Los 11 mejores marcos en el mundo de la IA

Atrás quedaron los tiempos en que la IA se consideraba ficticia.

Desde los robots hasta Google Siri y ahora la introducción del nuevo Google Duplex, la inteligencia artificial parece haber dado pasos considerables para ser cada vez más humana.

La demanda de aprendizaje automático e IA ha crecido exponencialmente. Además, la comunidad ha aumentado como resultado, lo que ha llevado a la evolución de algunos marcos de IA que hacen que el aprendizaje de la IA sea mucho más fácil.

En este artículo, hablaremos de algunos de los mejores marcos para iniciarse en el desarrollo de la IA.

Flujo tensorial

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

El flujo tensorial se considera una herramienta apta para el desarrollo de programas estadísticos. Como ofrece una formación distribuida, los modelos de máquina pueden entrenarse de forma mucho más eficaz a cualquier nivel de abstracción que prefiera el usuario.

Características

• Una interfaz multiprogramación escalable para facilitar la programación
• Fuertes impulsores del crecimiento con una sólida comunidad de código abierto
• Proporciona manuales extensos y bien documentados para las personas

Pros

• El lenguaje utilizado por el flujo tensorial es Python, muy popular hoy en día.
• Este framework es capaz de una gran potencia de cálculo. Por lo tanto, se puede utilizar en cualquier CPU o GPU.
• Utiliza la abstracción de grafos computacionales para crear modelos de máquinas

Contras

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

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Microsoft CNTK

MicrosoftCNTK es un marco de trabajo de código abierto más rápido y versátil basado en redes neuronales que admite la remodelación de texto, mensajes y voz.

Proporciona un entorno de escalado eficaz gracias a una evaluación global más rápida de los modelos de máquina al tiempo que cuida la precisión.

Microsoft CNTK dispone de integraciones con los principales conjuntos de datos masivos, lo que lo convierte en la principal opción para ser adoptado por grandes actores 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
• Cuenta con componentes integrados como el ajuste de hiperparámetros, modelos de aprendizaje supervisado, refuerzo, CNN, RNN, etc.
• Los recursos se utilizan para proporcionar la mayor eficiencia.
• Redes propias que pueden expresarse de forma eficiente, como API completas, tanto de alto como de bajo nivel

Pros

• Al ser compatible con Python y C , este marco puede trabajar con varios servidores a la vez y, por tanto, agiliza el proceso de aprendizaje.
• Se ha desarrollado teniendo en cuenta los recientes avances 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 máquina de forma eficaz.

Contras

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

Café

Café es una red de aprendizaje profundo con un conjunto precargado de redes neuronales entrenadas. Esta debería ser su primera elección si su plazo de entrega está cerca.

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

Características

• Todos sus modelos están escritos en esquemas de texto plano
• Ofrece una velocidad masiva y un trabajo muy eficaz, puesto que ya está precargado.
• Cuenta con una comunidad activa de código abierto para el debate y el código colaborativo.

Pros

• Entrelazando C, C , y Python, también soporta el modelado de CNN(redes neuronales convolucionales)
• Eficaz a la hora de calcular tareas numéricas gracias a su velocidad.

Contras

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

Theano

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

Al utilizar la GPU en lugar de la CPU, este marco de trabajo apoya la investigación del aprendizaje profundo y puede ofrecer precisión a las redes que necesitan una gran potencia de cálculo. Por ejemplo, el cálculo de matrices multidimensionales requiere una gran potencia, y Theano es capaz de ello.

Características

• La evaluación de expresiones es más rápida gracias a la generación dinámica de código
• Proporciona un excelente ratio de precisión, incluso cuando los valores son mínimos.
• Las pruebas unitarias son una característica importante de Theano, ya que permiten al usuario autoverificar su código, así como detectar y diagnosticar errores fácilmente.

Pros

• Theano ofrece un soporte eficiente para todas las aplicaciones intensivas en datos, pero requiere combinarse con otras bibliotecas.
• Está eficientemente optimizado tanto para la CPU como para la GPU.

Contras

• No habrá más actualizaciones ni adición de características a la versión actual de Theano.

Aprendizaje automático de Amazon

Siendo un participante de moda en la comunidad de la IA, el aprendizaje automático de Amazon ofrece soporte de alta gama en el desarrollo de herramientas de aprendizaje automático.

Este marco ya cuenta con una base de usuarios en sus múltiples servicios como AWS, S3 y Amazon Redshift. Se trata de un servicio gestionado por Amazon, en el que se realizan tres operaciones sobre el modelo: análisis de datos, entrenamiento del modelo y evaluación.

Características

• Existen herramientas a medida 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 los datos
• Integraciones con los principales conjuntos de datos

Pros

• No necesita escribir mucho código con este marco. En su lugar, le permite interactuar con el marco impulsado por IA a través de API.
• Comúnmente utilizado por científicos de datos, desarrolladores e investigadores de ML.

Contras

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

Scikit-Learn

Scikit-Learn es una biblioteca de Python construida con el propósito del aprendizaje automático. De hecho, es una colección de herramientas de minería y análisis de datos.

Este marco de trabajo de AI está construido sobre paquetes populares de Python, como NumPy, SciPy y matplotlib. Cualquiera puede reutilizarlo en diversos contextos, incluido el análisis predictivo de datos.

Características

• Se basa en dos bibliotecas de Python: NumPy y SciPy.
• Distribuido bajo la licencia BSD, está libre de cualquier atadura legal.
• Incluye agrupamiento, recaída y orden para tareas de IA y minería de datos.
• Los casos de uso incluyen la detección de spam, el reconocimiento de imágenes, la fijación de precios de acciones, etc.

Pros

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

Contras

• Para quienes busquen una plataforma de aprendizaje en profundidad, no es la mejor opción.

PyTorch

PyTorch es un marco de trabajo de código abierto para IA y ML que le ayuda en diversas tareas, desde la creación de prototipos de investigación hasta el despliegue en producción. Esta plataforma también permite la comunicación entre pares utilizando Python y C .

Características

• Admite el escalado y el desarrollo sin fricciones en las principales plataformas en la nube.
• Cuenta con un potente ecosistema de herramientas y bibliotecas.
• Le permite optimizar el rendimiento y escalar la formación distribuida.

Pros

• Contiene numerosas piezas modulares que puede combinar fácilmente.
• Puede escribir sus propios tipos de capas.
• Soporta una producción rápida, flexible y eficiente.

Contras

• Normalmente, los usuarios tienen que escribir su propio código de formación.
• No tiene soporte comercial.

Antorcha

Antorcha es un marco de trabajo de código abierto que puede soportar operaciones numéricas. Ofrece numerosos algoritmos para el desarrollo más rápido de redes de aprendizaje profundo.

Se utiliza mucho en los laboratorios de IA de Facebook y Twitter. Existe un marco basado en python conocido como PyTorchque ha demostrado ser más sencillo y fiable.

Características

• Presenta una gran cantidad de rutinas para indexar, rebanar, transponer con un modelo de array N-dimensional
• Dispone de rutinas de optimización, principalmente de base numérica con modelos de redes neuronales
• El soporte de GPU es muy eficiente
• Se integra fácilmente con iOS y Andriod

Pros

• Muy alta flexibilidad en cuanto a lenguajes e integraciones
• Alto nivel de velocidad y eficiencia de utilización de la GPU
• Dispone de modelos preexistentes sobre los que entrenar los datos.

Contras

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

Accord.Net

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

Las aplicaciones pueden utilizarlo también comercialmente para producir aplicaciones de visión por ordenador, procesamiento de señales, así como aplicaciones estadísticas.

Características

• Base de código madura y bien probada, ya que se inició en 2012
• Proporciona un amplio conjunto de modelos de muestra y conjuntos de datos para que su aplicación comience rápidamente

Ventajas

• Cuenta con el apoyo continuo de un equipo de desarrollo activo.
• Este marco de trabajo bien documentado maneja eficientemente el cálculo numérico intensivo y la visualización
• La implementación de algoritmos y el procesamiento de señales pueden realizarse cómodamente con este marco.
• Puede manejar fácilmente la optimización numérica y las redes neuronales artificiales.

Contras

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

Apache Mahout

ApacheMahout, 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 tal, sino que ayuda en la implementación de nuevos algoritmos de aprendizaje automático por parte de científicos de datos e ingenieros.

Características

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

Pros

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

Contras

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

Spark MLib

El marco SparkMLib de Apache es compatible con R, Scala, Java y Python. Puede cargarse con flujos de trabajo de Hadoop para proporcionar algoritmos de aprendizaje automático como la clasificación, la regresión y la agrupación.

Además de Hadoop, también puede integrarse con la nube, Apache o incluso 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 funciona en múltiples entornos informáticos

Ventajas

• Puede procesar grandes cantidades de datos con rapidez, ya que trabaja en computación iterativa.
• Está disponible en muchos idiomas y es fácilmente conectable.
• Cicla grandes escalas de procesamiento de datos con facilidad.

Contras

• Sólo se puede conectar con Hadoop.
• Es difícil comprender el mecanismo de este marco sin un trabajo exhaustivo sobre el mismo.

Comparación de marcos de IA

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

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