Los 7 mejores marcos de inteligencia artificial para aprender en 2022

La inteligencia artificial ahora se ha convertido en sinónimo de transformación digital y su impacto es evidente en el mundo moderno. Según la encuesta, se espera que el mercado global de IA alcance los $190,610 millones para el año 2025 . Los nativos digitales y los entusiastas de la tecnología están revolucionando el espacio digital haciéndolo más sinérgico e interactivo. Hoy, incluso el Joe promedio puede aprender sobre marcos de IA y contribuir a cambiar el tejido digital del mundo.

Un marco de inteligencia artificial hace que el desarrollo de aplicaciones de IA sea más rápido y sencillo. Estos incluyen aprendizaje profundo, aprendizaje automático, soluciones de PNL y redes neuronales. La IA se está convirtiendo rápidamente en la norma. Las organizaciones han estado recopilando cantidades masivas de datos, también denominados «grandes datos», y por lo tanto han exigido tecnologías que sean lo suficientemente robustas para evaluar y utilizar esos datos. Esa es la razón clave por la cual la mayoría de las tecnologías en la era digital actual necesitan un marco de IA.

En este blog, discutiremos los 10 mejores marcos de inteligencia artificial para aprender en 2022 . Entonces empecemos.

1. TensorFlow

Es casi seguro que una investigación mínima sobre los marcos de trabajo de IA lo lleve a TensorFlow . Fue desarrollado por el equipo de Google Brain para uso interno de Google en producción e investigación. La versión principal se lanzó en 2015 bajo la Licencia Apache 2.0. Google lanzó una versión actualizada: Tensor 2.0, en septiembre de 2019 . Se puede usar dentro de una variedad de lenguajes de programación, particularmente Python, JavaScript, C++ y Java también. 

Características clave:

• Potencia computacional : Se puede utilizar en cualquier CPU o GPU y por lo tanto tiene una alta potencia computacional .
• Uso de la abstracción de gráficos: utiliza la abstracción de gráficos para crear modelos de máquinas. TensorFlow permite la construcción de redes neuronales con gráficos que representan operaciones como Nodes.

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2. PyTorch

PyTorch es uno de los marcos más elegidos, ya que es súper adaptable en términos de integraciones y lenguajes. Fue desarrollado por el laboratorio de investigación de inteligencia artificial de Facebook y se lanzó en enero de 2016 como una biblioteca de código abierto que se utiliza principalmente en software de aprendizaje profundo, visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural. Otra característica notable de Pytorch es su gran afinidad con iOS y Android.  

Características clave:

• Gráfico computacional : durante el tiempo de ejecución, tiene soporte para gráficos computacionales . Por lo tanto, expresar y evaluar una expresión matemática es más fácil en PyTorch.
• Fácil depuración : utiliza herramientas de depuración como IPDB y PDB. Los programadores pueden usar el IDE PyCharm de Python para la depuración debido al gráfico computacional en tiempo de ejecución.

3. Teano

Theano es un marco de trabajo de IA basado en Python capaz de ofrecer la máxima precisión para redes que necesitan una gran potencia computacional. Se utiliza para manipular y evaluar expresiones matemáticas, normalmente expresiones con valores matriciales. Las expresiones en Theano se evalúan más rápido debido a la generación dinámica de código. También es compatible con módulos de alto nivel como Lasagne.  

Características clave:

• Velocidad de ejecución : puede usar GPU y ejecutar fragmentos de expresiones en GPU o CPU, que es más rápido que Python.
• Relación de precisión impecable : es conocido por su precisión y proporciona una gran relación de precisión independientemente de cuán mínimos sean los valores, lo que lo hace altamente preferible.

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4. Microsoft CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit es un marco versátil que admite la remodelación de voz, mensajes y texto. El lanzamiento inicial de este marco se realizó el 25 de enero de 2016. Este marco proporciona una expresión eficiente de redes de bajo y alto nivel y sus recursos aseguran una alta eficiencia debido a una utilización óptima. Microsoft CNTK es compatible con Python y C++ y, por lo tanto, puede trabajar con varios servidores a la vez, acortando la duración de todo el proceso.  

Características clave:

• Muy avanzado: es muy avanzado ya que es compatible con GAN, CNN y RNN. Además, CNTK está altamente optimizado para proporcionar precisión, escalabilidad e integración de alto nivel.
• Evaluación más rápida: ofrece una evaluación más rápida de los modelos de máquinas que proporciona un entorno escalable.

5. Scikit-aprender

Scikit-learn ofrece una variedad de algoritmos supervisados ​​y no supervisados ​​y está basado en Python. Su último lanzamiento fue el 25 de diciembre de 2021. A través de SciKit se puede comprobar la veracidad de modelos supervisados ​​sobre datos no vistos. Además, las características particulares de las imágenes y el texto se pueden extraer utilizando este marco.  

Características clave:

• Moderación de la dimensionalidad : reducción de atributos en los datos para la selección y resumen de características.
• Algoritmos de aprendizaje supervisado: tiene una gran cantidad de algoritmos de aprendizaje supervisado, como máquinas de vectores de soporte y árboles de decisión.
• Algoritmos de aprendizaje no supervisados : también tiene algoritmos no supervisados ​​como análisis de conglomerados, factorización y redes neuronales no supervisadas.

6. Mahout Apache

Apache Mahout tiene como objetivo el desarrollo de marcos escalables y es una de las redes de código abierto preferidas. Permite que las aplicaciones analicen grandes volúmenes de datos en un período relativamente corto. También permite la programación evolutiva ya que Mahout viene con capacidades de funciones distribuidas. Está desarrollado en Java y Scala.  

Características clave:

• Marco listo para usar: Mahout es muy favorable para los desarrolladores en términos de realizar minería de datos en conjuntos de datos considerables, debido a su marco listo para usar.
• Matemáticamente expresivo: Utiliza Scala DSL que es matemáticamente muy expresivo. Por lo tanto, la amplitud de ideas que se pueden representar en ese lenguaje específico es mayor.

7. Aprendizaje automático de Amazon

Amazon Machine Learning es un jugador nuevo en la esfera de la IA, pero se está volviendo famoso rápidamente debido a sus características aptas. Fue lanzado inicialmente el 29 de noviembre de 2017 . Las operaciones fundamentales de este marco consisten en análisis de datos, entrenamiento de modelos y evaluación. Amazon Machine Learning es muy amigable para principiantes ya que tiene herramientas personalizadas para cada nivel de experiencia. Por lo tanto, es una opción preferible para los desarrolladores de todos los niveles.  

Características clave:

• Uso amplio: este marco es ampliamente utilizado por desarrolladores, científicos de datos e investigadores de aprendizaje automático, ya que permite descubrir patrones en los datos del usuario final a través de algoritmos y construir modelos matemáticos basados ​​en estos patrones.
• Marco abstracto: Amazon Machine Learning proporciona menos versatilidad debido a su marco abstracto.
• Marco impulsado por IA: este marco tiene menos código debido a su marco y API impulsados ​​por IA. Permite a los analistas de negocios desarrollar modelos de ML y pronosticar predicciones precisas sin mucha experiencia en ML.