Los 9 marcos principales en el mundo de la inteligencia artificial

Atrás quedaron los tiempos en que la IA se consideraba ficticia.


Desde los robots hasta el Google Siri y ahora la introducción del nuevo Google Duplex, la inteligencia artificial parece haber avanzado mucho para volverse cada vez más humana.

La demanda de aprendizaje automático y de inteligencia artificial ha crecido exponencialmente. Además, la comunidad misma ha aumentado como resultado, y eso ha llevado a la evolución de algunos marcos de IA que hacen que aprender IA sea mucho más fácil.

En este artículo, discutiremos algunos de los mejores marcos para comenzar con el desarrollo de IA.

Flujo tensorial

Proveniente de la familia Google, Flujo tensorial demuestra ser un marco robusto de código abierto que admite aprendizaje profundo y al que se puede acceder incluso desde un dispositivo móvil.

El flujo de tensor se considera una herramienta adecuada para el desarrollo de programas estadísticos. Como ofrece capacitación distribuida, los modelos de máquina pueden entrenarse de manera mucho más efectiva en cualquier nivel de abstracción que prefiera el usuario.

Caracteristicas

  • Una interfaz de programación múltiple escalable para una fácil programación.
  • Fuertes motores de crecimiento, con una fuerte comunidad de código abierto
  • Proporciona manuales extensos y bien documentados para las personas.

Pros

  • El lenguaje utilizado por el flujo de tensor es Python, que es muy popular hoy en día..
  • Este marco es capaz de alta potencia computacional. Por lo tanto, se puede usar en cualquier CPU o GPU.
  • Utiliza la abstracción de gráficos computacionales para crear modelos de máquina

Contras

  • Para tomar una decisión o predicción, el marco pasa los datos de entrada a través de múltiples nodos. Esto puede llevar mucho tiempo.
  • También carece de muchos de los modelos pre-entrenados de IA.

Microsoft CNTK

Microsoft CNTK es un marco de código abierto más rápido y versátil que se basa en redes neuronales que admiten la remodelación de texto, mensajes y voz.

Proporciona un entorno de escalado eficiente debido a una evaluación general más rápida de los modelos de máquina al tiempo que se ocupa de la precisión..

Microsoft CNTK tiene integraciones con los principales conjuntos de datos masivos, por lo que es la mejor opción para ser adoptada por grandes jugadores como Skype, Cortana, etc., con una arquitectura muy expresiva y fácil de usar..

Caracteristicas

  • Altamente optimizado para proporcionar eficiencia, escalabilidad, velocidad e integraciones de alto nivel.
  • Tiene componentes integrados como ajuste de hiperparámetros, modelos de aprendizaje supervisado, refuerzo, CNN, RNN, etc..
  • Los recursos se utilizan para proporcionar la mejor eficiencia..
  • Redes propias que se pueden expresar de manera eficiente, como API completas, tanto de alto nivel como de bajo nivel

Pros

  • Como es compatible con Python y C ++, este marco puede funcionar con varios servidores a la vez y, por lo tanto, hace que el proceso de aprendizaje sea más rápido.
  • Se ha desarrollado teniendo en cuenta los desarrollos recientes en el mundo de la IA. La arquitectura de Microsft CNTK admite GAN, RNN y CNN.
  • Permite la capacitación distribuida para entrenar modelos de máquinas de manera efectiva.

Contras

  • Carece de una placa de visualización y soporte móvil ARM.

Cafe

Cafe es una red de aprendizaje profundo que viene junto con el conjunto precargado de redes neuronales entrenadas. Esta debería ser su primera elección si su fecha límite está cerca.

Conocido por sus capacidades de procesamiento de imágenes, este marco también tiene soporte extendido de MATLAB.

Caracteristicas

  • Todos sus modelos están escritos en esquemas de texto sin formato.
  • Ofrece velocidad masiva y trabajo altamente eficiente ya que ya está precargado.
  • Una comunidad activa de código abierto para discusión y código colaborativo.

Pros

  • Entrelazando C, C ++ y Python, también admite el modelado de CNN (redes neuronales convolucionales)
  • Eficiente al calcular tareas numéricas debido a su velocidad.

Contras

  • Caffe no es capaz de manejar datos complejos, pero es relativamente rápido mientras maneja el procesamiento visual de imágenes.

Theano

Utilizando GPU en lugar de CPU, este marco admite investigación de aprendizaje profundo y es capaz de ofrecer precisión para redes que necesitan una gran potencia de cálculo. Por ejemplo, el cálculo de matrices multidimensionales requiere alta potencia y Theano es capaz de eso.

Theano se basa en python, que es un lenguaje de programación probado cuando se trata de un procesamiento y respuesta más rápidos.

Caracteristicas

  • La evaluación de las expresiones es más rápida debido a la generación dinámica de código.
  • Proporciona una excelente relación de precisión incluso cuando los valores son mínimos.
  • Las pruebas unitarias son una característica importante de Theano, ya que le permiten al usuario autoverificar su código, así como detectar y diagnosticar errores fácilmente.

Pros

  • Theano ofrece soporte eficiente para todas las aplicaciones de uso intensivo de datos, pero requiere combinarse con otras bibliotecas.
  • Eficientemente optimizado para la CPU y la GPU

Contras

  • No habrá más actualizaciones o adiciones de características a la versión actual de Theano.

 Amazon machine learning

Ser una tendencia en la comunidad de IA, Amazon machine learning ofrece soporte de alta gama en el desarrollo de herramientas de autoaprendizaje.

Este marco ya tiene bases de usuarios existentes en sus múltiples servicios como AWS, S3 y Amazon Redshift. Este es un servicio administrado por Amazon, con tres operaciones realizadas en el modelo, que son análisis de datos, capacitación del modelo y evaluación..

Caracteristicas

  • Hay herramientas personalizadas para cada nivel de experiencia en AWS, incluso si es un principiante, científico de datos o desarrollador
  • La seguridad es de suma importancia, por lo que todos los datos están encriptados
  • Proporciona amplias herramientas para el análisis y la comprensión de datos.
  • Integraciones con todos los principales conjuntos de datos.

Pros

  • No necesita escribir mucho código con este marco. En cambio, te permite interactuar con el marco impulsado por IA a través de las API.
  • Comúnmente utilizado por científicos de datos, desarrolladores e investigadores de ML.

Contras

  • Carece de flexibilidad ya que todo el marco está abstraído, por lo que si desea elegir un algoritmo de normalización o aprendizaje automático en particular, no puede.
  • También carece de visualización de datos.

Antorcha

los Antorcha es un marco de código abierto que podría soportar operaciones numéricas. Ofrece numerosos algoritmos para un desarrollo más rápido de redes de aprendizaje profundo..

Se usa ampliamente en los laboratorios de inteligencia artificial de Facebook y Twitter. Hay un marco basado en Python conocido como PyTorch que ha demostrado ser más simple y confiable.

Caracteristicas

  • Presenta muchas rutinas para indexar, cortar y transponer con un modelo de matriz N-dimensional
  • Existen rutinas de optimización, principalmente numéricas basadas en modelos de redes neuronales
  • El soporte de GPU es altamente eficiente
  • Se integra fácilmente con iOS y Andriod

Pros

  • Muy alta flexibilidad en cuanto a lenguajes e integraciones.
  • Alto nivel de velocidad y eficiencia de utilización de GPU
  • Los modelos preexistentes están disponibles para capacitar los datos sobre.

Contras

  • La documentación no es muy clara para los usuarios, por lo que presenta una curva de aprendizaje más pronunciada
  • Falta de código para uso inmediato, por lo que lleva tiempo.
  • Inicialmente se basa en un lenguaje de programación llamado Lua, y no muchos lo saben..

Accord.Net

Accord.net es un marco basado en C # que ayuda en el desarrollo de redes neuronales utilizadas para el procesamiento de audio e imagen.

Las aplicaciones pueden usar esto tanto comercialmente como para producir aplicaciones de visión por computadora, procesamiento de señales y aplicaciones de estadísticas..

Caracteristicas

  • Código base maduro y bien probado, ya que comenzó en 2012
  • Proporciona un conjunto completo de modelos de muestra y conjuntos de datos para que su aplicación comience rápidamente

Pros

  • Cuenta con el apoyo continuo de un equipo de desarrollo activo..
  • Este marco bien documentado que maneja eficientemente la computación y visualización intensiva numérica
  • La implementación de algoritmos y procesamiento de señales se puede realizar convenientemente con este marco.
  • Puede manejar fácilmente la optimización numérica y las redes neuronales artificiales..

Contras

  • No es muy conocido en comparación con otros marcos.
  • Su rendimiento es más lento en comparación con otros marcos..

Apache Mahout

Apache Mahout, Al ser un marco de código abierto, tiene como objetivo el desarrollo de marcos escalables de aprendizaje automático. No trata las API como tales, pero ayuda en la implementación de nuevos algoritmos de aprendizaje automático por parte de científicos e ingenieros de datos..

Caracteristicas

  • Conocido por su DSL Scala, que es matemáticamente muy expresivo
  • Extiende el soporte a múltiples backends que se distribuyen.

Pros

  • Ayuda en la agrupación, filtrado colaborativo y clasificación.
  • Sus operaciones computacionales hacen uso de las bibliotecas de Java, que son más rápidas..

Contras

  • Las bibliotecas de Python no son tan compatibles como las bibliotecas de Java con este marco.
  • Sus operaciones computacionales son más lentas que Spark MLib.

Spark MLib

Spark MLib framework de Apache es compatible con R, Scala, Java y Python. Se puede cargar con flujos de trabajo de Hadoop para proporcionar algoritmos de aprendizaje automático como clasificación, regresión y agrupación.

Además de Hadoop, también se puede integrar con la nube, Apache o incluso sistemas independientes..

Caracteristicas

  • El alto rendimiento es uno de los elementos clave y se dice que es 100 veces más rápido que MapReduce
  • Spark es excepcionalmente versátil y se ejecuta en múltiples entornos informáticos.

Pros

  • Puede procesar grandes cantidades de datos rápidamente, ya que funciona en el cálculo iterativo.
  • Está disponible en muchos idiomas y se puede conectar fácilmente.
  • Cicla grandes escalas de procesamiento de datos con facilidad.

Contras

  • Se puede enchufar solo con Hadoop.
  • Es difícil entender el mecanismo de este marco, sin un trabajo extenso sobre el mismo

Comparación del marco de AI

Marco de referenciaIdiomaFuente abierta?Características de la arquitectura
TensorFlowC ++ o PythonsiUtiliza estructuras de datos
Microsoft CNTKC++siBasado en GPU / CPU. Es compatible con RNN, GNN y CNN.
CafeC++siSu arquitectura soporta CNN
TheanoPitónsiArquitectura flexible que le permite desplegarse en cualquier GPU o CPU
Amazon Machine LearningMúltiples idiomassiProveniente de Amazon, utiliza AWS.
AntorchaLuasiSu arquitectura permite cálculos potentes..
Accord.NetC#siCapaz de cálculos científicos y reconocimiento de patrones..
Apache MahoutJava, ScalasiCapaz de hacer que las máquinas aprendan sin tener que programar
Spark MLibR, Scala, Java y PythonsiLos conductores y los ejecutores corren en sus procesadores. Grupos horizontales o verticales.

Espero que lo anterior le ayude a elegir el marco de AI para su próximo desarrollo de aplicaciones modernas.

Si eres un desarrollador y buscas aprender un aprendizaje profundo para entrar en la IA, entonces puedes considerar tomar esto curso especializado en línea por Coursera.

Jeffrey Wilson Administrator
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