones inteligentes y escalables.
A medida que las organizaciones adoptan cada vez más herramientas de IA y ML, ganan una ventaja competitiva a través de una mayor eficiencia, un tiempo de desarrollo reducido y capacidades de software mejoradas. Las herramientas destacadas en este artículo representan algunas de las mejores disponibles, cada una ofreciendo características y beneficios únicos que atienden a diversas necesidades de desarrollo. Aceptar estas tecnologías sin duda seguirá impulsando la innovación y la excelencia en el desarrollo de software.
