10 plataformas de inteligencia artificial para crear su aplicación moderna

Las plataformas de IA han cambiado por completo la forma en que las empresas crean y escalan la implementación de nuevas aplicaciones. Las dificultades de crear y ejecutar sistemas de IA con éxito y rapidez mientras se minimizan los costos generales se abordan mediante una nueva categoría de software empresarial: las plataformas de IA.

Las plataformas de IA hacen posible que las empresas construyan y mantengan modelos de aprendizaje automático a escala, haciendo que la tecnología sea más asequible que nunca. Para las empresas, esta nueva perspectiva tiene ramificaciones más amplias para aventurarse en varias industrias.

Entonces, en este artículo, analizamos los beneficios de las plataformas de IA y explicamos por qué son tan importantes para las empresas que desean seguir siendo competitivas en la era digital.

Beneficios de las plataformas de IA para empresas

Las plataformas de IA hacen posible el diseño, el desarrollo, la implementación y la gestión de modelos escalables de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Las plataformas de IA reducen el costo del desarrollo de software empresarial al minimizar las tareas específicas del software, como la manipulación, administración e implementación de datos para diferentes casos de uso.

Según la forma de contenido que produce la tecnología de IA (imágenes, audio, texto o códigos), los casos de uso se pueden dividir en muchas categorías. Aquí hay un breve resumen de los casos de aplicación de la tecnología de IA en varias industrias:

Diseño redes neuronales para realizar tareas específicas del negocio
Generación de código: generación de código, compilación y corrección de errores
Generación de texto: Servicios de traducción, chatbots, producción de contenidos
Generación de audio: Composición musical, Texto a voz (TTS), generación de voz en off
Generación de salida visual: generación de imágenes, generación de formas 3D, producción de video

Arquitectura de plataforma de IA

La tecnología de IA desafía la percepción, el razonamiento y el aprendizaje que califican y cuantifican para ser rasgos de inteligencia humana. Al esforzarse por alcanzar las capacidades de inteligencia humana, las plataformas de IA llevan a cabo tareas tradicionalmente manejadas por humanos utilizando modelos de aprendizaje automático.

Los ingenieros que trabajan en plataformas de IA pueden modificar el modelo para entrenarlo en una variedad de especializaciones. Las capas en las plataformas de IA permiten que las empresas implementen estos modelos utilizando una variedad de marcos, lenguajes y herramientas. En general, hay tres categorías:

Capa de datos e integración: Esta capa recopila datos de múltiples fuentes para alimentar los algoritmos de IA. Recopila datos de muchos sistemas, los procesa y los almacena en un repositorio de datos para entrenar y probar modelos de IA. Esto se hace usando herramientas de integración de datos.
Capa de desarrollo del modelo: Ofrece herramientas y marcos para crear y probar modelos de aprendizaje automático. Junto con bibliotecas y marcos para construir y entrenar modelos, también contiene herramientas para ajustar y optimizar los modelos para una mayor precisión.
Capa de implementación y administración: Esta capa permite implementar los modelos entrenados en producción y administrarlos. Para garantizar que estos modelos funcionen según lo previsto en el mundo real, existen herramientas de gestión integradas para el escalado, el mantenimiento, la supervisión y el control de versiones del modelo.

Diferencias entre las plataformas de IA y las plataformas de software empresarial tradicionales

Las plataformas de IA son diferentes de las plataformas de software comercial regulares en varios aspectos, incluido su enfoque en tecnologías específicas de IA, modelos y marcos preconstruidos, y el requisito de conjuntos de habilidades especializadas. Aquí, analizamos algunos de los diferenciadores clave entre el software empresarial estándar y una plataforma de IA.

El software empresarial tradicional es más adaptable, mientras que las plataformas de IA se crean para el desarrollo, la implementación y la gestión de aplicaciones de IA.
Tecnologías inteligentes como PNL a menudo se implementan en plataformas de IA que no están disponibles en las plataformas de software empresarial regulares.
Las plataformas de IA requieren especialistas para crear e implementar aplicaciones de IA, mientras que las plataformas de software empresarial típicas pueden ser diseñadas y ejecutadas por desarrolladores de software más generalistas.
Las plataformas de IA requieren conjuntos de datos masivos para entrenar sus modelos a fin de que sean efectivos, mientras que las plataformas de software comerciales ordinarias se pueden producir con menos datos.

Pilas de tecnología popular

Ahora echemos un vistazo a algunas de las pilas de tecnología populares y ampliamente utilizadas en la tecnología de IA para desarrollar plataformas de IA.

La pila de tecnología para el desarrollo de la plataforma de IA varía según los requisitos específicos y los casos de uso. Sin embargo, algunas de las tecnologías y marcos comúnmente utilizados incluyen:

Lenguajes de programación: Python, Java, C++ y R
Marcos de aprendizaje automático: TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn y Apache MXNet
Dprocesamiento y gestión de datos: Apache Spark, Apache Hadoop y Apache Kafka
Plataformas en la nube: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP)
Gestión de base de datos: MySQL, PostgreSQL, MongoDB y Cassandra
Contenedorización: ventana acoplable y Kubernetes

Vale la pena señalar que la elección de la pila de tecnología para el desarrollo de la plataforma de IA depende de factores como la escalabilidad, el rendimiento, el costo y los requisitos del usuario. Pasemos ahora a analizar detalladamente cada uno de ellos:

Amazon AI Services

Amazon Web Services (AWS) ha logrado grandes avances en los campos de la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML), proporcionando una gama completa de servicios, infraestructura y recursos para ayudar a los clientes en cada etapa de su viaje de adopción de ML.

El Plataforma de IA de AWS ha sido esencial para hacer predicciones basadas en nuevos datos, hospedar modelos entrenados en la nube y entrenar modelos de aprendizaje automático a escala.

Los usuarios del servicio de capacitación de la plataforma de IA de AWS pueden elegir entre una variedad de tipos de máquinas para realizar tareas de capacitación, habilitar la capacitación distribuida, utilizar ajustes de hiperparámetros y acelerar las operaciones mediante GPU y TPU, entre otras posibilidades de personalización.

Sin embargo, independientemente de si el modelo se entrenó en la plataforma de IA de AWS, el servicio de predicción que ofrece la plataforma de IA de AWS permite a los usuarios entregar predicciones basadas en los modelos entrenados.

Las noticias más recientes de Amazon incluyeron el debut de “Bedrock”, un conjunto de herramientas generativas de IA. Bedrock es una colección de herramientas generativas de IA que pueden ayudar a los usuarios de AWS a crear bots de chat, crear y clasificar imágenes en función de indicaciones y generar y resumir texto.

Servicios de IA disponibles en AWS:

TensorFlow

TensorFlow se ha convertido en un marco exhaustivo para el aprendizaje automático que puede manejar cada etapa del flujo de trabajo. Además de modelos y herramientas previamente entrenados para simplificar la construcción de modelos y producir soluciones escalables, TensorFlow también ofrece modelos de aprendizaje automático que están listos para la producción.

La versión más reciente, TensorFlow 2, incluye soporte para entrenamiento distribuido y Python 3.7 mientras optimiza varias API de TensorFlow 1.

TensorFlow Enterprise ofrece un rendimiento y una confiabilidad superiores para las aplicaciones de IA, así como servicios administrados y soporte profesional para las empresas.

TensorFlow I/O también agrega una variedad de sistemas de archivos y tipos de archivos a la funcionalidad integrada de la plataforma. Para los problemas de aprendizaje automático que utilizan conjuntos de datos, transmisión y extensiones del sistema de archivos que no están cubiertos por el soporte integrado de TensorFlow, la colección es un complemento útil.

Se puede acceder a los servicios de IA que están disponibles en TensorFlow a través de Centro TensorFlow, que actúa como repositorio de cientos de modelos de aprendizaje automático listos para implementar.

Google AI Services

Ofertas de Google Cloud Platform Servicios de inteligencia artificial de Google, un conjunto completo de herramientas para actividades de aprendizaje automático. Los usuarios pueden crear predicciones usando modelos alojados en Google Cloud y administrar tareas, modelos y versiones usando la API REST de la plataforma AI.

El servicio de capacitación de la plataforma AI ofrece opciones personalizadas para los modelos de capacitación, incluida la selección del tipo de máquina, el soporte de capacitación distribuida y la capacitación acelerada de GPU y TPU.

En la consola de Google Cloud, que ofrece una interfaz fácil de usar para interactuar con recursos de aprendizaje automático, los usuarios pueden administrar sus modelos, versiones y tareas. Los recursos de la plataforma AI están conectados a las herramientas de Cloud Logging y Cloud Monitoring de Google Cloud, entre otras.

Además, los clientes pueden utilizar el programa de línea de comandos Gcloud CLI para mantener sus modelos y versiones, enviar trabajos y llevar a cabo funciones adicionales de la plataforma AI. Google AI se compromete a llevar las ventajas de la IA a todos, desde investigaciones de vanguardia hasta integraciones de productos que facilitan las actividades rutinarias.

Servicios de IA disponibles en Google Cloud:

H2O

Proveedor de software H2O.ai brinda a las empresas acceso a una variedad de plataformas y soluciones de aprendizaje automático. Para el aprendizaje automático y el análisis predictivo, H2O es una plataforma rápida, escalable, en memoria y de código abierto. Los usuarios pueden simplemente implementar modelos de aprendizaje automático en entornos corporativos después de desarrollarlos en Big Data.

Los métodos duraderos y efectivos que se encuentran en H2O, como los modelos lineales generalizados, el aprendizaje profundo y las máquinas impulsadas por gradientes, son bien reconocidos. El entrenamiento y la inferencia de modelos se pueden completar rápidamente gracias a las capacidades informáticas optimizadas, rápidas y distribuidas de las plataformas H2O.

H2O es una excelente opción para aplicaciones de nivel empresarial debido a su escalabilidad, que le permite administrar conjuntos de datos enormes y trabajos de modelado difíciles. Para crear la mejor supermodelo posible, la función AutoML de H2O automatiza todos los hiperparámetros y algoritmos.

Más de 18,000 2 consorcios en todo el mundo usan H2O, que es muy apreciado en las comunidades de R y Python. H140O tiene tres niveles de precios diferentes: Lite (gratis), Plus (a partir de $XNUMX/mes) y Enterprise (personalizado).

Servicios de IA disponibles en H2o.ai:

Petuum

petuum es una plataforma de IA que proporciona soluciones de IA de vanguardia y permite la automatización de IA de próxima generación para las empresas. El corporativo componible, abierto y flexible MLOps La plataforma de Petuum está diseñada para facilitar que los equipos de IA/ML escalen y pongan en funcionamiento sus canales de aprendizaje automático.

La plataforma, que es la primera plataforma MLOps componible del mundo, permite a cualquier persona automatizar procesos utilizando los modelos de lenguaje grande (LLM) más recientes sin saber nada de programación o IA. Los clientes de Petuum han visto aumentos en la velocidad de valor y productividad de los equipos y recursos de ML de más del 50 %.

Petuum actualmente está descubriendo cómo ganar dinero con la plataforma, pero una posible fuente de ingresos es un esquema de licencias en el que los clientes pagan según la cantidad de máquinas que se utilizan en un determinado sistema de IA.

Petuum ha recibido generosos fondos de inversionistas, incluidos SoftBank, Tencent, Advantech Capital, Northern Light Venture Capital y Oriza, por un total de $108 millones. Se puede acceder a los servicios de IA ofrecidos por Petuum haciendo clic en el aquí.

Polyaxon

Para manejar el aprendizaje profundo y otros modelos de aprendizaje automático a escala, los usuarios pueden usar el código abierto Poliaxón plataforma. Para administrar aprendizaje profundo y otros modelos de aprendizaje automático, Polyaxon ofrece una plataforma que permite a los usuarios rastrear automáticamente métricas, hiperparámetros, visualizaciones, artefactos y recursos importantes del modelo, así como código y datos de control de versiones.

Además de un motor de flujo de trabajo para programar y gestionar interdependencias complejas entre procesos, Polyaxon ofrece un motor de optimización para automatizar el ajuste de modelos. Además, Polyaxon ofrece un registro con control de acceso basado en roles, seguridad, análisis y gobierno para almacenar y controlar versiones de componentes.

La reproducibilidad y las canalizaciones se basan en archivos de entrada y salida, y Polyaxon es independiente del lenguaje y del marco, y admite una amplia gama de lenguajes de programación y bibliotecas.

Ejecute sus modelos distribuidos y experimentos simultáneos con Polyaxon, que está disponible para implementación local o en la nube, para aprovechar al máximo los recursos del clúster. Para las empresas que desean manejar el aprendizaje profundo y otros modelos de aprendizaje automático a escala, Polyaxon ofrece una plataforma de aprendizaje automático fuerte y adaptable que vale la pena explorar.

Servicios de IA disponibles en Polyaxon:

DataRobot

robot de datos es una plataforma de IA completa que ofrece una amplia gama de interoperabilidad de sistemas y un equipo de especialistas en IA para ayudar a las empresas a maximizar los beneficios de la IA.

Con una plataforma de ciclo de vida de IA abierta e integral, las capacidades de la plataforma, como el valor a escala de producción, las plataformas de datos y la infraestructura de implementación, permiten a las empresas aprovechar al máximo sus inversiones tecnológicas actuales.

Los usuarios pueden crear, implementar y administrar modelos de aprendizaje automático en la nube utilizando DataRobot AI Cloud, la versión basada en la nube de la plataforma de la compañía. Con DataRobot, puede automatizar una variedad de actividades sin necesidad de conocimientos especializados.

Neural Designer

Diseñador neuronal es una herramienta de aprendizaje automático y ciencia de datos fácil de usar que se centra en las redes neuronales, una técnica avanzada en el campo. Los usuarios no necesitan escribir código ni crear diagramas de bloques para crear aplicaciones impulsadas por IA gracias a Neural Designer.

Una amplia gama de capacidades está disponible en la plataforma, como el aprendizaje automático automatizado, el mantenimiento y la implementación de modelos, y conexiones perfectas con otros programas y plataformas.

Neural Designer tiene varios beneficios, el más notable de los cuales es que utiliza menos energía que cualquier otra plataforma de aprendizaje automático de la competencia. Al entrenar redes neuronales, esto puede ahorrar mucho dinero.

La cantidad de datos utilizados, la utilización de GPU, el tipo de asistencia técnica y la duración del período de suscripción se tienen en cuenta en cuánto cuesta Neural Designer para la empresa. Neural Designer ofrece una asistencia completa, desglosada por tipo de licencia, con todas las ventajas de un departamento técnico interno.

IBM Watson

Watson es una supercomputadora desarrollada por IBM que proporciona respuestas inteligentes a las consultas mediante la combinación de software analítico e inteligencia artificial, conocida como "inteligencia cognitiva", que combina tecnología y software de última generación con tasas de cómputo de hasta 80 teraflops.

IBM Watson utiliza NLP para comprender la sintaxis y el significado del lenguaje humano. Watson responde a las preguntas de los humanos en cuestión de segundos al digerir y analizar enormes volúmenes de datos.

Muchas empresas ahora tienen una ventaja competitiva en análisis predictivo y la resolución de problemas gracias a la tecnología de IBM Watson, que aumenta el valor para las partes interesadas y el consumidor. Debido a su accesibilidad basada en la nube, IBM Watson se ha convertido en una opción popular para las pequeñas y medianas empresas en una variedad de industrias.

IBM Watson se ha convertido en un sistema de IA confiable y formidable que puede proporcionar análisis detallados y soluciones prácticas en varios sectores.

Productos de IA disponibles en IBM Watson:

Conclusión

Para concluir, el uso de plataformas de IA ha revolucionado drásticamente la forma en que las empresas abordan las aplicaciones impulsadas por IA. Modelos de aprendizaje automático ahora se puede construir y mantener a escala, lo que hace que la tecnología sea más económica que nunca.

El diseño de la plataforma de IA permite a los desarrolladores modificar el modelo para entrenarlo en una variedad de especializaciones, y las capas de la plataforma de IA permiten a las empresas implementar estos modelos utilizando una variedad de marcos, lenguajes y herramientas.

Aunque las plataformas de IA necesitan conjuntos de habilidades especializadas y grandes conjuntos de datos para entrenar sus modelos, son fundamentales para las empresas que compiten por una ventaja en la economía digital. A medida que avanza la tecnología de IA, podemos anticipar más desarrollos en plataformas de IA que transformen la forma en que nos acercamos máquina de aprendizaje y modelos de aprendizaje profundo y su impacto en la sociedad.