Marcos de aprendizaje automático para una empresa de desarrollo de inteligencia artificial

Es un hecho que la tecnología artificial está facilitando cada vez más nuestras vidas. Si lo pensamos bien, cada segundo componente ahora está conectado con algún tipo de herramienta de aprendizaje automático que lo hace funcionar con la mínima interferencia humana.

La tecnología de IA está transformando cada secuencia del mercado de desarrollo de aplicaciones móviles y nuestras vidas, por lo tanto, el aprendizaje automático también está creciendo a una velocidad más nueva, y también lo son las innovaciones de las empresas de desarrollo de inteligencia artificial.

El transporte ha crecido mucho más que los métodos de conmutación y la asistencia a los requisitos de comunicación de los clientes. Los clientes se están volviendo gradualmente adictos a manejar tareas complejas desde teléfonos móviles.

Los mejores marcos de aprendizaje automático para usar en 2020

La proliferación de varios marcos de aprendizaje automático ha justificado la gran demanda de las industrias para contratar desarrolladores de IA de aplicaciones que puedan trabajar con sus estimadas aplicaciones y soluciones habilitadas para IA.

A continuación se presentan algunos de los mejores marcos de aprendizaje automático que toda empresa de desarrollo de inteligencia artificial debería conocer:

Para simplificar la creación del modelo de aprendizaje profundo, la biblioteca de software de código abierto Keras se creó en 2015. El marco del software está escrito en Python y es perfecto para implementarse sobre otras tecnologías de inteligencia artificial como TensorFlow, Theano y Microsoft Cognitive Toolkit.

Keras está cortejando a los usuarios con modularidad y facilidad de extensibilidad para un mejor solución de desarrollo de aplicaciones móviles. El marco es adecuado para la necesidad de bibliotecas de aprendizaje automático como una herramienta de prueba de inteligencia artificial, que permite la creación rápida de prototipos y admite redes recurrentes y convolucionales.
También para la biblioteca de aprendizaje automático que funciona de manera óptima en unidades de procesamiento de gráficos y unidades de procesamiento central. Keras patrocina la capa recurrente, apoyando la convolución y una combinación de ambas.

2. TensorFlow

TensorFlow fue lanzado en 2015 y es un marco de ML de código abierto. TensorFlow es compatible con una variedad de plataformas y se puede usar e implementar fácilmente. El marco es el marco más utilizado por los desarrolladores de IA para las tareas de aprendizaje automático.

Es creado por Google para aumentar el trabajo de investigación y las tareas de producción. Tensorflow es ampliamente utilizado por empresas conocidas como Dropbox, Intel, Twitter, Uber e Intel. El marco está disponible en muchos lenguajes como C ++. Haskell, Ir, Rust, Python y JavaScript.

También admite paquetes de terceros para otros lenguajes de programación ampliamente utilizados. Cada desarrollador de IA puede usar el marco para desarrollar redes neuronales y otros modelos computacionales con FlowGaphs.

3. Kit de herramientas cognitivas de Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit, una solución de marco de inteligencia artificial, se lanzó en 2016, potenciando los proyectos de aprendizaje automático con nuevas capacidades. Es un código abierto que puede entrenar algoritmos de aprendizaje profundo para funciones similares al cerebro humano. En otras palabras, ha sido tan efectivo e impecable.

Entre sus diversas características, algunas incluyen componentes altamente optimizados y enriquecidos que se centran en la introducción de la tecnología de inteligencia artificial. Estos componentes son capaces de manejar datos de C ++, Python o BrainScript, la capacidad de proporcionar un uso productivo de los recursos, una fácil integración con Microsoft Azure e interoperación con NumPy.

4. Apache Mahout

Apache Mahout es un marco de aprendizaje automático que utiliza álgebra lineal. También usa Scala DSL. El marco es igualmente adecuado para la mayoría de los problemas modernos de inteligencia artificial.

5. Accord.NET

Otro marco de aprendizaje automático, Accord.NET, se lanzó en 2010. Está escrito exclusivamente en C #. Al ser un marco popular, abarca una amplia gama de bibliotecas donde resulta fácil crear numerosas aplicaciones en procesamiento de datos estadísticos, procesamiento de imágenes, redes neuronales artificiales y muchas otras.

Es otro marco destacado de aprendizaje automático de Python de código abierto que se lanzó en 2007. Al ser una de las bibliotecas más importantes, se lo considera un punto de referencia que ha transformado numerosos avances en el aprendizaje profundo.

Permite al usuario crear fácilmente numerosos modelos de soluciones de desarrollo de aplicaciones móviles de aprendizaje automático. Theano está facultado para facilitar el debido proceso de interpretación, optimización y evaluación de expresiones matemáticas. Además, al estar optimizado para GPU, también ofrece una diferenciación simbólica eficiente.

7. Scikit-learn

Es una biblioteca de código abierto que está desarrollada específicamente para el aprendizaje automático. Se introdujo por primera vez en 2007. Scikit-learn ha sido diseñado para Matplotlib, SciPy y NumPy, así como para otros proyectos de código abierto. Se centra debidamente en el análisis de datos y la minería de datos.

El aspecto imperativo a tener en cuenta es que está escrito en Python. Abarca numerosos modelos de aprendizaje automático. Estos modelos incluyen agrupamiento, regresión, clasificación y reducción dimensional.

8. Amazon Aprendizaje automático

Amazon Web Services tiene un amplio marco de aprendizaje automático. Es utilizado por miles de empresas y empresas de todo el mundo. La plataforma funciona con los principales marcos de IA y es conocida por ofrecer soluciones de inteligencia artificial listas para usar.

Es una de las opciones preferenciales disponibles hoy. La antorcha fue lanzada en 2002, una biblioteca de aprendizaje automático que ofrece una amplia gama de algoritmos para el aprendizaje profundo. Viene con velocidad y flexibilidad optimizadas mientras maneja sus proyectos de aprendizaje automático.

Al mitigar las complejidades indeseables entre un proceso dedicado, respalda de manera efectiva. Viene con el lenguaje de scripting Lua y la implementación subyacente de C para desarrolladores de IA. Además, encapsula características enriquecidas como matrices N-dimensionales, rutinas de álgebra lineal, soporte eficiente de GPU para plataformas Android e iOS, etc.

Los desarrollos actuales de la IA de código abierto han envalentonado la I + D consistente en dimensiones relevantes. Caffe, lanzado en 2017, se conoce como un marco de aprendizaje automático más pequeño para un empresa de desarrollo de inteligencia artificial enfocándose en velocidad, modularidad y expresividad. La arquitectura convolucional para la incorporación rápida de características (Caffe) presenta la interfaz Python y está escrita en C ++.

Además de ser un marco ideal, está enriquecido con características valiosas. Estos incluyen un extenso código que facilita el desarrollo activo, un crecimiento estimulante de la comunidad vibrante, una arquitectura expresiva que inspira innovación y un rápido desempeño que acelera la implementación de la industria.

Pensamientos finales

Hoy, el aprendizaje automático es una parte integral de cualquier tarea de desarrollo de software. Cada dispositivo se construye teniendo en cuenta la posible integración con herramientas de IA. Por lo tanto, se hace necesario seleccionar el marco adecuado y evaluarlo para obtener resultados óptimos.

Antes de iniciar la aplicación de aprendizaje automático, la selección de una tecnología entre muchas opciones es una tarea difícil. Es imperativo evaluar algunas opciones antes de construir la decisión final. Además, también se debe aprender cómo funcionan los marcos de aprendizaje automático, aunque la contratación de desarrolladores de aplicaciones es la necesidad inevitable de las empresas hoy en día.

También hay otros marcos de aprendizaje automático disponibles en el mercado, pero la elección depende completamente de la necesidad del proyecto. Además de esto, si todavía tiene algunas preguntas sobre cómo usar el aprendizaje automático y artificial en una aplicación móvil, simplemente deje un comentario a continuación y nuestros expertos se pondrán en contacto con usted lo antes posible.