Qué herramienta de inteligencia artificial es mejor para crear aplicaciones

La elección de qué herramienta de inteligencia artificial utilizar para construir una aplicación depende de varios factores, como los requisitos específicos de tu aplicación, tu nivel de experiencia y las características que necesitas. Las siguientes son algunas de las principales herramientas de inteligencia artificial, ampliamente reconocidas para construir aplicaciones, cada una con sus puntos fuertes.

TensorFlow

Es el marco de aprendizaje profundo de código abierto de Google, muy accesible para crear aplicaciones de inteligencia artificial.

Características principales:

• Flexibilidad: Soporta una gran variedad de modelos de redes neuronales y proporciona programación de alto y bajo nivel.
• Comunidad y soporte: Enorme soporte de la comunidad y documentación.
• Escalabilidad: Se puede utilizar para investigación y producción y se escala bien para ejecutarse en múltiples CPUs y GPUs.
• Integración: Se integra con Keras, una API de alto nivel para construir y entrenar modelos rápidamente.
  

Usos:

• Aplicaciones de aprendizaje profundo.
• Reconocimiento de imagen y voz.
• Procesamiento del lenguaje natural.
  

PyTorch

Desarrollado por el laboratorio de investigación de inteligencia artificial de Facebook, PyTorch es otro popular marco de aprendizaje profundo de código abierto.

Características principales:

• Facilidad de uso: PyTorch es popular entre los investigadores porque está más basado en Python y es más fácil de depurar que TensorFlow.
• Gráficos de computación dinámicos: Permite más flexibilidad y facilita la depuración.
• Comunidad y soporte: Una comunidad en crecimiento y toneladas de recursos disponibles.
• Interoperabilidad: Admite la integración con otras herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
  

Usos:

• Investigación y prototipado.
• Visión artificial.
• Aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure machine learning es un servicio basado en la nube para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático.

Características principales:

• Entorno integrado: Proporciona un entorno integral para gestionar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático.
• AutoML: Automatiza la selección de modelos y el ajuste de hiperparámetros.
• Escalabilidad: Escala fácilmente con la infraestructura en la nube de Azure.
• Integración: Se integra perfectamente con otros servicios de Azure y herramientas de Microsoft.
  
  

Usos:

• Aplicaciones de inteligencia artificial a nivel empresarial.
• Aprendizaje automático automatizado.
• Operaciones de aprendizaje automático a gran escala.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform ofrece un conjunto de herramientas y servicios para desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático en Google Cloud.

Características principales:

• Servicios gestionados: Ofrece marcos Jupyter gestionados, formación y servicios de predicción.
• AI Hub: Un repositorio de componentes y modelos de inteligencia artificial.
• AutoML: Construya un modelo personalizado con un mínimo de codificación.
• Escalabilidad: Escala en la sólida infraestructura de Google Cloud.
  

Usos:

• Flujos de trabajo de aprendizaje automático de extremo a extremo.
• Construye un modelo personalizado con un mínimo de codificación.
• Despliegues de inteligencia artificial a gran escala.
  

IBM Watson

IBM Watson ofrece un conjunto de servicios y herramientas de inteligencia artificial para crear, entrenar y desplegar modelos de inteligencia artificial.

Características principales:

• Modelos preconstruidos: Proporciona acceso a varios modelos preentrenados de inteligencia artificial.
• Procesamiento del lenguaje natural: Ofrece un potente procesamiento del lenguaje natural.
• Se integra fácilmente con otros servicios proporcionados por el cloud de IBM.
• Herramientas visuales: Herramientas para construir y entrenar sus modelos con un mínimo de codificación.
  

Usos:

• Aplicaciones empresariales de inteligencia artificial.
• Procesamiento del lenguaje natural.
• Utilización de modelos preentrenados.
  

Amazon SageMaker

Se trata de un servicio totalmente administrado que permite a todos los desarrolladores y científicos de datos crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático a escala.

Características principales:

• Entorno de desarrollo integrado: Contiene frameworks Jupyter para desarrollar fácilmente un modelo.
• Ajuste automático de modelos: Optimización de hiperparámetros a través de la función de ajuste de SageMakers.
• Escalabilidad: Escala sin problemas con la infraestructura de AWS.
• Despliegue: Fácil despliegue del modelo, puntos finales para predicciones en tiempo real.
  

Usos:

• Proyectos de aprendizaje automático de extremo a extremo.
• Se integra bien con los servicios de AWS.
• Soluciones de inteligencia artificial escalables.
  

H2Oai

H2Oai proporciona una plataforma de código abierto para desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático.

Características principales:

• AutoML: Automatiza el entrenamiento y ajuste de modelos de aprendizaje automático.
• Inteligencia artificial interpretable: Herramientas para explicar las predicciones de los modelos.
• Escalabilidad: Soporta computación distribuida para grandes conjuntos de datos.
• Integración: Los distintos lenguajes de programación y plataformas de big data con los que se integra.
  

Usos:

• Aprendizaje automático.
• Modelos interpretables de aprendizaje automático.
• Análisis de datos a gran escala.