Los 8 mejores marcos de aprendizaje automático que todos los científicos de datos deben conocer

Desde que Machine Learning se convirtió en una herramienta tecnológica principal en la industria, la popularidad y la demanda de los marcos de Machine Learning se han disparado. De hecho, los marcos de ML se han convertido en un paradigma estándar en el desarrollo de modelos y aplicaciones de IA/ML, y con razón. El mayor beneficio del marco de ML es que democratiza el desarrollo de algoritmos y modelos de ML y, al mismo tiempo, acelera todo el proceso.

En palabras simples, un marco de aprendizaje automático es una herramienta, biblioteca o interfaz que permite a los desarrolladores/ingenieros de ML crear modelos de ML eficientes rápidamente, sin necesidad de profundizar en los detalles de los algoritmos subyacentes.

Ofrecen un enfoque conciso y directo para definir modelos mediante el empleo de una gran cantidad de componentes preconstruidos y optimizados. Gracias a su factor de facilidad de uso, los marcos de ML están ganando terreno constantemente más allá de la comunidad de código abierto para ser aprovechados también por grandes corporaciones.

Los mejores marcos de aprendizaje automático

1. TensorFlow

TensorFlow es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto que abarca un ecosistema sólido de herramientas, bibliotecas y recursos para el cálculo numérico rápido mediante gráficos de flujo de datos. Tiene una arquitectura simple y flexible que facilita el desarrollo de modelos y experimentación de ML de última generación. Lee más sobre Tensorflow.

Los gráficos de flujo de datos pueden procesar lotes de datos ("tensores") utilizando una serie de algoritmos descritos por un gráfico, en el que los movimientos de datos a través del sistema se denominan "flujos". así es como TensorFlow recibe su nombre.

TensorFlow permite un fácil desarrollo de modelos ML. Incluso puede entrenar e implementar sus modelos ML en cualquier lugar. Además, la herramienta le permite ensamblar los gráficos en C++ o Python y procesarlos en CPU o GPU.

2. Teano

Theano es una de las bibliotecas populares de Python diseñada para ayudar a los desarrolladores a definir, optimizar y evaluar cálculos matemáticos que comprenden matrices multidimensionales. Fue desarrollado en el laboratorio LISA para facilitar el desarrollo rápido y eficiente de algoritmos ML.

Theano se jacta de una excelente integración con NumPy y aprovecha la GPU para realizar cálculos rápidos con uso intensivo de datos. Aparte de esto, Theano presenta una diferenciación simbólica eficiente y permite la generación dinámica de código en C.

3. Café

Caffe es un marco de aprendizaje profundo. Es una de las bibliotecas de aprendizaje profundo de código abierto. Si bien está escrito en C++, tiene una interfaz de Python. La idea central detrás de esta combinación fue promover la expresión, la velocidad y la modularidad. Caffe fue desarrollado en la Universidad de California, Berkeley.

Caffe es el framework más rápido para el desarrollo de Redes Neuronales Profundas. Tiene una arquitectura expresiva que permite la innovación, mientras que su código extensible fomenta el desarrollo activo.

Tiene una interfaz de Matlab y Python bien estructurada y le permite cambiar entre CPU y GPU con la configuración de una sola bandera para entrenar e implementar en clústeres de productos básicos. Otro beneficio es que Caffe no requiere ningún código duro para definir modelos y optimizar el rendimiento.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn es una biblioteca ML de código abierto basada en Python diseñada para la codificación ML y la creación de modelos ML. Está construido sobre tres bibliotecas populares de Python, a saber, NumPy, SciPy y Matplotlib. Scikit-Learn tiene la mejor documentación entre todas las bibliotecas de código abierto.

Scikit-Learn está cargado con una amplia gama de algoritmos ML supervisados ​​y no supervisados ​​como vecinos k, máquina de vectores de soporte (SVM), aumento de gradiente, bosques aleatorios, etc. La herramienta es muy recomendable para tareas de modelado estadístico y minería de datos.

5. Aprendizaje automático de Amazon (Amazon ML)

Amazon ML es un servicio basado en la nube que abarca la gama más amplia de servicios de ML e IA para empresas. Está equipado con una gran cantidad de herramientas de visualización, asistentes y funciones de IA preentrenadas que lo ayudan a crear modelos intuitivos de ML desde cero, sin perder mucho tiempo en comprender las complejidades de los complejos algoritmos de ML.

Con Amazon ML, los desarrolladores de todos los niveles pueden aprender a usar y manejar diversas herramientas y tecnologías de ML. Puede conectarse a los datos almacenados en Amazon S3, Redshift o RDS y ejecutar la clasificación binaria, la categorización multiclase o la regresión de los datos para desarrollar modelos de aprendizaje automático. Si bien puede crear modelos de aprendizaje automático personalizados aprovechando marcos de código abierto, también puede usar Amazon SageMaker para crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático a escala.

6. H2O

H2O es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto. Aprovecha las matemáticas y el análisis predictivo para encontrar soluciones a algunos de los problemas comerciales más desafiantes de la industria moderna. Combina varias características únicas que no se encuentran actualmente en otros marcos de ML, como WebUI fácil de usar e interfaces familiares, la mejor tecnología de código abierto de su clase y soporte agnóstico de datos para todos los tipos de archivos y bases de datos comunes.

H2O le permite trabajar con sus lenguajes y herramientas existentes al mismo tiempo que le permite extenderse sin problemas al entorno Hadoop. Está altamente orientado a los negocios y promueve la toma de decisiones basada en datos. La herramienta es más adecuada para el modelado predictivo, el análisis de riesgo y fraude, el análisis de seguros, la tecnología publicitaria, la atención médica y la inteligencia del cliente.

7. Kit de herramientas cognitivas de Microsoft

El kit de herramientas cognitivas de Microsoft (anteriormente conocido como CNTK) es un conjunto de herramientas ofrecido por Microsoft para ayudar a los desarrolladores a aprovechar la inteligencia oculta en grandes conjuntos de datos aprovechando las tecnologías de aprendizaje profundo.

El kit de herramientas cognitivas de Microsoft ayuda a las redes neuronales a filtrar grandes conjuntos de datos no estructurados. Es altamente compatible con numerosos lenguajes de programación y algoritmos ML y proporciona escalado, velocidad y precisión de calidad comercial. Con su arquitectura intuitiva, reduce significativamente el tiempo de formación. Además, le permite personalizarlo eligiendo las métricas, redes y algoritmos según sus requisitos.

8. Apache Singa

SINGA, un proyecto de incubación de Apache, es una plataforma general de aprendizaje profundo distribuida para entrenar modelos de aprendizaje profundo. Su diseño es el de un modelo de programación intuitivo basado en la abstracción de capas. SINGA cuenta con una arquitectura flexible para promover la formación distribuida escalable.

Es compatible con una variedad de arquitecturas populares de aprendizaje profundo, incluidas las redes Feed-Forward, las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN) e incluso modelos de energía como la máquina restringida de Boltzmann (RBM).

Terminando

Listo: hemos nombrado para usted algunos de los marcos de ML de mayor rendimiento y más utilizados en el mundo. Ahora es su turno de probarlos para su próximo modelo y aplicación de ML. La mejor parte es que cada herramienta viene con características únicas que hacen que Machine Learning sea mucho más divertido y emocionante.

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