Las 7 mejores bibliotecas de aprendizaje profundo de código abierto que puede probar hoy

Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning que se enfoca en enseñar y entrenar computadoras para hacer algo que es natural para los humanos: aprender a través de ejemplos y experiencia. Busca imitar el funcionamiento del cerebro humano, particularmente cómo procesa datos y crea patrones neuronales para tomar decisiones.

Deep Learning involucra algoritmos inspirados en la estructura del cerebro humano. Estos algoritmos se conocen como Redes Neuronales Artificiales. Un modelo de aprendizaje profundo puede aprender a realizar funciones de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o sonido.

Estos modelos se entrenan utilizando conjuntos de datos etiquetados y arquitecturas de redes neuronales que comprenden varias capas. Con la capacitación y los datos adecuados, los modelos de aprendizaje profundo pueden lograr una precisión tal que puede superar la inteligencia de los humanos.

Dado que el aprendizaje profundo sigue siendo un concepto en evolución, puede ser bastante abrumador para los principiantes que recién ingresan al campo. En tal escenario, la mejor manera de avanzar es haciendo uso de plataformas de aprendizaje profundo de código abierto. Estas bibliotecas de aprendizaje profundo vienen con comunidades activas que pueden ayudarlo a aprender más sobre el campo y perfeccionar sus habilidades de aprendizaje automático.

¡Aquí hay diez bibliotecas de aprendizaje profundo de código abierto con las que debe familiarizarse!

Principales bibliotecas de aprendizaje profundo de código abierto

1) TensorFlow

TensorFlow es una plataforma integral de código abierto para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Basada en JavaScript, esta biblioteca de software viene equipada con un ecosistema completo de herramientas y recursos comunitarios que permiten entrenar e implementar modelos ML en navegadores.

TensorFlow presenta una arquitectura prolija y flexible que facilita el desarrollo rápido de modelos de aprendizaje automático y computación de aprendizaje automático de última generación. Puede ejecutarse sin problemas tanto en CPU como en GPU y también en plataformas de TPU.

TensorFlow también tiene una biblioteca liviana para implementar modelos en dispositivos móviles e integrados llamada TensorFlow Lite. Y para aquellos que deseen entrenar, validar e implementar modelos ML en grandes entornos de producción, existe TensorFlow Extended.

2) Keras

Keras es una biblioteca de redes neuronales de código abierto que puede ejecutarse sobre TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit y PlaidML. Está escrito en Python y, por lo tanto, es muy fácil de usar, modular y extensible.

Aunque Keras permite una experimentación rápida con redes neuronales profundas, no puede manejar computación de bajo nivel. Utiliza otra biblioteca llamada "backend" para cálculos de bajo nivel.

La velocidad es una ventaja fundamental de Keras: dado que tiene soporte integrado para el paralelismo de datos, puede procesar grandes volúmenes de datos y, al mismo tiempo, acelerar el tiempo necesario para entrenar modelos. Además, Keras es compatible con una gran cantidad de dispositivos y plataformas y, por lo tanto, muchas comunidades de IA lo utilizan ampliamente para modelos de aprendizaje profundo.

3) Kit de herramientas cognitivas de Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) es un kit de herramientas de código abierto diseñado por Microsoft para el aprendizaje profundo distribuido de grado comercial. Demuestra el funcionamiento de las redes neuronales como una serie de pasos computacionales a través de un gráfico dirigido.

CNTK se puede usar como una herramienta de ML independiente a través de su propio lenguaje de descripción de modelos (BrainScript) o se puede incorporar como una biblioteca en código Python/C#/C++. Le permite combinar tipos de modelos populares, incluidos los DNN de avance, las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN).

Además, también puede implementar el aprendizaje de descenso de gradiente estocástico (propagación inversa de errores) con diferenciación y paralelización automáticas en múltiples GPU y servidores.

4) Café

Caffe es una biblioteca de Deep Learning escrita en C++ pero con una interfaz de Python. Fue desarrollado en la Universidad de California, Berkeley.

Caffe fue diseñado teniendo en cuenta tres características fundamentales: velocidad, expresión y modularidad. Si bien tiene una arquitectura expresiva que facilita la aplicación y la innovación, el código extensible de Caffe fomenta el desarrollo activo.

No hay necesidad de codificación dura para definir modelos y optimizar el rendimiento. La velocidad de Caffe lo hace perfecto para el despliegue industrial y los experimentos de investigación.

5) PyTorch

PyTorch es un marco ML de código abierto basado en la biblioteca Torch. Está diseñado para acelerar el viaje desde la creación de prototipos de investigación hasta la implementación de producción. PyTorch tiene una interfaz C++ junto con una interfaz de Python altamente pulida, que es el enfoque central del desarrollo. Tiene dos aspectos de alto nivel:

• Redes neuronales profundas diseñadas en un sistema de diferenciación automática basado en cinta.
• Computación de tensor que tiene una fuerte función de aceleración a través de unidades de procesamiento de gráficos.

PyTorch se utiliza para aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial. Su backend "torch.distributed" facilita la capacitación distribuida escalable y la optimización del rendimiento en investigación y producción.

6) Aprendizaje Profundo4J

Deeplearning4j (DL4J) es la primera biblioteca de aprendizaje profundo distribuida de grado comercial escrita en Java y desarrollada para Java y Scala. Por lo tanto, es compatible con cualquier lenguaje JVM como Scala, Clojure o Kotlin.

DL4J aprovecha los últimos marcos de computación distribuida: Apache Spark y Hadoop para acelerar la capacitación y llevar la IA a los entornos comerciales para su uso en CPU y GPU distribuidas. De hecho, el rendimiento de DL4J en múltiples GPU es igual al rendimiento de Caffe.

7) Teano

Theano es una biblioteca de Python que lo ayuda a definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas que involucran matrices multidimensionales. Theano presenta una excelente integración con NumPy y utiliza GPU para realizar cálculos rápidos con uso intensivo de datos. Además, tiene una diferenciación simbólica eficiente y permite la generación dinámica de código en C.

Theano está principalmente diseñado para manejar diferentes tipos de cómputo requeridos para grandes algoritmos de redes neuronales utilizados en Deep Learning. Por lo tanto, es una poderosa herramienta para desarrollar proyectos de Deep Learning. Puede tomar estructuras y convertirlas en código eficiente que use NumPy y otras bibliotecas nativas.

Terminando…

Hay muchas otras bibliotecas de aprendizaje profundo además de las siete que hemos mencionado. Incluyen TFLearn, Caffe2, Torch, DLib, Neon, Chainer, H2O.ai y Shogun, por nombrar algunos. Si es un principiante en Deep Learning, no se apresure con todas las herramientas y plataformas de Deep Learning a la vez.

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