Estás leyendo la publicación: 10 mejores software de aprendizaje automático (2023)
El aprendizaje automático (ML) es la clave del éxito de muchas empresas en este mundo basado en datos. Es la técnica utilizada para permitir que las máquinas realicen tareas sin recibir instrucciones explícitas de los humanos. Las tecnologías de aprendizaje automático pueden “aprender” por sí mismas analizando los datos e identificando patrones.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden diseñarse previamente para especializarse en una tarea específica, o pueden permitir que el usuario implemente sus propios modelos específicos para sus datos. El auge de los datos y el aprendizaje automático también ha llevado a un aumento en el software de aprendizaje automático, que son herramientas dedicadas que se utilizan para la IA y el aprendizaje automático. Parte de este software está especializado en cosas como contabilidad o contratación, mientras que otras herramientas de aprendizaje automático se pueden adaptar a conjuntos de datos únicos.
Aquí están los 10 mejores software de aprendizaje automático:
1. Plataforma de inteligencia artificial de Google Cloud
Encabezando nuestra lista de los 10 mejores software de aprendizaje automático se encuentra Google Cloud AI Platform, que le permite entrenar sus modelos de aprendizaje automático a escala, alojar su modelo entrenado en la nube y utilizar su modelo para hacer predicciones sobre nuevos datos. Combina la plataforma AI, AutoML y MLOps al tiempo que ofrece ciencia de datos de apuntar y hacer clic con AutoM, así como también optimización avanzada de modelos.
Google realmente reunió todos sus activos bajo un mismo techo con AI Platform, cubriendo una amplia gama de servicios de ML como preparación de datos, capacitación, ajuste, implementación, colaboración y uso compartido de modelos de aprendizaje automático. Su AI Hub es donde puede descubrir, compartir e implementar modelos ML. Es un catálogo de modelos reutilizables que se pueden implementar en uno de los entornos de ejecución de AI Platform. Incluye muchas otras funciones, como máquinas virtuales de aprendizaje profundo, canalizaciones de Kubeflow y más.
Estas son algunas de las características principales de Google Cloud AI Platform:
- Explicaciones de IA
- Interfaz fácil de usar
- Buena conexión con TPU y TensorFlow
- Varios servicios de ML
2. Aprendizaje automático de Azure
Otra opción principal para el software ML es Azure Machine Learning, que incluye muchas funciones excelentes que permiten a los científicos de datos extraer datos de una amplia gama de fuentes. También permite a los expertos crear modelos ML con secuencias de comandos simples y prácticas de codificación comprensibles para los humanos.
Una de las características principales del software ML es que ofrece MLOps para ayudar a las organizaciones a crear, probar e implementar modelos ML rápidamente. El ciclo de vida de ML se puede simplificar y los usuarios pueden aprovechar Azure DevOps o GitHub Actions para programar, administrar y automatizar canalizaciones de ML y realizar análisis de deriva de datos para mejorar el rendimiento del modelo.
Estas son algunas de las características principales de Azure Machine Learning:
- Modelos pre-entrenados
- Complementos de productos gratuitos
- Disponible para aquellos con conocimientos de codificación limitados
- Simplifica el trabajo remoto
3. Aprendizaje automático de IBM
La suite IBM Machine Learning es la combinación de varios productos, como IBM Watson Studio, IBM Watson Machine Learning, IBM Cloud Pak for Data e IBM Watson Openscale. A través del software de aprendizaje automático, puede construir modelos de IA con herramientas de código abierto, monitorear los modelos e implementarlos con sus aplicaciones.
IBM Watson Machine Learning Accelerator es una capacidad de aprendizaje profundo en IBM Watson Studio en IBM Cloud Pak for Data. Ayuda a las empresas a realizar una amplia gama de tareas, como escalar la informática, las personas y las aplicaciones de forma dinámica en cualquier nube. También puede administrar y unificar grandes conjuntos de datos y modelos con transparencia y visibilidad.
Estas son algunas de las características principales de la suite IBM Machine Learning:
- Preparación, combinación y modelado de datos de arrastrar y soltar
- Análisis de texto para datos no estructurados
- API fácil de usar
- Modelado ilimitado
4. Aprendizaje automático de Amazon
Amazon Machine Learning ha construido una sólida reputación, con usuarios que confían en la plataforma para crear, implementar y ejecutar aplicaciones de aprendizaje automático en la nube a través de AWS. Incluye procesamiento de lenguaje natural (NLP), reconocimiento de imágenes y más.
Amazon Machine Learning permite predicciones precisas, conocimientos profundos de sus datos, gastos generales operativos reducidos y experiencia del cliente mejorada. La plataforma lo ayuda en cada etapa de los procesos de adopción de ML, ofreciendo un conjunto completo de servicios, infraestructura y recursos de implementación de IA y ML.
Estas son algunas de las características principales de Amazon Machine Learning:
- Resuelva problemas comerciales del mundo real en cualquier industria
- Adapte el ML a las necesidades del negocio
- Soluciones específicas de la industria
- Maneja grandes conjuntos de datos usando múltiples servidores
Otra de las mejores opciones para el software de aprendizaje automático es Neural Designer, una plataforma de aprendizaje automático de alto rendimiento que utiliza una serie de herramientas de arrastrar y soltar, apuntar y hacer clic. El software es especialmente útil para aquellos que buscan implementar modelos de redes neuronales en las industrias de ingeniería, banca, seguros, atención médica, comercio minorista y consumo.
La plataforma fácil de usar se basa en un protocolo bien definido para crear modelos de redes neuronales, lo que le permite desarrollar aplicaciones impulsadas por IA sin programación ni diagramas de bloques de construcción. También contiene algoritmos de última generación para la preparación de datos, entrenamiento de modelos, análisis de pruebas, selección de funciones, optimización de respuestas e implementación de modelos.
Estas son algunas de las características principales de Neural Designer:
- Maneja problemas de optimización de parámetros.
- Buena gestión de la memoria con grandes conjuntos de datos
- Cálculos optimizados para CPU y GPU
- Interfaz fácil de usar
6. Anaconda
Anaconda es un excelente software de aprendizaje automático para pequeñas empresas o autónomos, y lo utilizan grandes nombres como AT&T y Toyota. Incluye una variedad de características como un administrador de paquetes de Conda, un repositorio en espejo o basado en la nube, un administrador de entorno y paquetes comerciales y ancho de banda ilimitados.
El software de aprendizaje automático simplifica la administración y la implementación de paquetes, y consta de un gran conjunto de herramientas que lo ayudan a recopilar fácilmente datos de fuentes mediante el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Estas características son la razón por la que Anaconda es la mejor opción para los científicos de datos y los profesionales de TI.
Estas son algunas de las características principales de Anaconda:
- Gratis y de código abierto
- Más de 1500 paquetes de ciencia de datos Python/R
- Simplifica la administración y la implementación de paquetes
- Herramientas para recopilar fácilmente datos de fuentes usando ML e AI
7. H2O.ai
Una plataforma fácil de usar, H2O.ai fue nombrada Visionaria por Gartner en el Cuadrante Mágico de 2020 para plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático. La plataforma AI ofrece protección contra fraudes, optimización de precios, detección de anomalías y mucho más.
H2O.ai es de código abierto y se puede utilizar para beneficiar a las empresas de muchas maneras. La plataforma acelera la conversión de datos a predicciones, aprovecha los lagos y silos de datos y permite que las cargas de trabajo de IA se implementen sin problemas en las instalaciones y en la nube.
Otro punto importante de venta para H2O.ai es que proporciona escala en los algoritmos de ML y compatibilidad con todos los principales lenguajes de programación, como Python y Java.
Estas son algunas de las principales características de H2O.ai:
- Soporte de grandes datos
- Modelado flexible
- Transparencia de código abierto
- Acelera la conversión de datos a predicciones
8. TensorFlow
TensorFlow es una plataforma de código abierto muy popular que ofrece una amplia gama de capacidades para facilitar los cálculos automáticos y de aprendizaje profundo. Su enfoque gráfico es útil para visualizar datos y permite una fácil depuración de nodos con el uso de TensorBoard.
TensorFlow también es compatible con Keras, lo que permite a sus usuarios codificar secciones de funcionalidad de alto nivel en él. Además de esto, la plataforma es altamente escalable, pudiendo realizarse casi todas las operaciones. Los usuarios pueden desarrollar cualquier tipo de sistema con TensorFlow gracias a su característica de ser desplegado en cada máquina y representación gráfica de un modelo.
Esto ha llevado a que TensorFlow se utilice para desarrollar sistemas como Airbnb y Dropbox.
Estas son algunas de las características principales de TensorFlow:
- Proceso de depuración y capacitación fácil de usar
- de uso gratuito
- Enorme biblioteca de funciones para tareas relacionadas con texto, imágenes, video y más
- Compatibilidad con varias GPU
9. Hechizo
Casi al final de nuestra lista está Spell, que es un software de aprendizaje automático especialmente útil para la colaboración. La plataforma se especializa en construir y gestionar proyectos de ML en entornos en evolución. Permite a los usuarios distribuir fácilmente su código para ejecutar proyectos en paralelo, acceder a espacios de trabajo colaborativos de Jupyter e implementar modelos en infraestructuras basadas en Kubernetes.
Spell también ofrece funciones sencillas de configuración e incorporación para permitir la expansión de equipos, así como herramientas de consola web intuitivas y herramientas de línea de comandos.
Estas son algunas de las características principales de Spell:
- Comandos simples
- Interfaz de línea de comandos y usabilidad
- Funciones de incorporación
- Útil para entornos en evolución de alto impacto
10 Kit de herramientas cognitivas de Microsoft (CNTK)
Cerrando nuestra lista de los 10 mejores software de aprendizaje automático está Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), que es la solución de IA de Microsoft que entrena a la máquina con sus algoritmos de aprendizaje profundo. Puede manejar datos de Python, C++ y mucho más.
CNTK es un conjunto de herramientas de código abierto para el aprendizaje profundo distribuido de calidad comercial y permite a los usuarios combinar fácilmente tipos de modelos populares como DNN de avance, redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN/LSTms).
La herramienta de aprendizaje automático puede incluirse como una biblioteca en sus programas Python, C# o C++, o puede usarse como un software de aprendizaje automático independiente a través de su propio lenguaje de descripción de modelos.
Estas son algunas de las principales características de CNTK:
- Fuente abierta
- Aprendizaje profundo distribuido de calidad comercial
- Combina fácilmente tipos de modelos populares
- Incluido como biblioteca o herramienta independiente
