Las 7 mejores herramientas de desarrollo de software de IA

La aplicación de software es una de las actividades más rutinarias en las organizaciones, y su uso no ha hecho más que aumentar con los años. El desarrollo de software es una tarea compleja y difícil, y el proceso requiere ideación, definición de productos, codificación, diseño estratégico, evaluación de calidad y más. Si se cometieron errores durante estos pasos, podría significar que se debe reiniciar todo el proceso. 

Debido a estos desafíos, muchas de las mejores organizaciones actuales 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. Plataforma de inteligencia artificial de Google Cloud

Encabezando nuestra lista de las 7 mejores herramientas de desarrollo de software de IA se encuentra Google Cloud AI Platform, que lo ayuda a entrenar sus modelos de aprendizaje automático a escala, alojar su modelo entrenado en la nube y usar su modelo para hacer predicciones sobre nuevos datos. 

La cadena de herramientas integrada proporcionada por la plataforma acelera el desarrollo y la implementación de proyectos de aprendizaje automático, y puede crear canalizaciones de aprendizaje automático portátiles con Kubeflow, una plataforma de código abierto de Google. La plataforma de IA le permite implementar su proyecto de aprendizaje automático tanto en las instalaciones como en la nube, y hay varias opciones para almacenar datos, como el almacenamiento en la nube y BigQuery. 

Otra de las principales ofertas de AI Platform son las máquinas virtuales (VM) preconfiguradas, que ayudan a desarrollar aplicaciones de aprendizaje profundo, y también tiene capacidades de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que ayudan a determinar el significado y la estructura del texto. Además de esto, puede utilizar las API de la plataforma para capacidades de voz a texto y de texto a voz, así como capacidades de visión para extraer información de las imágenes.

Estas son algunas de las características principales de Google Cloud AI Platform: 

• Ayuda a entrenar, analizar y ajustar sus modelos ML
• Obtenga predicciones, monitoree predicciones y administre sus modelos
• Agiliza los proyectos de ML
• Proyecto ML local o en la nube
• Máquinas virtuales preconfiguradas (VM)

2. Plataforma de IA de Microsoft Azure

Otra opción principal para las herramientas de desarrollo de software de IA es Microsoft Azure AI Platform, que ha sido tendencia en el mercado del desarrollo. Una plataforma robusta en la nube, 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. 

Microsoft Azure AI Platform ha facilitado que las organizaciones lleven a cabo 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 ML automatizado basado en Python; Azure Databricks, un servicio de big data basado en Apache Spark; y ONNX, un formato de modelo de código abierto y tiempo de ejecución para ML.

Estas son algunas de las características principales de Microsoft Azure AI Platform:

• Servicio de aprendizaje automático automatizado basado en Python
• Traducción a 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 avanzadas de IA que incluyen interfaces de conversación, API de aplicaciones móviles, interfaces de conversación y servicios NLP. 

Las sólidas herramientas de desarrollo de software de IBM Watson se han implementado en muchas industrias diferentes, 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 conversacionales impulsadas por IA en su aplicación, y su servicio NLP en forma de Watson Natural Language Understanding (NLU). 

Estas son algunas de las características principales de IBM Watson: 

• Desarrollo e implementación rápidos para aplicaciones de IA
• Capacidades de voz a texto
• Servicios de PNL y NLU
• Potentes API de aplicaciones móviles

4. H20

H20 es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto que ha ido aumentando constantemente en popularidad. Es una poderosa herramienta de desarrollo de software de IA que ofrece una amplia gama de características como algoritmos de aprendizaje automático inteligente, modelos lineales estadísticos y generalizados, modelos de aprendizaje profundo y más. La herramienta también admite clústeres de big data, Hadoop y Spark/Kubernetes. 

H20, que le permite usar lenguajes de programación como R y Python para crear modelos, a menudo se usa para análisis de datos, detección de fraudes, gestión de riesgos, atención médica digital e inteligencia de clientes. 

Estas son algunas de las principales características de H20: 

• Incluye la funcionalidad de AutoML
• Admite muchos algoritmos como máquinas potenciadas por gradientes, aprendizaje profundo, modelos lineales generalizados, etc. 
• Plataforma escalable linealmente
• Desarrolle aplicaciones móviles usando R, Java y Python

5. TensorFlow

Ninguna lista de herramientas de desarrollo de software de IA estaría completa sin TensorFlow, que es una herramienta computacional numérica de código abierto y una biblioteca de aprendizaje automático. TensorFlow se usa principalmente con fines de desarrollo e investigación, y es flexible al mismo tiempo que ofrece herramientas y bibliotecas integrales que ayudan a acelerar el desarrollo de la IA. 

Las empresas pueden usar TensorFlow para desarrollar y capacitar aplicaciones inteligentes impulsadas por ML e IA que manejan operaciones complejas que incluyen pronósticos, gestión de contratos, operaciones legales, servicios al cliente y más. 

Estas son algunas de las características principales de TensorFlow: 

• Implemente sin problemas soluciones basadas en IA en dispositivos móviles, de escritorio, periféricos, etc. 
• Amplio conjunto de herramientas, bibliotecas y recursos comunitarios
• Análisis profundo, automatización de servicios, capacitación no supervisada, etc. 
• Amplia gama de características y funcionalidades. 

6. MXNet

MxNet es una herramienta de desarrollo de software de inteligencia artificial líder y popular que es un marco de aprendizaje profundo que se usa a menudo en investigación y producción. MxNet ayuda a mejorar el desarrollo de IA con capacidades avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y ofrece modelos de capacitación distribuidos para escalar aplicaciones de IA. 

La herramienta se usa a menudo en el entrenamiento de varias GPU y varias máquinas, así como para escribir capas personalizadas en lenguajes de alto nivel. 

Estas son 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
• Definir, entrenar e implementar redes neuronales

7. Infosys Nia

Cerrando nuestra lista de las 7 mejores herramientas de desarrollo de software de IA está Infosys Nia, que es otra gran herramienta que le permite crear potentes aplicaciones impulsadas por IA. Una de las mejores capacidades que ofrece la herramienta es Nia Advanced ML, que ofrece una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático que funcionan a gran velocidad y escala, lo que ayuda a crear modelos de ML de alto rendimiento. 

La herramienta también le permite crear chatbots impulsados ​​por IA, con su aplicación brindando acceso al repositorio de conocimiento empresarial. La aplicación también puede automatizar acciones con una interfaz conversacional e integrar datos de Nia, que es una solución de análisis robusta. 

Estas son algunas de las características principales de Infosys Nia: 

• Cree efectivamente modelos de entrenamiento de ML
• Procese grandes conjuntos de datos a escala
• Capacidades de gestión de datos 
• chatbot nia