Las mejores herramientas de aprendizaje automático que conviene conocer

Cada año que pasa, el mundo digital se llena de nuevas palabras y frases de moda. La afluencia de nuevos términos obliga a todos los aspirantes a gurús de la tecnología a mantenerse al día, sobre todo si quieren conservar su reputación de estar al día y a la última. Una de las últimas frases de moda que está ganando más visibilidad es «Machine Learning». Si aún no has oído hablar de él, no te estreses: esta es tu oportunidad para ponerte al día.

¿Qué es el aprendizaje automático?

En pocas palabras, el aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial que automatiza el análisis de datos, permitiendo que los ordenadores aprendan a través de la experiencia a realizar tareas sin necesidad de programación explícita. No es ningún secreto que cada vez hay más demanda de conocimientos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. En un mercado que crece tan rápidamente como éste, hay una plétora de herramientas de aprendizaje automático disponibles. Si eliges la más adecuada para ti, el aprendizaje automático puede hacer que varios procesos sean más rápidos y eficientes. Tomar la decisión correcta para usted y su organización puede ser complicado, pero le mostraremos algunas de las más populares para ayudarle a empezar. Echemos un vistazo a las mejores herramientas de aprendizaje automático.

Aprendizaje automático de Microsoft Azure

Azure Machine Learning es una plataforma en la nube que permite a los desarrolladores construir, entrenar y desplegar modelos de inteligencia artificial. Microsoft está constantemente realizando actualizaciones y mejoras en sus herramientas de aprendizaje automático y recientemente ha anunciado cambios en Azure Machine Learning, retirando Azure Machine Learning Workbench.

IBM Watson

Watson Machine Learning es un servicio en la nube de IBM que utiliza datos para poner en producción modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Esta herramienta de aprendizaje automático permite a los usuarios realizar el entrenamiento y la puntuación, dos operaciones fundamentales de aprendizaje automático. Ten en cuenta que IBM Watson es más adecuado para crear aplicaciones de aprendizaje automático a través de conexiones API.

Google TensorFlow

TensorFlow, que se utiliza para la investigación y la producción en Google, es una biblioteca de software de código abierto para la programación de flujo de datos. En resumen, TensorFlow es un marco de aprendizaje automático. Esta herramienta de aprendizaje automático es relativamente nueva en el mercado y está evolucionando rápidamente. La fácil visualización de redes neuronales de TensorFlow es probablemente la característica más atractiva para los desarrolladores.

Aprendizaje automático de Amazon

No debería sorprender que Amazon ofrezca un número impresionante de herramientas de aprendizaje automático. Según el sitio web de AWS, Amazon Machine Learning es un servicio gestionado para crear modelos de aprendizaje automático y generar predicciones. Amazon Machine Learning incluye una herramienta de transformación automática de datos, lo que simplifica aún más la herramienta de aprendizaje automático para el usuario. Además, Amazon también ofrece otras herramientas de aprendizaje automático como Amazon SageMaker, que es una plataforma totalmente gestionada que facilita a los desarrolladores y científicos de datos la utilización de modelos de aprendizaje automático.

OpenNN

OpenNN es una biblioteca de software de código abierto para el desarrollo de redes neuronales. Proporciona una implementación de alto rendimiento de varios tipos de redes neuronales. Ofrece una interfaz fácil de usar con una amplia gama de opciones de personalización, por lo que es adecuado para principiantes y usuarios avanzados. Además, es compatible con múltiples sistemas operativos y lenguajes de programación, y su velocidad de cálculo está optimizada tanto para arquitecturas de CPU como de GPU. Entre sus características se incluyen:

Biblioteca de software de redes neuronales de código abierto.
Soporta varios tipos de redes neuronales.
Interfaz fácil de usar con opciones de personalización.

PyTorch

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que se utiliza ampliamente para tareas de aprendizaje profundo. Fue desarrollada por el grupo de investigación de inteligencia artificial de Facebook y se basa en la biblioteca Torch. El sistema de grafos computacionales dinámicos de PyTorch, su flexibilidad y su interfaz fácil de usar la convierten en una opción popular entre investigadores y profesionales. Entre sus características se incluyen

Sistema dinámico de cálculo de grafos.
Soporte de cálculo tensorial con GPU.
Interfaz fácil de usar y amplia documentación.

Vertex AI

Vertex AI es una plataforma de aprendizaje automático basada en la nube desarrollada por Google. Permite a los desarrolladores y científicos de datos construir, desplegar y gestionar modelos de aprendizaje automático a gran escala. Vertex AI es compatible con varios marcos y herramientas populares de aprendizaje automático, como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn. Sus funciones y herramientas están diseñadas para agilizar el flujo de trabajo del aprendizaje automático y ayudar a los usuarios a obtener resultados más rápidos y precisos. Sus características incluyen:

Herramientas AutoML para la selección automatizada de modelos y el ajuste de hiperparámetros.
Integración con otros servicios de Google Cloud para la gestión y el despliegue de datos sin problemas.
Herramientas de supervisión y explicabilidad de modelos para ayudar a garantizar la imparcialidad y fiabilidad de los modelos.

BigML

BigML es una plataforma de aprendizaje automático basada en la nube que permite a los usuarios crear e implantar modelos predictivos de forma rápida y sencilla. Con una interfaz fácil de usar y potentes herramientas de automatización, BigML permite a las organizaciones obtener información de sus datos y tomar mejores decisiones. Algunas de sus principales características son

Aprendizaje automático: La función AutoML de BigML selecciona automáticamente el mejor algoritmo y los mejores hiperparámetros para una tarea determinada, lo que reduce el tiempo y los conocimientos necesarios para crear modelos precisos.
Explicabilidad de los modelos: La plataforma de BigML ofrece transparencia sobre cómo los modelos realizan predicciones, lo que permite a los usuarios comprender y validar los resultados.
Integración perfecta: BigML se integra con una amplia gama de fuentes de datos y herramientas, incorporando el aprendizaje automático a los flujos de trabajo existentes.

Apache Mahout

Apache Mahout es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto diseñada para proporcionar implementaciones escalables y eficientes de algoritmos de aprendizaje automático. Incluye una serie de algoritmos de agrupación, clasificación y filtrado colaborativo, entre otros. Algunas de las características clave de Apache Mahout son:

Escalabilidad: Mahout puede manejar eficientemente grandes conjuntos de datos y puede escalar para manejar big data con la ayuda de Apache Hadoop.
Flexibilidad: Soporta múltiples lenguajes de programación.
Extensibilidad: Mahout proporciona un marco para la construcción de algoritmos personalizados y la integración con otras herramientas y bibliotecas.

Weka

Weka es una popular herramienta de aprendizaje automático de código abierto que proporciona una colección de algoritmos para el preprocesamiento, clasificación, regresión, agrupación y visualización de datos. Se utiliza ampliamente en entornos académicos e industriales y admite diversos formatos de archivo. Algunas de las principales características de Weka son:

Interfaz fácil de usar: Weka proporciona una interfaz gráfica de usuario que permite a los usuarios explorar y analizar fácilmente los datos.
Extensibilidad: Weka permite a los usuarios desarrollar e integrar sus propios algoritmos y extensiones en la herramienta.
Documentación y soporte completos: Weka cuenta con una gran comunidad de usuarios y desarrolladores, y proporciona una amplia documentación, tutoriales y foros de soporte.