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Los 11 mejores marcos en el mundo de la IA

Marcos en el mundo de la IA
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Atrás quedaron los tiempos en que la IA se consideraba ficticia.

De robots a Google Siri y ahora la introducción del nuevo Google Duplex, Inteligencia Artificial parece haber dado pasos considerables para volverse cada vez más humano.

La demanda de aprendizaje automático e inteligencia artificial ha crecido exponencialmente. Además, la comunidad ha aumentado como resultado, lo que ha llevado a la evolución de algunos marcos de trabajo de IA que facilitan mucho el aprendizaje de la IA.

En este artículo, discutiremos algunos de los mejores marcos para comenzar con el desarrollo de IA.

Tensor Flow

Tensorflowlogo.svg_

Proveniente de la familia Google, TensorFlow demuestra ser un marco robusto de código abierto que admite el aprendizaje profundo y al que se puede acceder incluso desde un dispositivo móvil.

Tensor flow se considera una herramienta adecuada para el desarrollo de programas estadísticos. Como ofrece entrenamiento distribuido, los modelos de máquinas se pueden entrenar de manera mucho más efectiva en cualquier nivel de abstracción que prefiera el usuario.

Características

  • Una interfaz de programación múltiple escalable para una fácil programación
  • Fuertes impulsores de crecimiento con una sólida comunidad de código abierto
  • Proporciona manuales extensos y bien documentados para personas

Ventajas

  • El lenguaje utilizado por el flujo tensorial es Python, que es muy popular hoy en día.
  • Este marco es capaz de un alto poder computacional. Por lo tanto, se puede utilizar en cualquier CPU o GPU.
  • Utiliza la abstracción de gráficos computacionales para crear modelos de máquinas

Desventajas

  • Para tomar una decisión o una predicción, el marco pasa los datos de entrada a través de varios nodos. Esto puede llevar mucho tiempo.
  • También carece de muchos de los modelos de IA previamente entrenados.

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Microsoft CNTK

Logotipo de MicrosoftCNTK

Microsoft CNTK es un marco de código abierto más rápido y versátil basado en redes neuronales que admiten la remodelación de texto, mensajes y voz.

Proporciona un entorno de escalado eficiente debido a una evaluación general más rápida de los modelos de la máquina mientras se cuida la precisión.

Microsoft CNTK tiene integraciones con los principales conjuntos de datos masivos, lo que lo convierte en la principal opción adoptada por grandes jugadores como Skype, Cortana, etc., con una arquitectura muy expresiva y fácil de usar.

Características

  • Altamente optimizado para proporcionar eficiencia, escalabilidad, velocidad e integraciones de alto nivel
  • Tiene componentes integrados como ajuste de hiperparámetros, modelos de aprendizaje supervisado, refuerzo, CNN, RNN, etc.
  • Los recursos se utilizan para proporcionar la mejor eficiencia.
  • Redes propias que se pueden expresar de manera eficiente, como API completas, tanto de alto nivel como de bajo nivel

Ventajas

  • Como es compatible con Python y C ++, este marco puede funcionar con varios servidores a la vez y, por lo tanto, hace que el proceso de aprendizaje sea más rápido.
  • Se ha desarrollado teniendo en cuenta los desarrollos recientes en el mundo de la IA. La arquitectura de Microsft CNTK es compatible con GAN, RNN y CNN.
  • Permite la formación distribuida para entrenar modelos de máquinas de forma eficaz.

Desventajas

  • Carece de un tablero de visualización y soporte ARM móvil.

Caffe

Caffe es una red de aprendizaje profundo con un conjunto precargado de redes neuronales entrenadas. Esta debería ser su primera elección si su fecha límite está cerca.

Caffe

Conocido por sus capacidades de procesamiento de imágenes, este marco también tiene soporte extendido para MATLAB.

Características

  • Todos sus modelos están escritos en esquemas de texto plano.
  • Ofrece una velocidad enorme y un trabajo altamente eficiente ya que ya está precargado.
  • Una comunidad activa de código abierto para la discusión y el código colaborativo.

Ventajas

  • Al interconectar C, C++ y Python, también admite el modelado de CNN(redes neuronales convolucionales)
  • Eficaz a la hora de calcular tareas numéricas debido a su rapidez.

Desventajas

  • Caffe no es capaz de manejar datos complejos, pero es comparativamente rápido al manejar el procesamiento visual de imágenes.

Theano

teanologo

Theano se basa en Python, que es un lenguaje de programación probado cuando se trata de un procesamiento y una respuesta más rápidos.

Usando GPU en lugar de CPU, este marco admite aprendizaje profundo investigación y puede ofrecer precisión para redes que necesitan un alto poder de cómputo. Por ejemplo, el cálculo de matrices multidimensionales requiere mucha potencia, y Theano es capaz de hacerlo.

Características

  • La evaluación de expresiones es más rápida debido a la generación de código dinámico
  • Proporciona una excelente relación de precisión, incluso cuando los valores son mínimos.
  • Las pruebas unitarias son una característica importante de Theano, ya que permite al usuario verificar por sí mismo su código, así como detectar y diagnosticar errores fácilmente.

Ventajas

  • Theano ofrece soporte eficiente para todas las aplicaciones de uso intensivo de datos, pero requiere combinarse con otras bibliotecas.
  • Está optimizado de manera eficiente para la CPU y la GPU.

Desventajas

  • No habrá más actualizaciones o adición de funciones a la versión actual de Theano.

 Amazon machine learning

Ser un participante de tendencia en la comunidad de IA, Aprendizaje automático de Amazon ofrece soporte de alta gama en el desarrollo de herramientas de autoaprendizaje.

Video de Youtube

Este marco ya tiene una base de usuarios existente en sus múltiples servicios como AWS, S3 y Amazon Redshift. Este es un servicio administrado por Amazon, con tres operaciones realizadas en el modelo: análisis de datos, entrenamiento del modelo y evaluación.

Características

  • Hay herramientas personalizadas para cada nivel de experiencia en AWS, incluso si es un principiante, un científico de datos o un desarrollador.
  • La seguridad es de suma importancia, por lo que todos los datos están encriptados
  • Proporciona amplias herramientas para el análisis y la comprensión de datos.
  • Integraciones con todos los conjuntos de datos principales

Ventajas

  • No es necesario que escriba mucho código con este marco. En cambio, le permite interactuar con el marco impulsado por IA a través de API.
  • Usado comúnmente por científicos de datos, desarrolladores e investigadores de ML.

Desventajas

  • Carece de flexibilidad ya que se abstrae todo el marco, por lo que si desea elegir un algoritmo de normalización o aprendizaje automático en particular, no puede hacerlo.
  • También carece de visualización de datos.

Scikit-Learn 

Scikit-Aprender es una biblioteca de Python construida con el propósito de Aprendizaje automático. De hecho, es una colección de minería de datos y análisis de los datos herramientas. 

Scikit-Aprende-

Este marco de IA se basa en paquetes populares de Python, como NumPy, SciPy y matplotlib. Cualquiera puede reutilizarlo en varios contextos, incluido el análisis predictivo de datos. 

Características

  • Se expande en dos bibliotecas de Python: NumPy y SciPy.
  • Distribuido bajo la licencia BSD, está libre de cualquier vinculación legal.
  • Incluye agrupación, recaída y orden para asignaciones de minería de datos e inteligencia artificial.
  • Los casos de uso incluyen detección de spam, reconocimiento de imágenes, cotización de acciones, etc.

Ventajas

  • Es una biblioteca fácil de usar pero versátil que sirve para propósitos del mundo real.
  • Cuenta con una comunidad internacional en línea de autores y colaboradores que la actualizan constantemente.
  • Ofrece documentación API elaborada para la integración de algoritmos con diferentes plataformas.

Desventajas

  • Para aquellos que buscan una plataforma de aprendizaje en profundidad, no es la mejor opción.

PyTorch

PyTorch es un marco de código abierto para AI y ML que lo ayuda en varias tareas, que van desde la creación de prototipos de investigación hasta la implementación de producción. Esta plataforma también permite la comunicación entre pares mediante Python y C++.

PyTorch

Características

  • Es compatible con el escalado y el desarrollo sin fricciones en las principales plataformas en la nube.
  • Tiene un poderoso ecosistema de herramientas y bibliotecas.
  • Le permite optimizar el rendimiento y ampliar la formación distribuida.

Ventajas

  • Contiene numerosas piezas modulares que puedes combinar fácilmente.
  • Puede escribir sus propios tipos de capa.
  • Admite una producción rápida, flexible y eficiente. 

Desventajas

  • Por lo general, los usuarios deben escribir su propio código de capacitación.
  • No tiene ningún soporte comercial.

Torch

logotipo de la antorcha

EL Antorcha es un marco de código abierto que podría admitir operaciones numéricas. Ofrece numerosos algoritmos para el desarrollo más rápido de redes de aprendizaje profundo.

Se utiliza ampliamente en los laboratorios de IA de Facebook y Twitter. Hay un marco basado en Python conocido como PyTorch, que ha demostrado ser más simple y confiable.

Características

  • Cuenta con muchas rutinas para indexar, cortar, transponer con un modelo de matriz N-dimensional
  • Existen rutinas de optimización, principalmente numéricas con modelos de redes neuronales
  • El soporte de GPU es altamente eficiente
  • Se integra fácilmente con iOS y Andriod

Ventajas

  • Muy alta flexibilidad en cuanto a idiomas e integraciones
  • Alto nivel de velocidad y eficiencia de utilización de la GPU
  • Los modelos preexistentes están disponibles para entrenar los datos.

Desventajas

  • La documentación no es muy clara para los usuarios, por lo que presenta una curva de aprendizaje más pronunciada.
  • Falta de código para uso inmediato, por lo que lleva tiempo.
  • Inicialmente se basa en un lenguaje de programación llamado Lua, y no muchos lo conocen.

Accord.Net

Logotipo de Accordnet

acuerdo.net es un marco basado en C # que ayuda en el desarrollo de redes neuronales utilizadas para el procesamiento de audio e imágenes.

Las aplicaciones pueden usar esto comercialmente también para producir aplicaciones de visión por computadora, procesamiento de señales y aplicaciones estadísticas.

Características

  • Código base maduro y bien probado, ya que se inició en 2012
  • Proporciona un conjunto completo de modelos de muestra y conjuntos de datos para que su aplicación se inicie rápidamente.

Ventajas

  • Cuenta con el apoyo continuo de un equipo de desarrollo activo.
  • Este marco bien documentado maneja de manera eficiente el cálculo y la visualización numéricos intensivos.
  • La implementación de algoritmos y el procesamiento de señales se pueden realizar convenientemente con este marco.
  • Puede manejar fácilmente la optimización numérica y las redes neuronales artificiales.

Desventajas

  • No es muy conocido en comparación con otros marcos.
  • Su rendimiento es más lento en comparación con otros marcos.

Apache Mahout

Mahout apache, al ser un marco de código abierto, tiene como objetivo el desarrollo de marcos de aprendizaje automático escalables. No se ocupa de las API como tales, pero ayuda en la implementación de nuevos algoritmos de aprendizaje automático mediante científicos de datos e ingenieros

mahout-ai

Características

  • Conocido por su Scala DSL, que es matemáticamente muy expresivo
  • Extiende el soporte a múltiples backends distribuidos.

Ventajas

  • Ayuda en la agrupación, el filtrado colaborativo y la clasificación.
  • Sus operaciones computacionales hacen uso de bibliotecas de Java, que son más rápidas.

Desventajas

  • Las bibliotecas de Python no son tan compatibles como las bibliotecas de Java con este marco.
  • Sus operaciones computacionales son más lentas que Spark MLib.

Spark MLib

Chispa MLib framework de Apache es compatible con R, Scala, Java y Python. Se puede cargar con Hadoop workflows para proporcionar algoritmos de aprendizaje automático como clasificación, regresión y agrupación.

Además de Hadoop, también se puede integrar con la nube, Apache o incluso con sistemas independientes.

Características

  • El alto rendimiento es uno de los elementos clave y se dice que es 100 veces más rápido que MapReduce
  • Spark es excepcionalmente versátil y se ejecuta en múltiples entornos informáticos.

Ventajas

  • Puede procesar grandes cantidades de datos rápidamente, ya que funciona en cálculos iterativos.
  • Está disponible en muchos idiomas y se conecta fácilmente.
  • Cicla grandes escalas de procesamiento de datos con facilidad.

Desventajas

  • Solo se puede conectar con Hadoop.
  • Es difícil entender el mecanismo de este marco sin un extenso trabajo sobre el mismo.

Comparación de AI Framework

FrameworkIdioma¿Fuente abierta?Características de la arquitectura
TensorFlowC ++ o PythonUtiliza estructuras de datos
Microsoft CNTKC + +Basado en GPU / CPU. Es compatible con RNN, GNN y CNN.
CaffeC + +Su arquitectura es compatible con CNN
TheanoPythonArquitectura flexible que le permite implementarse en cualquier GPU o CPU
Aprendizaje automático de AmazonMúltiples idiomasProcedente de Amazon, utiliza AWS.
AntorchaLuaSu arquitectura permite cálculos potentes.
Accord.NetC#Capaz de cálculos científicos y reconocimiento de patrones.
Mahout apacheJava, EscalaCapaz de hacer que las máquinas aprendan sin tener que programar
Chispa MLibR, Scala, Java y PythonLos controladores y ejecutores se ejecutan en sus procesadores: agrupaciones horizontales o verticales.
Scikit-Aprender PythonCapaz de tareas de minería de datos
PyTorchPython, C ++Admite escalado sin fricción.

Espero que lo anterior le ayude a elegir el marco de IA para su próximo desarrollo de aplicaciones modernas.

Si usted es un desarrollador y busca aprender sobre el aprendizaje profundo para ingresar a la IA, entonces puede considerar tomar este curso online especializado por Coursera.

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