Los 9 principales marcos y herramientas de IA [Proponentes + Desafíos]

En estos tiempos en los que el avance ha tomado el asiento delantero, la Inteligencia Artificial está aprovechando al máximo las oportunidades.

Cuando observamos el mercado global de IA, se pudo saber que el tamaño de su mercado estaba aumentando a una tasa de crecimiento anual compuesta del 38,1 % entre 2022 y 2030.

Según la encuesta de 2021, el mercado mundial de IA se valoró en 87 040 millones de USD y se encontraría con una mayor demanda en diferentes sectores, como BFSI, automoción, atención sanitaria y más.

El uso creciente de la computación paralela en los centros de datos de IA, el mayor tráfico de datos y la creciente aceptación de las plataformas de aprendizaje automático en la nube que abarcan múltiples industrias de aplicaciones son los impulsores clave de tal aumento en la demanda de IA en los últimos años y los próximos.

Además, las reducciones globales de costos de hardware están impulsando el desarrollo general de la industria. Uno de los otros elementos esenciales que impulsan la expansión del mercado es el creciente número de asociaciones y colaboraciones emprendidas por varias empresas importantes. Además, se prevé que el creciente énfasis en el desarrollo de sistemas de IA conscientes de los humanos generará un potencial rentable para la industria de la infraestructura de IA en los próximos años.

El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) tienen una gran demanda. Como resultado, la comunidad ha crecido, dando como resultado la invención de varios marcos de trabajo de IA que simplifican el aprendizaje de la IA. Esta publicación analizará algunos de los mejores marcos para comenzar con la programación de IA y ayudar a mejorar la eficiencia empresarial.

Los mejores marcos y herramientas de IA para mirar hacia fuera

Ahora analicemos todos estos marcos y herramientas de IA en detalle para saber más sobre ellos y encontrar la razón por la cual estos marcos y herramientas son los mejores.

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1. TensorFlow

TensorFlow es una interfaz de programación múltiple escalable con poderosos impulsores de crecimiento que permite una programación simple. Tiene un gran ecosistema de código abierto y proporciona documentación extensa y detallada.

Siendo considerado como un excelente método para desarrollar programas estadísticos, también permite el entrenamiento distribuido. En este documento, los modelos de máquinas pueden enseñarse en cualquier nivel de abstracción según lo requiera el usuario en un formato efectivo.

Los proponentes:

El flujo de tensor utiliza el popular lenguaje de programación Python y tiene mucha potencia de procesamiento. Y así, se puede utilizar con cualquier CPU o GPU. Además, la abstracción de gráficos computacionales podría usarse con TensorFlow para desarrollar diferentes modelos de máquinas.

Los desafios:

El marco enruta los datos entrantes a través de numerosos nodos para generar un juicio o predicción, lo que puede consumir algo de tiempo. También carece de modelos preentrenados de IA.

2. Microsoft CNTK

Microsoft CNTK es un marco basado en redes neuronales de código abierto más adaptable y rápido que permite reformar texto, mensajes y voz. Su entorno de escalado eficiente ofrece una evaluación general más rápida de los modelos de máquinas al tiempo que conserva la integridad de los datos.

Este marco dinámico presenta integraciones con los principales conjuntos de datos, lo que lo convierte en la mejor opción para su adopción por parte de firmas importantes como Skype, Cortana y otras, además de un diseño altamente expresivo y fácil de usar.

Es un marco altamente optimizado con productividad, escalabilidad, rendimiento e integraciones de alto nivel. Microsoft CNTK tiene su propia red que se puede representar de manera eficiente, como API integrales, tanto de alto como de bajo nivel.

Además, tiene componentes incorporados, que incluyen RNN, ajuste de hiperparámetros, modelos de aprendizaje supervisado, refuerzo, CNN, etc., y recursos que promueven la máxima eficiencia.

Los proponentes:

Debido a que es compatible con Python y C++, Microsoft CNTK puede trabajar con varios servidores a la vez para acelerar el proceso de aprendizaje. Desarrollada con los últimos avances en IA, la arquitectura de Microsoft CNTK es compatible con GAN, RNN y CNN. Además, permite el entrenamiento disperso para entrenar con éxito modelos de máquinas.

Los desafios:

Le falta una placa de visualización y compatibilidad con ARM móvil.

3. Café

Caffe es una red de aprendizaje profundo precargada con un conjunto de redes neuronales entrenadas. Si tiene un plazo ajustado, esta debería ser su primera opción. Este marco es popular por sus capacidades de procesamiento de imágenes, pero también es ampliamente compatible con MATLAB.

Los modelos de Caffe se crean completamente en esquemas de texto sin formato. No solo tiene una comunidad activa de código abierto para el debate y la codificación colaborativa, sino que también brinda una velocidad y eficiencia increíbles porque está precargado.

Los proponentes:

Interconecta C, C++ y Python, y también permite el modelado de CNN (redes neuronales convolucionales). Caffe supera la excelencia al realizar trabajos cuantitativos debido a su velocidad o capacidad de ahorro de tiempo.

Los desafios:

Caffe no puede manejar datos complejos, pero es relativamente rápido cuando se trata de procesamiento visual de imágenes.

4. Teano

Este marco promueve la investigación de aprendizaje profundo y está dedicado a brindar confiabilidad para las redes que exigen altas capacidades de procesamiento mediante el uso de GPU en lugar de CPU. El cálculo de matrices multidimensionales, por ejemplo, requiere una cantidad significativa de energía, que Theano posee. Theano es un lenguaje de programación popular basado en Python y es reconocido por su rápido procesamiento y respuesta.

La generación de código dinámico de Theano permite una evaluación de expresión más rápida. Además, incluso cuando los números son pequeños, proporciona una excelente relación de precisión. Otra característica clave de Theano es la prueba unitaria, que permite a los usuarios autoverificar su código y detectar y resolver errores fácilmente.

Los proponentes:

Theano brinda una asistencia sólida para todas las aplicaciones de uso intensivo de datos, aunque debe combinarse con bibliotecas adicionales. También está optimizado con precisión tanto para la CPU como para la GPU.

Los desafios:

No se esperan más actualizaciones o adiciones de funciones a la última versión de Theano.

5. Aprendizaje automático de Amazon

El aprendizaje automático de Amazon brinda asistencia de alto nivel en el desarrollo de tecnologías de autoaprendizaje. Esta plataforma ya tiene una base de usuarios en sus muchos servicios, como AWS, S3 y Amazon Redshift. Este es un servicio administrado por Amazon que realiza tres operaciones en el modelo: análisis de datos, entrenamiento de modelos y evaluación de modelos.

En AWS, uno puede encontrar herramientas para todos los niveles de experiencia, ya sea un novato, un científico de datos o un desarrollador. Debido a que la seguridad es primordial, este producto incluye cifrado de datos completo. Aparte de eso, proporciona amplias herramientas para el análisis y la comprensión de datos, así como acceso a todas las bases de datos importantes.

El proponente:

Con este marco, no tiene que escribir mucho código; en cambio, le permite comunicarse con el marco impulsado por IA mediante API. Amazon Machine Learning es muy apreciado por científicos de datos, desarrolladores e investigadores de aprendizaje automático.

Los desafios:

Carece de flexibilidad porque todo el sistema está abstraído, por lo que no puede elegir un enfoque específico de normalización o aprendizaje automático. Cuando se trata de visualización de datos, el aprendizaje automático de Amazon se queda corto.

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6. SCIKIT APRENDER

Scikit-learn es una biblioteca robusta y confiable de aprendizaje automático en Python. Es la base de muchos cálculos de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados. Los precedentes incluyen recaídas directas y calculadas, agrupación, árboles de decisión y k-implica.

Hasta que comience a implementar cálculos cada vez más avanzados, Scikit-learn es una herramienta más que adecuada para trabajar si recién está comenzando con el aprendizaje automático. Ofrece una amplia gama de cálculos para aplicaciones populares de IA y minería de datos, incluidos agrupamiento, recaída y orden.

Incluso las actividades complicadas, como la modificación de datos, la definición de características y el empleo de técnicas de conjunto, se pueden realizar en unas pocas líneas. Además, está basado en NumPy y SciPy, dos módulos esenciales de Python.

Los proponentes:

La biblioteca se ofrece bajo la licencia BSD, lo que significa que es gratuita con solo restricciones legales y de licencia menores. No solo es fácil de usar, sino que el paquete scikit-learn es extremadamente adaptable y útil para aplicaciones del mundo real. Puede presenciar sus usos en diferentes casos, como la predicción del comportamiento del consumidor, la generación de neuroimagen, etc.

Scikit-Learn cuenta con el respaldo de una gran comunidad mundial en línea, autores y colaboradores experimentados. Para los clientes que deseen conectar los algoritmos con sus propias plataformas, el sitio web de scikit-learn incluye una extensa documentación de la API.

Los desafios:

No es una opción adecuada para un estudio en profundidad o en detalle.

7. QUERAS

Si prefiere la forma Python de realizar actividades, Keras funciona mejor para usted. Keras tiene una biblioteca de redes neuronales de alto nivel que se ejecuta en Theano o TensorFlow. Es una aplicación multi-backend y multiplataforma que se enfoca maravillosamente en la experiencia del usuario y permite la creación rápida de prototipos. Aparte de eso, también admite redes convolucionales y recurrentes.

Keras es fácil de depurar y explorar porque es un marco basado en Python. Keras es expresivo, adaptable y adecuado para la investigación exploratoria. Fue creado para permitir una experimentación rápida y también incluye una biblioteca de redes neuronales altamente modular construida en Python.

Los proponentes:

Este marco reduce la cantidad de pasos de usuario necesarios para escenarios de uso común. Al ser una interfaz sencilla y coherente, Keras le permite crear componentes básicos personalizados para comunicar nuevas ideas de investigación. Proporciona prototipos rápidos y fáciles, al mismo tiempo que crea nuevas capas, medidas y modelos de vanguardia.

Los desafios:

Como este marco no utiliza RBM (Restricted Boltzmann Machines), es un marco menos flexible y más sofisticado. Hay menos proyectos disponibles en línea que TensorFlow Multi-GPU, y no son completamente funcionales.

8. MXNET

Emplea un telón de fondo olvidadizo para intercambiar tiempo de computación por memoria, lo que puede ser particularmente mejor para redes recurrentes en secuencias muy largas. MXNet es otro marco de aprendizaje profundo muy conocido. MXNet, que fue fundado por Apache Software Foundation, admite una amplia gama de lenguajes como JavaScript, Python y C++.

Amazon Web Services también ayuda a MXNet a desarrollar modelos de aprendizaje profundo. A diferencia de prácticamente todos los demás marcos principales, no está gobernado expresamente por una gran empresa, lo que se considera una buena característica para un marco desarrollado por la comunidad. MXNET es compatible con TVM, lo que mejora la compatibilidad de implementación y permite el uso de una gama más amplia de tipos de dispositivos adicionales.

Los proponentes:

El modelo de servicio en MXNET es simple mientras que la API es rápida. Este marco no solo es compatible con GPU, sino que también tiene un modo multi-GPU. Es un marco efectivo, escalable y rápido que admite diferentes lenguajes de programación como Scala, R, Python, C ++ y JavaScript.

Los desafios:

MXNet tiene una comunidad de código abierto comparativamente más pequeña en comparación con TensorFlow. Tal falta de apoyo significativo de la comunidad habla de un tiempo de implementación más largo cuando se trata de mejoras, correcciones de errores y otras mejoras. MxNet, aunque es ampliamente utilizado por varias empresas de la industria de TI, no es tan conocido como Tensorflow.

9. PYTORCH

PyTorch es un sistema de inteligencia artificial creado por Facebook y su código fuente está disponible en GitHub, donde lo utilizan los mejores profesionales. Ha recibido tracción y muchos comentarios favorables.

Los proponentes:

PyTorch es simple de entender, incluso más simple de codificar y con la máxima compatibilidad con las plataformas en la nube. Tiene un conjunto completo de API sólidas para ampliar las bibliotecas de Pytorch para que sean más adaptables, más rápidas y fáciles de optimizar. En tiempo de ejecución, admite gráficos computacionales, al mismo tiempo que admite GPU y CPU. Además, el IDE de Python y las herramientas de depuración facilitan la depuración.

Los desafios:

Con el año de lanzamiento de 2016, PyTorch es más nuevo que otros, tiene menos usuarios y generalmente no es reconocido. Hay una falta de herramientas de monitoreo y visualización, como un tablero de tensores. Además, en comparación con otros marcos, la comunidad de desarrolladores asociada con este marco sigue siendo modesta.

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¡El siguiente paso para ti!

Estos 9 marcos y herramientas de IA enumerados podrían ayudar a empresarios, ingenieros y científicos como usted a enfrentar problemas del mundo real y, por lo tanto, desarrollar y reforzar la tecnología central. Como podemos ver, todas estas herramientas tienen sus propias características distintivas, conjuntos de ventajas y desafíos también. Puede utilizar estos marcos y herramientas de IA según la idoneidad de las características exigida por su modelo de negocio o el objetivo del proyecto.

El siguiente paso después de comprender las características, ventajas y desventajas de estos marcos y herramientas de IA enumerados es que debe implementar uno de inmediato para lograr el rendimiento ideal con una ventaja competitiva sobre los demás.

 Este artículo está escrito por Heena Soni. Heena es una ávida investigadora y escritora en TRooTech.com, una empresa de tecnología que trabaja en la digitalización de procesos industriales para diversos dominios. Al ser parte del equipo de administración de contenido, está entusiasmada con la tecnología avanzada y le gusta estar actualizada sobre los últimos conocimientos tecnológicos. Puedes seguirla en LinkedIn.