El software de aprendizaje profundo está revolucionando el espacio tecnológico al aportar más precisión y velocidad al procesamiento de datos y al realizar predicciones y clasificaciones.

Utiliza el concepto de IA y ML para ayudar a empresas, organizaciones, centros de investigación y universidades a obtener inteligencia a partir de los datos y utilizarla para impulsar sus innovaciones.

La razón por la que es evidente en esta era moderna es que la gente encuentra soluciones para facilitar su vida y realizar tareas más rápidamente. Además, la automatización se está apoderando del mundo.

Dicho esto, los productos y servicios avanzados creados mediante IA, Ml y aprendizaje profundo pueden satisfacer esta demanda.

El aprendizaje profundo es una excelente tecnología emergente que puede transformar su negocio acelerando el análisis de datos y la inteligencia predictiva.

En este artículo, exploraremos más el tema y encontraremos el mejor software de aprendizaje profundo para incluir en su kit de herramientas.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un concepto moderno que intenta imitar el cerebro humano para permitir a los sistemas agregar datos y predecir con mayor precisión y rapidez.

Es un subconjunto de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM). Incluye redes neuronales de múltiples capas que intentan simular el comportamiento del cerebro humano, aunque aún está lejos de alcanzar su capacidad.

El aprendizaje profundo es utilizado por investigadores, ingenieros, desarrolladores e instituciones para «aprender» a partir de grandes volúmenes de datos. Aunque una red neuronal de una sola capa puede predecir, añadir más capas mejora la precisión y afina los resultados.

En la actualidad, el aprendizaje profundo es compatible con muchos servicios y aplicaciones basados en IA y Ml para impulsar la automatización y realizar tareas físicas y analíticas sin intervención humana.

¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales o RNA (redes neuronales artificiales) e intenta imitar el comportamiento del cerebro utilizando una combinación de pesos, datos y sesgos para ayudar a describir, reconocer y clasificar con precisión objetos a partir de los datos.

Las redes neuronales tienen diferentes capas de nodos interconectados colocados unos encima de otros para optimizar y refinar la categorización o la predicción. Este tipo de progresión de cálculo en la red se conoce como propagación hacia delante.

Aquí, las capas de entrada y las capas de salida se conocen como capas visibles. Los modelos de aprendizaje profundo toman los datos para procesarlos en la capa de entrada mientras que realiza la clasificación o predicción final en la capa de salida.

Asimismo, la retropropagación es otro método que utiliza algoritmos como el descenso gradiente para calcular todos los errores en sus predicciones. A continuación, afunciona los sesgos y pesos de las funciones retrocediendo en las capas para entrenar y optimizar el modelo.

Cuando se utiliza tanto la propagación hacia delante como hacia atrás, permite a las redes neuronales realizar clasificaciones y predicciones muy precisas. Además, se sigue entrenando con el tiempo para mejorar la precisión.

Los tipos de redes neuronales utilizados en el aprendizaje profundo pueden ser redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN), etc.

Casos de uso del software de aprendizaje profundo en las empresas

  • Atenciónal cliente: Las organizaciones utilizan el aprendizaje profundo en el servicio de atención al cliente a través de sofisticados chatbots para determinar respuestas y contestar preguntas, dirigir conversaciones a usuarios humanos, etc., junto con servicios para predecir las tasas de abandono de clientes, comprender su comportamiento, etc.
  • Asistentes virtuales: Las empresas y los particulares utilizan asistentes virtuales como Siri, Alexa, el asistente de Google, etc., para simplificar sus tareas.
  • Servicios financieros: Las instituciones financieras pueden aprovechar el análisis predictivo para negociar acciones, detectar fraudes, evaluar riesgos empresariales, gestionar carteras de clientes, etc.
  • Derecho: Los organismos encargados de hacer cumplir la ley pueden utilizar algoritmos de aprendizaje profundo para analizar datos transaccionales y aprender de ellos para identificar patrones críticos de fraude o delito.
  • Desarrollo de software: Pueden utilizar tecnologías como el reconocimiento de voz y la visión por ordenador para crear aplicaciones maravillosas y mejorar la eficacia de sus despliegues extrayendo patrones de grabaciones de vídeo y sonido, documentos e imágenes.
  • Automatización industrial: El aprendizaje profundo puede utilizarse en la seguridad de los trabajadores de las industrias mediante servicios para detectar el movimiento de los trabajadores antes de que puedan colisionar con un objeto peligroso.

Aparte de eso, se utiliza en productos y servicios para el sector aeroespacial y militar, la generación de textos, la atención sanitaria, la restauración de imágenes, los mandos a distancia de televisión con voz, los coches autoconducidos, la traducción automática, el diseño de fármacos, la bioinformática, la climatología, el análisis de imágenes médicas, y vamos a

Hablemos ahora de algunas de las mejores plataformas de aprendizaje profundo del mercado.

Caffe

Desarrollado por Berkeley AI Research (BAIR) y colaboradores de la comunidad, Caffe es un excelente marco de aprendizaje profundo que cuenta con velocidad, modularidad y expresión. Cuenta con la licencia BSD de 2 cláusulas.

Su arquitectura expresiva promueve la innovación y la aplicación, mientras que los don’todels de optimización no implican codificación dura y son fáciles de configurar. Puede cambiar entre GPU y CPU configurando sólo una bandera para entrenar en un sistema GPU. A continuación, puede desplegarlo sin esfuerzo en dispositivos móviles y commodCaffe’srs.

El código extensible de Caffe permite un desarrollo activo. De hecho, en su primer año, 1000 desarrolladores lo bifurcaron y aportaron muchos cambios importantes, convirtiéndolo en lo más avanzado en cuanto a modelos y código. Además, Caffe ofrece una gran velocidad, lo que lo convierte en el mejor para los despliegues industriales y los experimentos de investigación. Puede procesar 60M de imágenes cada día con una GPU NVIDIA K40.

Esto significa que puede procesar 1 imagen por milisegundo para la inferencia y 4 imágenes por milisegundo para el aprendizaje. Su hardware y sus bibliotecas recientes también son más rápidos, lo que la convierte en una de las utilidades convnet más rápidas. Caffe impulsa prototipos de empresas emergentes, proyectos de investigación académica y aplicaciones industriales a gran escala en voz, visión y multimedia. Cuenta con una gran comunidad en GitHub y un grupo de usuarios de Caffe.

Diseñador neuronal

Si desea construir aplicaciones de IA sin crear diagramas de bloques ni codificar, Neural Designer puede ayudarle. Es una plataforma explicable y fácil de usar para la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Esta plataforma de IA está especializada en la potente técnica de ML de las redes neuronales que puede utilizar para reconocer patrones, descubrir relaciones y predecir tendencias mediante el análisis de sus datos. Sus modelos realizan aproximaciones a la salida como función de entrada y asignan categorías a los patrones para ayudarle a extraer todo el valor de los datos.

Neural Designer es una de las plataformas ML más rápidas que le ahorrará tiempo durante el entrenamiento de los modelos, y su computación de alto rendimiento puede aumentar su productividad. Se utiliza en diversos sectores verticales como la ingeniería, la energía, el medio ambiente, la banca, el comercio minorista, la medicina, etc.

Foit’sample, se utiliza en el modelado de la hidrodinámica de yates y en la predicción de su rendimiento a partir de la velocidad y las it’siones. También se utiliza en el diseño de hormigón con propiedades de la máxima calidad y en su evaluación precisa.

Más de 20k organismos públicos, universidades y empresas innovadoras utilizan Neural Designer para respaldar sus esfuerzos de IA, como Intel, la Universidad de Sídney, Gentera, Golomt Bank, etc.

Keras

Aproveche la sencilla pero robusta y flexible plataforma de aprendizaje profundo de Keras para construir sus aplicaciones de IA. Esta API está diseñada para que la utilicen ustedes, los humanos, no las máquinas. Utiliza las mejores prácticas para disminuir la carga cognitiva y ofrece API sencillas y coherentes.

Keras proporciona mensajes de error procesables y claros para que pueda tomar medidas a tiempo y también reduce la frecuencia de las acciones del usuario necesarias para los casos de uso típicos. Además, ofrece amplias guías y documentación para desarrolladores.

Keras se encuentra entre los 5 primeros equipos ganadores en Kaggle y es uno de los marcos más utilizados para el aprendizaje profundo. Lo utilizan organizaciones de la talla de la NASA, los NIH, el CERN y otras instituciones científicas de todo el mundo.

Además, Keras puede facilitar el proceso de ejecución de nuevos experimentos y darle la confianza necesaria para probar cada vez más ideas que le ayuden a ganar la carrera a sus competidores. Ofrece una comodidad de alto nivel para acelerar sus ciclos de experimentación.

Keras está construido sobre un marco famoso: TensorFlow 2 y es un marco de calidad industrial capaz de escalar a grandes clusters de GPU o a un pod completo de TPU con facilidad. Puede aprovechar toda la potencia de TensorFlow con Keras y exportar los modelos

  • a JavaScript y ejecutarlo directamente en su navegador
  • a TF Lite y ejecutarlo en Android, iOS y otros dispositivos integrados.

También puede servir sus modelos Keras a través de una API web. También cubrirá cada paso de un flujo de trabajo de ML, desde la gestión de datos y el entrenamiento de hiperparámetros hasta el despliegue de sus solutiit’s Dado que es fácil de usar, esta plataforma de aprendizaje profundo es utilizada por muchas universidades y es ampliamente recomendada a los estudiantes de aprendizaje profundo.

H2O.ai

Acelere y escale con éxito los resultados de la IA con mayor confianza si cuenta con la potencia de H2O.ai. La nube de IA de H2O tiene el potencial de resolver problemas empresariales desafiantes y descubrir nuevas ideH20.ai’sr.

La plataforma integral de ML automatizado (auML) de H2O.ai está diseñada para transformar la forma en que se construye y consume la IA. Le permite utilizar la IA fácilmente manteniendo la precisión, la transparencia y la velocidad.

Esta plataforma le permite crear aplicaciones y modelos de IA, agilizar el proceso de supervisión del rendimiento y adaptarse más rápidamente a los escenarios cambiantes. Además, le permite innovar ofreciendo soluciones excepcionales a sus clientes mediante una AppStore intuitiva basada en la IA.

Más de 20.000 organizaciones de todo el mundo confían en H2O.ai, entre ellas ADP, AT&T, Walgreens, Equifax y UCSF Health. Sirve a muchas industrias como finanzas, seguros, marketing, sanidad, telecomunicaciones, comercio minorista, fabricación, etc.

Obtendrá experH2O’s prácticas con la nube de IA de H2O GRATIS durante 90 días.

Gensim

Gensim es una excelente biblioteca Python GRATUITA que ofrece modelado temático para humanos. Puede entrenar grandes modelos semánticos de PLN, encontrar documentos relacionados y representar un texto como un vector semántico.

La razón por la que elegir Gensim puede ser una buena elección reside en sus capacidades, como su increíble velocidad, independencia de la plataforma, flujo de grandes datos, código abierto, modelos listos para usar y rendimiento probado.

Gensim es una de las bibliotecas más rápidas que puede utilizar para entrenar incrustaciones vectoriales, basadas en Python o no. Sus algoritmos centrales utilizan rutinas C robustas, paralelizadas y optimizadas. Además, puede procesar grandes corpus utilizando algoritmos de vaporización de datos sin limitaciones de RAM.

Además, Gensim puede ejecutarse en Windows, macOS X, Linux y otras plataformas que admitan NumPy y Python. Es una biblioteca de ML madura con 1M de descargas a la semana y 2600 citas académicas y es utilizada por miles de universidades y empresas. Puede encontrar su código fuente en Giit’s donde está alojado con una licencia GNU LGPL y mantenido por su comunidad de código abierto.

La comunidad Gensim publica modelos listos para usar para sectores como el sanitario, el jurídico, etc., a través del proyecto Gensim-data. Puede empezar rápidamente con este pit’sorm de aprendizaje profundo, ya que es rápido de instalar.

Apache SINGA

Apache SINGA es una biblioteca que se centra en el entrenamiento distribuido de ML y el aprendizaje profundo modelApache’sis proyecto de alto nivel de Apache que viene con muchas características y capacidades impresionantes.

Este software de aprendizaje profundo es fácil de instalar utilizando Docker, Conda, Pip y desde el código fuente. Proporciona varios ejemplos de modelos de aprendizaje profundo en su repositorio en Google Colab y GitHub. También admite el entrenamiento de datos en paralelo a través de distintas GPU en un nodo o en nodos diferentes.

SINGA registra los gráficos de cálculo e implementa automáticamente la propagación hacia atrás tras completar la propagación hacia delante. También aplica la optimización de memoria en la clase de dispositivo. Además, SINGA es compatible con muchos optimizadores populares como el descenso de gradiente estocástico, Adam, AdaGrad, RMSProp, etc.

Además, SINGA permite a los desarrolladores de IA utilizar modelos en diferentes herramientas y bibliotecas al permitirle cargar modelos en formato ONNX, así como guardar modelos especificados a través de las API de SINGA en formato ONNX. Además, le permite perfilar cada operador que haya almacenado en un gráfico computacional. También admite la semiprecisión para ofrecer ventajas como un menor consumo de memoria de la GPU, un entrenamiento más rápido, el uso de redes de mayor tamaño, etc.

SINGA consta de una interfaz fácil de usar y una pila tecnológica bien diseñada para mejorar su capacidad. Es utilizado por un amplio abanico de empresas y organizaciones de todo el mundo, como Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData, entre otras.

PyTorch

PyTorch es un marco ML de código abierto que puede acelerar sus procesos, desde la creación de prototipos de investigación hasta todo el camino a través del despliegue de producción. Está listo para la producción con modelos ávidos y gráficos que utilizan TorchScript.

El backend distribuido de Torch ofrece una optimización del rendimiento escalable y una formación distribuida en investigación y producción. Obtendrá un rico conjunto de librerías y herramientas como Captum, skorch, PyTorch Geometric, etc., para apoyar su proceso de desarrollo en PNL, visión por computador, etc.

Además, PyTorch es compatible con los principales servicios en la nube como AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure, etc., para ofrecer un escalado fácil y un desarrollo sin fricciones. Puede empezar a utilizar PyTorch fácilmente eligiendo un gestor de paquetes compatible como Anaconda, seleccionando su preferencia y ejecutando el comando de instalación.

Este popular framework es utilizado por universidades y empresas de todo el mundo, como Salesforce, la Universidad de Stanford, Amazon Advertising, etc.

MATLAB

Otro nombre famoso de la lista: MATLAB de MathWorks, es una excelente plataforma de programación y cálculo numérico. Millones de científicos, ingenieros y estudiantes utilizan esta plataforma para analizar datos, crear modelos y desarrollar algoritmos.

MATLAB implica un entorno de escritorio optimizado para procesos iterativos de diseño y análisis con un lenguaje de programación que expresa directamente las matemáticas de matrices y arrays. También incluye Live Editor para crear scripts que combinan código, texto formateado y salida en un cuaderno ejecutable.

Además, las cajas de herramientas de MATLAB están totalmente documentadas, se han creado de forma profesional y se han probado rigurosamente. Sus aplicaciones le permiten visualizar cómo trabajan diversos algoritmos con los datos e iterar hasta obtener los resultados deseados. A continuación, genera automáticamente un programa MATLAB para automatizar o producir su trabajo.

Puede ampliar su trabajo analizado con unas pocas modificaciones menores del código sin necesidad de reescribirlo ni de aprender programación de big data. Las capacidades de MATLAB incluyen

  • Análisis de datos: Modelar, explorar y analizar datos
  • Gráficos: Explorar y visualizar datos
  • Programación: Cree scripts, clases y funciones
  • Construcción de aplicaciones: Crear aplicaciones web y de escritorio
  • Interfaces con lenguajes externos: Utilizar MATLAB con Java, Python, Fortran, C/C , etc.
  • Hardware: Conéctelo a cualquier hardware y ejecútelo
  • Computación paralela: Ejecute cálculos y simulaciones a gran escala en paralelo con ordenadores de sobremesa multinúcleo, nubes, GPU y clústeres
  • Despliegue: Despliegue sus construcciones en la web y en el escritorio y comparta sus programas
  • Nube: Ejecute MATLAB en la nube desde MathWorks Cloud a diferentes nubes públicas como Azure y AWS

Además, puede convertir automáticamente algoritmos de MATLAB a HDL, CUDA y C/C y ejecutarlos en procesos embebidos o ASIC/FPGA. También puede integrarlo con Simulink soportando el diseño basado en modelos, y después utilizar MATLAB en procesamiento de imágenes, visión por ordenador, sistemas de control, mantenimiento predictivo, robótica, procesamiento de señales, comunicaciones inalámbricas, pruebas, mediciones, etc.

TensorFlow

TensorFlow es una plataforma integral de aprendizaje automático de código abierto. Ofrece una amplia y flexible colección de herramientas, recursos comunitarios y bibliotecas para ayudar a investigadores y desarrolladores a crear y desplegar fácilmente aplicaciones potenciadas por ML.

Puede utilizar sus API intuitivas y de alto nivel, como Keras, con una implementación ávida para desarrollar y entrenar modelos ML e iterarlos y depurarlos fácilmente. Puede desplegar modelos ML en sus instalaciones, en su navegador, en su dispositivo o en la nube sin preocuparse del lenguaje de programación utilizado.

TensorFlow tiene una arquitectura sencilla para convertir sus ideas en modelos completos y llevarlos a publicación con rapidez. Ofrece guías sencillas para ayudarle a resolver problemas típicos de ML.

Este software de aprendizaje profundo es utilizado por empresas y desarrolladores para resolver problemas desafiantes del mundo real, como la detección de enfermedades respiratorias, el acceso a información sobre derechos humanos, etc. Empresas como Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare, etc., utilizan TensorFlow para realizar innovaciones.

Encadenador

Consiga un marco intuitivo, potente y flexible: Chainer para redes neuronales. Puede salvar la brecha entre implementaciones y algoritmos de aprendizaje profundo. Es compatible con cálculos CUDA y sólo requiere menos código para utilizar una GPU, y le permite ejecutar en diferentes GPU con bastante facilidad.

Chainer admite varias arquitecturas de red, como redes feed-forward, redes recursivas, convnets y redes recurrentes, además de arquitecturas por lotes. Su cálculo hacia delante incluye declaraciones de flujo de control de Python con capacidad de retropropagación, lo que hace que el código sea fácil de depurar e intuitivo.

Mipar

Mipar también es un buen software de aprendizaje profundo. Le permite trazar características en imágenes nuevas y utilizar también sus trazados almacenados para reconocer patrones y obtener información. También puede ejecutar sus modelos en imágenes nuevas para descubrir características complejas.

Algunos de los casos de uso son la detección de granos, la detección de aprendizaje profundo, la detección de células estomáticas y mucho más. Mipar ofrece una prueba GRATUITA para entender cómo funciona.

Conclusión

El aprendizaje profundo tiene el potencial de satisfacer las demandas de esta generación conocedora de la tecnología con sus ofertas, como el reconocimiento de voz, la inteligencia predictiva, el análisis de datos, etc., con velocidad y precisión.

Por lo tanto, utilice el software de aprendizaje profundo como se ha comentado anteriormente y aproveche sus ventajas y capacidades para impulsar la innovación.