Los 10 mejores marcos de aprendizaje automático en la industria

Determinar el marco de aprendizaje automático ideal para su organización es una tarea desafiante, y determinar el ajuste adecuado para su producto es mucho más difícil. Se espera que el tamaño del mercado global de aprendizaje automático como servicio alcance alrededor 305,62 mil millones de dólares para 2030.

Aprendamos sobre los principales marcos que contribuyen al crecimiento de ML.

¿Qué son los marcos de aprendizaje automático?

Un marco de aprendizaje automático es una biblioteca, una interfaz de usuario u otras herramientas que facilitan el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Ayuda a los desarrolladores de software, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático a crear rápidamente modelos de aprendizaje automático.

Aprende de los datos que proporcionas y genera una respuesta predictiva sin ser entrenado. Con los marcos de aprendizaje automático, los desarrolladores pueden diseñar, entrenar e implementar rápida y fácilmente modelos de aprendizaje automático sin escribir ningún código complejo.

Esta tecnología de aprendizaje automático permite que las máquinas aprendan y se adapten a partir de ejemplos y experiencias sin ser programadas directamente. El aprendizaje automático hace que sus programas sean más inteligentes al permitirles aprender de los datos que proporciona automáticamente.

Los mejores marcos de aprendizaje automático

1. Aprendizaje automático de Amazon

Amazon Machine Learning es una plataforma y un servicio basados ​​en la nube que permite a los desarrolladores crear algoritmos de aprendizaje automático.

Los desarrolladores pueden usar este marco para generar modelos de ML utilizando una variedad de herramientas de visualización sin tener que comprender métodos y tecnologías de ML complejos.

Los desarrolladores pueden crear modelos predictivos de aprendizaje automático mediante la ejecución de clasificación binaria, categorización multiclase o regresión en datos almacenados en RDS, Redshift o Amazon S3.

Cuando se desarrollan los modelos, Amazon ML utiliza API simples para generar predicciones para la aplicación. No se requiere ningún código de generación de predicciones personalizado ni mantenimiento de la infraestructura porque Amazon ML sirve todo.

Con Amazon ML, puede realizar predicciones por lotes y en tiempo real, evaluar la calidad de los modelos de aprendizaje automático y realizar predicciones basadas en los patrones de los datos de entrada mediante el uso de modelos de ML.

2. TensorFlow

TensorFlow de Google es un marco de software de código abierto que permite el procesamiento previo de datos, funciones de diseño y modelos de servicio.

Tiene una amplia gama de herramientas y recursos de la comunidad que le permiten entrenar e implementar modelos de ML y aprendizaje profundo. Se puede utilizar en una variedad de lenguajes de programación como Python, JavaScript, C++ y Java.

Con la ayuda de los gráficos de flujo de datos que admite TensorFlow, se puede usar un conjunto de algoritmos para procesar lotes de datos o tensores.

Los ingenieros y los científicos especializados en neuronas profundas pueden construir modelos y algoritmos de aprendizaje profundo con el uso de una biblioteca de modelos previamente entrenados.

TensorFlow integra modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo y los coloca sobre un gran conjunto de datos para entrenar estos modelos para que razonen y proporcionen resultados lógicos por sí mismos.

3. shogún

Shogun es un marco de aprendizaje automático de código abierto basado en C++ que incluye una amplia selección de estructuras de datos y algoritmos de aprendizaje automático.

Esto está diseñado para el aprendizaje masivo e integrado a través de una variedad de tipos de funciones y situaciones de aprendizaje, como el análisis exploratorio de datos, la regresión o la clasificación.

Garantiza que los algoritmos subyacentes sean claros y accesibles, lo que no se limita a C++. También funciona con Python, C#, Java, Lua, R, Octave, Matlab, Ruby y otros lenguajes.

Los desarrolladores pueden usar este marco para manejar grandes cantidades de datos para aplicaciones de aprendizaje automático.

Shogun es excelente para crear algoritmos y estructuras de datos, particularmente en los campos académico y científico.

También puede comunicarse con otras bibliotecas de aprendizaje automático, como LibLinear, LibSVM, SVMLight y LibOCAS.

4. PyTorch

Python, C++ y CUDA se utilizan para crear PyTorch, el marco de trabajo de aprendizaje automático basado en la nube y de código abierto. Este marco creado por Facebook incluye una variedad de funciones, como bibliotecas, herramientas y capacitación distribuida.

PyTorch usa CPU y GPU para realizar regresiones, clasificación, redes neuronales y otras tareas. Es compatible con bibliotecas como Numba y Cython y se hizo para integrarse con Python.

Debido a su capacidad para implementar programas paralelos en varias GPU, PyTorch ofrece una excelente compatibilidad con GPU. También tiene una interfaz de usuario más fácil de usar. También es compatible con Lua para el desarrollo de la interfaz de usuario y facilita el intercambio de datos con otras bibliotecas.

Es útil para construir gráficos computacionales y tiene un desarrollo front-end híbrido para un uso flexible.

5. apache UNIDAD

Un marco de aprendizaje automático de código abierto, Apache SINGA tiene un diseño escalable y puede funcionar en una variedad de hardware. Es un gran marco de aprendizaje profundo distribuido que entrena enormes modelos de aprendizaje profundo en grandes conjuntos de datos y permite a los usuarios personalizar los modelos.

Es fácil de usar, lo que hace que el proceso de capacitación distribuido sea accesible para los usuarios. Admite redes neuronales recurrentes (RNN), redes neuronales convolucionales (CNN) y máquinas Boltzmann limitadas y se creó utilizando un método de programación simple basado en la abstracción de capas.

Es uno de los mejores marcos de ML para operaciones de aprendizaje a gran escala y tiene aplicaciones en una variedad de industrias, que incluyen banca, desarrollo de software, bienes raíces y atención médica.

6. Scikit-Aprender

Scikit-Learn es un marco de aprendizaje automático de Python gratuito y de código abierto desarrollado en C, C++, Python y Cython.

Es el mejor marco para la minería y el análisis de datos y se utiliza para cálculos que incluyen aprendizaje supervisado y no supervisado.

Mediante el uso de bibliotecas como SciPy, NumPy y Matplotlib, puede realizar operaciones tanto numéricas como científicas.

Puede ejecutar una serie de tareas de ML, incluidos modelos de descenso de gradiente estocástico, máquinas de vectores de soporte (SVM), vecino más cercano K, regresión lineal y regresión de bosque aleatorio.

Scikit-Learn simplifica el procedimiento de ajuste y depuración de modelos y permite a los desarrolladores cambiar los parámetros especificados del algoritmo mientras está en uso o durante el tiempo de ejecución.

7. Duro

Keras es una popular interfaz Python de código abierto para aprendizaje automático y redes neuronales profundas basada en TensorFlow.

Cuenta con una variedad de modelos pre-entrenados, así como una API de alto nivel que permite integraciones multiplataforma y multi-backend.

Keras ahora es utilizado por grandes empresas de TI como Uber y Netflix para impulsar la escalabilidad.

Se puede usar el mismo código para ejecutar esta biblioteca de redes neuronales tanto en la CPU como en la GPU. Este marco funciona con PlaidML, Theano, R y Microsoft Cognitive Toolkit.

Con la ayuda de Keras, los desarrolladores pueden maximizar la escalabilidad y las capacidades multiplataforma de las aplicaciones que crean.

Los desarrolladores de ML lo usan para la creación rápida de prototipos y pueden implementarlo en una variedad de campos, como atención médica, información empresarial, proyecciones de ventas, asistencia al cliente, asistentes virtuales, etc.

8. Teano

Theano es una biblioteca ML rápida que funciona bien con NumPy para el procesamiento de datos. Está creado en Python y CUDA y se distribuye bajo la licencia BSD.

Theano realiza efectivamente la diferenciación simbólica usando GPU. Funciona bien con matrices multidimensionales y permite a los usuarios optimizar las operaciones matemáticas, con mayor frecuencia en el aprendizaje profundo utilizando algoritmos de aprendizaje automático efectivos.

Theano puede alcanzar velocidades comparables a las de las soluciones C hechas a mano cuando enfrenta desafíos que involucran una cantidad considerable de datos. Theano tiene una amplia gama de aplicaciones en proyectos financieros y logísticos.

Puede manejar funciones exponenciales y de registro mientras realiza cálculos intensivos de datos en arquitecturas de CPU y GPU, mientras evita errores y fallas automáticamente. Adicionalmente, incluye herramientas para pruebas unitarias y validación.

9. café

Otro sistema ML y DL creado en C++ es Caffe, también conocido como Arquitectura Convolucional para Incrustación Rápida de Funciones.

Está diseñado con articulación, velocidad y calidad verificada como principales preocupaciones. La licencia BSD 2-Cláusula lo pone a disposición de los usuarios.

Con la biblioteca C++ aprobada por BSD y la interfaz de Python, los usuarios pueden cambiar entre la unidad de procesamiento de gráficos (GPU) y la unidad de procesamiento central (CPU), modelar y optimizar con menos requisitos de codificación.

NVIDIA, cuDNN e IntelMLK son solo algunos ejemplos de las bibliotecas de kernel computacional que admite Caffe para la aceleración basada en GPU y CPU. Es creado por colaboradores de la red y el Berkeley Vision and Learning Center (BVLC).

El tiempo de procesamiento rápido de Caffe lo hace perfecto para un uso comercial extenso, así como para experimentos de investigación.

Caffe sobresale en aplicaciones que involucran reconocimiento de voz, multimedia y visión por computadora.

10 H2O

H2O es otro marco de ML de código abierto y herramienta de inteligencia artificial que utiliza análisis predictivos y matemáticas para tomar decisiones basadas en datos y conocimientos.

Java es el lenguaje de programación principal utilizado en H2O, y la API REST permite que los programas y scripts externos accedan a la funcionalidad de H2O.

Generalmente se usa para modelos predictivos, análisis de riesgo y fraude, análisis de seguros, tecnología publicitaria, servicios de salud e inteligencia del consumidor.

Para entrenar máquinas basadas en información de datos, incorpora compatibilidad agnóstica de base de datos con tecnología Breed de código abierto.

Además de Python, R, Java, JSON, Scala, JavaScript y una interfaz web, H2O también contiene varios modelos.

La iteración más reciente de H2O es H2O-3, una plataforma en memoria que funciona con una variedad de interfaces, incluida la interfaz web/portátil de Flow, Java, JSON, R, Python y Scala.

También se combina fácilmente con grandes tecnologías de datos como Spark y Hadoop.

H2O-3 implementa muchos algoritmos conocidos, incluidos GBM, Random Forest, Deep Neural Networks, Word2Vec y Stacked Ensembles.

Los desarrolladores pueden agregar algoritmos personalizados y transformaciones de datos a H2O-3 mientras tienen acceso a todos los sistemas del cliente debido a su alta flexibilidad y extensibilidad.

Ventajas y desventajas de los marcos de aprendizaje automático

Conclusión

Se prefiere un marco de aprendizaje automático y se elige en función de los algoritmos particulares que utilizará, así como de otras necesidades. Los marcos de ML están simplificando significativamente las actividades y produciendo resultados efectivos a partir del conjunto de datos suministrado.

Las organizaciones y empresas se están expandiendo rápidamente y adaptándose a la tecnología como resultado del mayor uso del aprendizaje automático. Los hallazgos previstos y automatizados son extremadamente beneficiosos para las empresas. Los marcos de aprendizaje automático tienen una gran demanda y ahora las empresas se adaptan rápidamente a ellos y desarrollan herramientas internas.

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