Las 11 principales herramientas de inteligencia artificial (IA) que necesita conocer

La Inteligencia Artificial ha facilitado el procesamiento de una gran cantidad de datos y su uso en la industria. La cantidad de herramientas y marcos disponibles para los científicos y desarrolladores de datos ha aumentado con el crecimiento de la IA y el aprendizaje automático. Este artículo sobre herramientas y marcos de inteligencia artificial enumerará algunos de ellos en la siguiente secuencia:

Herramientas y marcos de inteligencia artificial

El desarrollo de redes neuronales es un proceso largo que requiere mucha reflexión sobre la arquitectura y una gran cantidad de matices que realmente componen el sistema.

Estos matices pueden resultar fácilmente abrumadores y no todo se puede rastrear fácilmente. Por lo tanto, surge la necesidad de este tipo de herramientas, donde los humanos manejan las principales decisiones arquitectónicas dejando otras tareas de optimización a dichas herramientas. Imagine una arquitectura con solo 4  hiperparámetros booleanos posibles, ¡probar todas las combinaciones posibles requeriría 4! Carreras. Reentrenar la misma arquitectura 24 veces definitivamente no es el mejor uso de tiempo y energía.

Obtenga una mejor comprensión de las herramientas y marcos de IA del curso de Inteligencia artificial .

Además, la mayoría de los algoritmos más nuevos contienen una gran cantidad de hiperparámetros. Aquí es donde las nuevas herramientas entran en escena. Estas herramientas no sólo ayudan a desarrollar sino también a optimizar estas redes.

Lista de marcos y herramientas de IA

Desde los albores de la humanidad, nosotros, como especie, siempre hemos intentado crear cosas que nos ayuden en las tareas del día a día. Desde herramientas de piedra hasta maquinaria moderna, pasando por herramientas para realizar el desarrollo de programas que nos ayuden en el día a día. Algunas de las herramientas y marcos más importantes son:

Aprendizaje científico

Scikit-learn es una de las bibliotecas de ML más conocidas. Es la base de muchos cálculos de aprendizaje administrados y no supervisados. Los precedentes incorporan recaídas directas y calculadas, árboles de elección, agrupaciones, implicaciones k, etc.

• Amplía dos bibliotecas esenciales de Python, NumPy y SciPy.
• Incluye muchos cálculos para tareas habituales de inteligencia artificial y minería de datos, incluidos agrupamiento, recaída y orden. De hecho, incluso tareas como cambiar información, determinar características y técnicas de conjunto se pueden ejecutar en un par de líneas.
• Para un principiante en ML, Scikit-learn es una herramienta más que adecuada para trabajar, hasta que comience a realizar cálculos progresivamente complejos.

flujo tensor

Si te encuentras en el ámbito de la Inteligencia Artificial , lo más probable es que hayas descubierto, intentado o ejecutado algún tipo de cálculo de aprendizaje profundo. ¿Es exacto decir que son esenciales? No constantemente. ¿Es correcto decir que son geniales cuando se hacen bien? ¡Realmente!

Lo fascinante de Tensorflow es que cuando redactas un programa en Python, puedes organizarlo y seguir ejecutándolo en tu CPU o GPU. Por lo tanto, no es necesario componer en el nivel C++ o CUDA para seguir ejecutándose en GPU.

Utiliza una disposición de centros de múltiples capas que le permite configurar, entrenar y enviar rápidamente sistemas neuronales falsificados con enormes conjuntos de datos. Esto es lo que permite a Google reconocer preguntas en fotografías o comprender palabras expresadas verbalmente en su aplicación de reconocimiento de voz.

téano

Theano está maravillosamente integrado en Keras, una biblioteca de sistemas neuronales de estados anormales, que se ejecuta casi en paralelo con la biblioteca Theano. La posición favorable fundamental de Keras es que es una biblioteca Python moderada para descubrimientos profundos que puede seguir ejecutándose sobre Theano o TensorFlow.

• Fue creado para hacer que la actualización de modelos de aprendizaje profundo sea lo más rápida y sencilla posible para el trabajo innovador.
• Sigue ejecutándose en Python 2.7 o 3.5 y puede ejecutarse consistentemente en GPU y CPU.

Lo que distingue a Theano es que explota la GPU de la PC. Esto le permite realizar recuentos de información escalada hasta varias veces más rápido que cuando se mantiene ejecutándose solo en la CPU. La velocidad de Theano lo hace particularmente rentable para el aprendizaje profundo y otras tareas computacionalmente complejas.

café

Caffe es una estructura de aprendizaje profundo creada teniendo como máxima prioridad la articulación, la velocidad y la calidad medida. Es creado por el Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) y por donantes de la red. DeepDream de Google depende de Caffe Framework. Esta estructura es una biblioteca C++ autorizada por BSD con interfaz Python .

MxNet

Permite intercambiar tiempo de cálculo por memoria a través de una ‘backprop olvidadiza’ que puede ser muy útil para redes recurrentes en secuencias muy largas.

• Creado teniendo en cuenta la escalabilidad (soporte bastante fácil de usar para entrenamiento con múltiples GPU y múltiples máquinas).
• Muchas funciones interesantes, como escribir fácilmente capas personalizadas en lenguajes de alto nivel
• A diferencia de casi todos los demás marcos importantes, no está gobernado directamente por una corporación importante, lo que es una situación saludable para un marco de código abierto desarrollado por la comunidad.
• Soporte TVM, que mejorará aún más el soporte de implementación y permitirá ejecutarlo en una gran cantidad de nuevos tipos de dispositivos.

Keras

Si te gusta la forma en que Python hace las cosas, Keras es para ti. Es una biblioteca de alto nivel para redes neuronales, que utiliza TensorFlow o Theano como backend.

La mayoría de los problemas prácticos se parecen más a:

• elegir una arquitectura adecuada para un problema,
• para problemas de reconocimiento de imágenes: utilizando pesos entrenados en ImageNet,
• configurar una red para optimizar los resultados (un proceso largo e iterativo).

En todos ellos, Keras es una joya. Además, ofrece una estructura abstracta que se puede convertir fácilmente a otros marcos, si es necesario (por compatibilidad, rendimiento o cualquier otra cosa).

PyTorch

PyTorch es un sistema de inteligencia artificial creado por Facebook. Su código está disponible en GitHub y actualmente cuenta con más de 22k estrellas. Ha estado cobrando mucha energía desde 2017 y se encuentra en un incesante desarrollo de recepción.

CNTK

CNTK permite a los usuarios realizar y combinar fácilmente tipos de modelos populares, como DNN de avance, redes convolucionales (CNN) y redes recurrentes (RNN/LSTM). Implementa el aprendizaje de descenso de gradiente estocástico (SGD, retropropagación de errores) con diferenciación y paralelización automáticas en múltiples GPU y servidores. CNTK está disponible para que cualquiera lo pruebe, bajo una licencia de código abierto.

AA automático

De todas las herramientas y bibliotecas enumeradas anteriormente, Auto ML es probablemente una de las más potentes y una incorporación bastante reciente al arsenal de herramientas disponibles a disposición de un ingeniero de aprendizaje automático .

Como se describe en la introducción, las optimizaciones son esenciales en las tareas de aprendizaje automático. Si bien los beneficios que se obtienen de ellos son lucrativos, lograr determinar los hiperparámetros óptimos no es una tarea fácil. Esto es especialmente cierto en las redes neuronales tipo caja negra, en las que determinar las cosas que importan se vuelve cada vez más difícil a medida que aumenta la profundidad de la red.

Así entramos en un nuevo ámbito del meta, en el que el software ayuda a crear software. AutoML es una biblioteca que utilizan muchos ingenieros de aprendizaje automático para optimizar sus modelos.

Aparte del obvio ahorro de tiempo, esto también puede ser extremadamente útil para alguien que no tiene mucha experiencia en el campo del aprendizaje automático y, por lo tanto, carece de la intuición o experiencia previa para realizar ciertos cambios de hiperparámetros por sí mismo.

AbrirNN

Saltando de algo que es completamente amigable para principiantes a algo destinado a desarrolladores experimentados, OpenNN ofrece un arsenal de análisis avanzados.

Cuenta con una herramienta, Neural Designer, para análisis avanzados que proporciona gráficos y tablas para interpretar las entradas de datos.

H20: Plataforma de IA de código abierto

H20 es una plataforma de aprendizaje profundo de código abierto . Es una herramienta de inteligencia artificial que está orientada a los negocios y les ayuda a tomar decisiones a partir de datos y permite al usuario obtener información. Hay dos versiones de código abierto: una es H2O estándar y la otra es la versión paga Sparkling Water. Se puede utilizar para modelos predictivos, análisis de riesgos y fraudes, análisis de seguros, tecnología publicitaria, atención médica e inteligencia de clientes.

Kit de aprendizaje automático de Google

Google ML Kit, el SDK beta de aprendizaje automático de Google para desarrolladores móviles, está diseñado para permitir a los desarrolladores crear funciones personalizadas en teléfonos Android e IOS.

El kit permite a los desarrolladores integrar tecnologías de aprendizaje automático con API basadas en aplicaciones que se ejecutan en el dispositivo o en la nube. Estas incluyen funciones como reconocimiento facial y de texto, escaneo de códigos de barras, etiquetado de imágenes y más.

Los desarrolladores también pueden crear sus propios modelos de TensorFlow Lite en los casos en que las API integradas no se adapten al caso de uso.

Transforme la forma en que interactúa con la tecnología con el curso de capacitación ChatGPT .

Con esto, llegamos al final de nuestro blog Marcos y herramientas de inteligencia artificial. Estas fueron algunas de las herramientas que sirven como plataforma para que los científicos e ingenieros de datos resuelvan problemas de la vida real que harán que la arquitectura subyacente sea mejor y más sólida.

Editorial de NyE

Equipo editorial de negocioyempresa.com formado por Alex Dica, Sara Alamo y Diego. Una Maestría en Periodismo, Máster en Comunicación Corporativa y Experto en Marketing Digital hablando de Negocios.