Software de aprendizaje automático más popular en 2022

La IA es un campo de la informática que se centra en la creación de máquinas inteligentes que pueden replicar el comportamiento humano. En la actualidad, la adopción de IA o aprendizaje automático ha aumentado enormemente entre las empresas, así como también ha crecido la cantidad de herramientas de software para los desarrolladores.

Saber qué aplicación de software usar puede significar la diferencia entre crear un bot racista y sexista con un nombre de una sílaba y construir un algoritmo de IA completamente funcional.

Hemos seleccionado las mejores herramientas de aprendizaje automático del mercado para que puedas proporcionar soluciones de desarrollo de software de manera eficaz.

Ejemplos reales de aprendizaje automático

Con la ayuda de los sistemas de aprendizaje automático, podemos examinar datos, aprender de ellos y tomar decisiones. El aprendizaje automático implica algoritmos y la biblioteca de aprendizaje automático es un conjunto de algoritmos.

A continuación se presentan algunos ejemplos reales de ML:

Netflix

Si has usado Netflix, debes saber que te recomiendan algunas películas o programas para ver en función de lo que has visto anteriormente. El aprendizaje automático se utiliza para esta recomendación y para seleccionar los datos que coinciden con tu elección. Utiliza los datos anteriores.

Facebook

El segundo ejemplo sería Facebook.

Cuando subes una foto a Facebook, puedes reconocer a una persona en esa foto y sugerirte amigos mutuos. ML se utiliza para estas predicciones. Utiliza datos como tu lista de amigos, fotos disponibles, etc. y hace predicciones basadas en eso.

Estos son algunos ejemplos que nos ayudan a comprender cómo se utiliza el aprendizaje automático. ML es similar a AI hasta cierto punto, sin embargo, hay una diferencia entre los dos. Está relacionado con la minería de datos.

¿Cómo nos ayuda el aprendizaje automático?

Ayuda a través de un potente procesamiento.

Con la ayuda del aprendizaje automático, los sistemas toman mejores decisiones, a gran velocidad y la mayoría de las veces son precisas. El uso de esta técnica es económico y puede analizar conjuntos de datos grandes y complejos.

Tipos de aprendizaje automático

A continuación se enumeran los distintos tipos:

Aprendizaje automático supervisado

Los datos anteriores se utilizan para hacer predicciones en el aprendizaje automático supervisado.

Un ejemplo de aprendizaje automático supervisado es el filtrado de spam de correos electrónicos. Todos usamos Gmail, Yahoo o Outlook. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para decidir qué correo electrónico es spam y cuál no.

En función de los datos anteriores, como los correos electrónicos recibidos, los datos que usamos, etc., el sistema hace predicciones sobre un correo electrónico en cuanto a si es un correo no deseado o no. Estas predicciones pueden no ser perfectas, pero son precisas la mayoría de las veces.

La clasificación y la regresión son los algoritmos de ML que se incluyen en el ML supervisado.

Aprendizaje automático no supervisado

El aprendizaje automático no supervisado encuentra patrones ocultos.

Anteriormente vimos el ejemplo de Facebook. Este es un ejemplo de aprendizaje automático no supervisado. Los algoritmos de agrupación y asociación se incluyen en este tipo de aprendizaje automático.

Aprendizaje automático de refuerzo

El aprendizaje automático de refuerzo se utiliza para mejorar o aumentar la eficiencia.

Exploremos algunos ejemplos de los algoritmos mencionados anteriormente.

• Clasificación: filtrado de spam de correos electrónicos.
• Regresión: estos algoritmos también aprenden de los datos anteriores, como los algoritmos de clasificación, pero nos da el valor como salida. Ejemplo: pronóstico del tiempo.
• Agrupamiento: estos algoritmos usan datos y dan resultados en forma de grupos de datos. Ejemplo: Decidir los precios de la casa/terreno en un área particular (ubicación geográfica).
• Asociación: cuando compras productos de sitios de compras, el sistema recomienda otro conjunto de productos. Los algoritmos de asociación se utilizan para esta recomendación.

Todo esto tiene que ver con el aprendizaje automático. Ahora echemos un vistazo al mejor software de aprendizaje automático.

Las 25 principales herramientas de aprendizaje automático

Hay varias herramientas de aprendizaje automático disponibles en el mercado. A continuación se enumeran las más populares.

TensorFlow

TensorFlow ofrece una biblioteca JS que ayuda en el desarrollo del aprendizaje automático. Sus API te ayudarán a crear y entrenar los modelos.

Creo que todos los amantes del aprendizaje automático que trabajan con aplicaciones de aprendizaje automático conocen TensorFlow. Es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que te ayuda a desarrollar tus modelos ML. El equipo de Google lo desarrolló. Tiene un esquema flexible de herramientas, bibliotecas y recursos que permite a los investigadores y desarrolladores crear e implementar aplicaciones de aprendizaje automático.

Características:

• Ayuda en la construcción y entrenamiento de tus modelos.
• También puedes ejecutar tus modelos existentes con TensorFlow.js, que es un convertidor de modelos.
• Ayuda en la red neuronal.
• Un sistema de aprendizaje profundo de ciclo completo.
• Entrena y crea modelos ML sin esfuerzo utilizando API de alto nivel como Keras con una ejecución entusiasta.
• Este es un software de código abierto y altamente flexible.
• También puede realizar cálculos numéricos utilizando gráficos de flujo de datos.
• Se ejecuta en GPU y CPU, y también en varias plataformas informáticas móviles.
• Implementa y entrena eficientemente el modelo en la nube.

También puedes usarlo de 2 maneras, es decir, instalándolo a través de NPM o mediante etiquetas de script.

Google Cloud ML Engine

Si estás entrenando a tu clasificador con una gran cantidad de datos, tu PC o computadora portátil podría funcionar bastante bien. Sin embargo, ¿si tienes millones o miles de millones de datos de entrenamiento? ¿O el algoritmo es bastante sofisticado y lleva mucho tiempo ejecutarlo correctamente? Debes usar Google Cloud ML Engine para su rescate. Es una plataforma alojada donde los desarrolladores de aplicaciones de aprendizaje automático y los científicos de datos crean y ejecutan modelos de aprendizaje automático de calidad óptima.

Estas son las principales características:

• Proporciona capacitación, construcción, aprendizaje profundo y modelado predictivo de modelos de aprendizaje automático.
• Los dos servicios a saber. la predicción y el entrenamiento se pueden utilizar de forma independiente o conjunta.
• Este software es muy utilizado por las empresas, es decir, detectando nubes en una imagen satelital, respondiendo más rápido a los correos electrónicos de los clientes.
• Puede ser ampliamente utilizado para entrenar un modelo complejo.

Aprendizaje automático de Amazon (AML)

Amazon Machine Learning (AML) es una aplicación de software de aprendizaje automático robusta y basada en la nube que pueden utilizar todos los niveles de habilidad de los desarrolladores de aplicaciones web o móviles. Este servicio administrado se usa ampliamente para crear modelos de aprendizaje automático y generar predicciones. Además de esto, integra datos de múltiples fuentes: Redshift, Amazon S3 o RDS.

Estas son las principales características:

• Amazon Machine Learning proporciona asistentes y herramientas de visualización.
• Admite tres tipos de modelos, es decir, clasificación multiclase, clasificación binaria y regresión.
• Permite a los usuarios crear un objeto de origen de datos a partir de la base de datos MySQL.
• Además de esto, permite a los usuarios crear un objeto de origen de datos a partir de los datos almacenados en Amazon Redshift.
• Los conceptos fundamentales son modelos ML, fuentes de datos, evaluaciones, predicciones en tiempo real y predicciones por lotes.

Accord.NET

Es un marco de aprendizaje automático .Net que se combina con bibliotecas de procesamiento de imágenes y audio escritas en C#. Este marco consta de múltiples bibliotecas para una amplia gama de aplicaciones, es decir, reconocimiento de patrones, procesamiento de datos estadísticos y álgebra lineal. Incluye Accord.Statistics, Accord.Math y Accord.MachineLearning.

Características:

• Consta de más de 40 estimaciones no paramétricas y paramétricas de distribuciones estadísticas.
• Se utiliza para crear aplicaciones de audición por computadora, visión por computadora, procesamiento de señales y estadísticas de nivel de producción.
• Contiene más de 35 pruebas de hipótesis que incluyen pruebas ANOVA de dos y una vía, pruebas no paramétricas como la prueba de Kolmogorov-Smirnov y muchas más.
• Tiene más de 38 funciones del kernel.

Mahout Apache

Apache Mahout es un Scala DSL matemáticamente expresivo y un marco de trabajo de álgebra lineal distribuida. Es un proyecto de código abierto y gratuito de Apache Software Foundation. El objetivo principal de este marco es implementar un algoritmo rápidamente para matemáticos, científicos de datos y estadísticos.

Características:

• Implementar técnicas de aprendizaje automático que incluyen recomendación, agrupación y clasificación.
• Un marco extensible para construir algoritmos escalables.
• Incluye bibliotecas de matrices y vectores.
• Ejecutar sobre Apache Hadoop utilizando el paradigma MapReduce.

Shogun

Una biblioteca de aprendizaje automático gratuita y de código abierto, fue desarrollada por primera vez por Gunnar Raetsch y Soeren Sonnenburg en el año 1999. Esta herramienta está escrita en lenguaje de programación C ++. Literalmente, ofrece algoritmos y estructuras de datos para problemas de aprendizaje automático. También es compatible con muchos lenguajes como R, Python, Java, Octave, C#, Ruby, Lua, etc.

Características:

• Se enfoca principalmente en máquinas kernel como problemas de regresión y máquinas de vectores de soporte para clasificación.
• Esta herramienta está diseñada inicialmente para el aprendizaje a gran escala.
• Esta herramienta permite vincular a otras bibliotecas de aprendizaje automático como LibLinear, LibSVM, SVMLight, LibOCAS, etc.
• También proporciona interfaces para Lua, Python, Java, C#, Octave, Ruby, MatLab y R.
• Puede procesar una gran cantidad de datos, como 10 millones de muestras.

Orix 2

Es una realización de la arquitectura lambda y se basa en Apache Kafka y Apache Spark. Se utiliza para el aprendizaje automático a gran escala en tiempo real. Es un marco para crear aplicaciones que incluye aplicaciones de extremo a extremo para filtrado, empaquetado, regresión, clasificación y agrupación. La última versión de esta herramienta es Oryx 2.8.0.

Características:

• Tiene tres niveles: especialización en la parte superior que proporciona abstracciones de ML, nivel de arquitectura lambda genérica, implementación de extremo a extremo de los mismos algoritmos de ML estándar.
• Oryx 2 es una versión mejorada del proyecto original Oryx 1.
• Consta de tres capas que cooperan una al lado de la otra, como la capa de velocidad, la capa de lote y la capa de servicio.
• También hay una capa de transporte de datos que mueve datos entre las capas y recibe información de fuentes externas.

Apache Singa

Este software de aprendizaje automático fue iniciado por DB System Group en la Universidad Nacional de Singapur en el año 2014, en colaboración con el grupo de bases de datos de la Universidad de Zhejiang. Este software ML es ampliamente utilizado en reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural. También es compatible con una amplia gama de modelos populares de aprendizaje profundo. Tiene 3 componentes principales: IO, Core y Model.

Características:

• La abstracción de dispositivos es compatible para ejecutarse en dispositivos de hardware.
• Arquitectura flexible para entrenamiento distribuido escalable.
• La abstracción de tensor está permitida para modelos de aprendizaje automático más avanzados.
• Esta herramienta incluye clases de IO mejoradas para escribir, leer, codificar y decodificar archivos y datos.
• Se ejecuta en marcos de entrenamiento asíncronos, síncronos e híbridos.

Apache Spark MLlib

Es una biblioteca de aprendizaje automático escalable y se ejecuta en Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes, de forma independiente o en la nube. Además de esto, puede acceder a datos de múltiples fuentes de datos. Se incluye una amplia gama de algoritmos como Clasificación: bayesiana ingenua, regresión logística, Regresión: regresión lineal generalizada, Agrupación: K-medias, por nombrar algunos. Sus utilidades de flujo de trabajo son la construcción de ML Pipeline, las transformaciones de funciones, la persistencia de ML, etc.

Características:

• Se pueden utilizar fuentes de datos de Hadoop como HDFS, HBase o archivos locales. Por lo tanto, es fácil conectarse a los flujos de trabajo de Hadoop.
• Facilidad de uso. Se puede utilizar en Java, Scala, Python y R.
• MLlib encaja en las API de Spark e interactúa con NumPy en las bibliotecas de Python y R.
• Contiene algoritmos de alta calidad y supera mejor que MapReduce.

Kit de aprendizaje automático de Google para dispositivos móviles

Si eres un desarrollador de aplicaciones móviles , entonces, el equipo de Android de Google ofrece un KIT ML que combina la experiencia del aprendizaje automático y la tecnología para crear aplicaciones más sólidas, optimizadas y personalizadas para ejecutar en un dispositivo. Puedes usar esta herramienta de software de aprendizaje automático para aplicaciones de detección de rostros, reconocimiento de texto, detección de puntos de referencia, etiquetado de imágenes y escaneo de códigos de barras.

Características:

• Proporciona tecnologías poderosas.
• Se ejecuta en el dispositivo o en la nube según los requisitos específicos.
• Utiliza soluciones de desarrollo de software listas para usar o modelos personalizados.
• El kit es una integración con la plataforma de desarrollo móvil Firebase de Google.

Core ML de Apple

Core ML de Apple es un marco basado en aprendizaje automático que te ayuda a integrar modelos de aprendizaje automático en tu aplicación móvil. Debes colocar el archivo del modelo de aprendizaje automático en yu proyecto, y Xcode crea una clase contenedora de Swift u Objective-C automáticamente. El uso de este modelo es sencillo y puedes aprovechar cada GPU y CPU para obtener el máximo rendimiento.

Características:

• Actúa como base para marcos y funcionalidades específicos de dominio.
• Core ML admite fácilmente Computer Vision para el análisis preciso de imágenes, GameplayKit para evaluar los árboles de decisión aprendidos y Natural Language para el procesamiento del lenguaje natural.
• Está cuidadosamente optimizado para el rendimiento en el dispositivo.
• Se construye sobre primitivos de bajo nivel.

PyTorch

PyTorch es otra herramienta popular de código abierto que ofrece una dura competencia a TensorFlow. Tiene dos características importantes: computación de tensor con procesamiento acelerado en GPU y redes neuronales integradas en un sistema de diferenciación automática basado en cinta.

Además, PyTorch admite una gran cantidad de bibliotecas y herramientas de ML que pueden admitir una variedad de soluciones. Algunos ejemplos incluyen AllenNLP y ELF, que es una plataforma de investigación de juegos. PyTorch también admite C++ y Java además de Python.

Una de las principales diferencias entre PyTorch y TensorFlow es que PyTorch admite gráficos de flujo de datos dinámicos, mientras que TensorFlow se limita a gráficos estáticos. En comparación con TensorFlow, PyTorch es más fácil de aprender e implementar, ya que TensorFlow necesita mucho trabajo de código.

PyTorch Lightning

Es un contenedor sobre PyTorch, creado principalmente para redirigir el enfoque en la investigación en lugar de la ingeniería o las tareas redundantes. Abstrae las complejidades subyacentes del modelo y las estructuras de código comunes para que el desarrollador pueda concentrarse en múltiples modelos en un lapso breve.

Los dos puntos fuertes, como sugiere parcialmente el nombre, son la velocidad y la escala. Es compatible con la integración de TPU y elimina las barreras para usar múltiples GPU. Para escalar, permite que los experimentos se ejecuten en paralelo en varias máquinas virtuales a través de grid.ai.

PyTorch Lightning tiene una necesidad significativamente menor de código debido a los contenedores de alto nivel. Sin embargo, eso no restringe la flexibilidad ya que el objetivo principal de PyTorch es reducir la necesidad de código repetitivo redundante. Los desarrolladores aún pueden modificar y profundizar en las áreas que necesitan personalización.

Scikit-learn

Es uno de los principales marcos de trabajo de código abierto ideal para comenzar con el aprendizaje automático. Tiene contenedores de alto nivel que permiten a los usuarios jugar con múltiples algoritmos y explorar la amplia gama de modelos de clasificación, agrupación y regresión.

Para la mente curiosa, scikit-learn también puede ser una excelente manera de obtener una visión más profunda de los modelos simplemente desenvolviendo el código y siguiendo las dependencias. La documentación de Scikit-learn es muy detallada y fácil de leer tanto para principiantes como para expertos.

Scikit-learn es ideal para soluciones de ML con una asignación de tiempo y recursos limitada. Está estrictamente centrado en el aprendizaje automático y ha sido una parte fundamental de las soluciones predictivas de marcas populares en los últimos años.

Catalyst

Es otro marco PyTorch creado específicamente para soluciones de aprendizaje profundo. Catalyst es fácil de investigar y se ocupa de las tareas de ingeniería, como la reutilización y la reproducibilidad del código, lo que facilita la experimentación rápida.

El aprendizaje profundo siempre se ha considerado complejo y Catalyst permite a los desarrolladores ejecutar modelos de aprendizaje profundo con unas pocas líneas de código. Es compatible con algunos de los mejores modelos de aprendizaje profundo, como el optimizador de guardabosques, el promedio de peso estocástico y el entrenamiento de un ciclo.

Catalyst guarda el código fuente y las variables de entorno para permitir experimentos reproducibles. Algunas otras características notables incluyen puntos de control del modelo, devoluciones de llamadas y detención anticipada.

XGBoost

Es un algoritmo de entrenamiento de modelos basado en árboles que utiliza el aumento de gradiente para optimizar el rendimiento. Es una técnica de aprendizaje por conjuntos, lo que significa que se utilizan varios algoritmos basados ​​en árboles para lograr la secuencia óptima del modelo.

Con el aumento de gradiente, XGBoost hace crecer los árboles uno tras otro para que los siguientes árboles puedan aprender de la debilidad de los anteriores. Modera gradualmente el peso de los alumnos débiles y fuertes al tomar prestada información del modelo de árbol anterior.

Para mejorar la velocidad, XGBoost admite la mejora de modelos paralelos en entornos distribuidos como Hadoop o MPI. XGBoost es ideal para grandes conjuntos de datos de entrenamiento y combinaciones de características numéricas y categóricas.

LightGBM

Como XGBoost, también es un algoritmo de aumento de gradiente que utiliza modelos basados ​​en árboles. Pero cuando se trata de velocidad, LightGBM tiene ventaja sobre XGBoost. LightGBM es más adecuado para grandes conjuntos de datos que, de lo contrario, consumirían mucho tiempo de entrenamiento con otros modelos.

Si bien la mayoría de los algoritmos basados ​​en árboles dividen el nivel del árbol o en profundidad, LightGBM viene con la técnica única de división en hojas o en anchura que ha demostrado aumentar el rendimiento. Aunque esto tiende a sobreajustar el modelo, el desarrollador puede evitar la situación ajustando el parámetro max_ depth.

LightGBM requiere poco espacio de memoria a pesar de trabajar con conjuntos de datos pesados, ya que reemplaza los valores continuos con contenedores discretos. También es compatible con el aprendizaje paralelo, que nuevamente es un gran ahorro de tiempo.

CatBoost

Es un algoritmo de aumento de gradiente que proporciona los mejores resultados de su clase con un entrenamiento mínimo en comparación con la mayoría de los modelos de aprendizaje automático. Es una herramienta de código abierto y se ha convertido en un favorito popular debido a su facilidad de uso.

CatBoost reduce los esfuerzos de preprocesamiento, ya que puede manejar datos categóricos de forma directa y óptima. Lo hace generando codificaciones numéricas y experimentando con varias combinaciones en segundo plano.

Si bien CatBoost ofrece la posibilidad de realizar un ajuste extenso con una gama de múltiples hiperparámetros, no requiere muchos ajustes y puede producir resultados sin sobreajustar los datos de entrenamiento. Es adecuado para datos de bajo y alto volumen.

Fast.ai

El eslogan de Fast.ai lo dice todo: «Hacer que las redes neuronales vuelvan a pasar desapercibidas». Fast.ai tiene como objetivo hacer que el aprendizaje profundo sea accesible en múltiples idiomas, sistemas operativos y pequeños conjuntos de datos. Se desarrolló con la idea de que el aprendizaje por transferencia es una fortaleza clave en el aprendizaje profundo y puede reducir una gran cantidad de trabajo de ingeniería redundante.

Ofrece una interfaz de alto nivel fácil de usar para modelos de aprendizaje profundo y también permite a los usuarios descargar un conjunto de modelos previamente entrenados. Fast.ai tiene múltiples contenedores que ocultan las complejidades de la arquitectura del modelo subyacente. Esto permite a los desarrolladores centrarse en la inteligencia de datos y los avances en los procesos.

Fast.ai también es extremadamente popular por compartir su curso en línea gratuito, «Aprendizaje profundo práctico para codificadores», que no exige ningún requisito previo, pero profundiza en los conceptos de aprendizaje profundo e ilustra cómo hacerlo fácil a través de fast.ai.

Knime

Es una herramienta de aprendizaje automático de código abierto que se basa en GUI. Lo mejor de Knime es que no requiere ningún conocimiento de programación. Todavía se puede hacer uso de las instalaciones proporcionadas por Knime. Por lo general, se utiliza para fines relacionados con los datos. Por ejemplo, manipulación de datos, minería de datos, etc.

Además, procesa datos creando diferentes flujos de trabajo y luego los ejecuta. Viene con repositorios que están llenos de diferentes nodos. Estos nodos luego se llevan al portal Knime. Y finalmente, se crea y ejecuta un flujo de trabajo de nodos.

RapidMiner

RapidMiner es una buena noticia para los no programadores. Es una plataforma de ciencia de datos y tiene una interfaz muy sorprendente. RapidMiner es independiente de la plataforma, ya que funciona en sistemas operativos multiplataforma.

Con la ayuda de esta herramienta, uno puede usar sus propios datos y probar sus propios modelos. Su interfaz es muy fácil de usar. Solo arrastras y sueltas. Esta es la razón principal por la que también es beneficioso para los no programadores.

Jupyter notebook

Es una de las herramientas de aprendizaje automático más utilizadas entre todas. Es un procesamiento muy rápido, así como una plataforma eficiente. Además, es compatible con tres idiomas, a saber. Julia, R, Python.

Así, el nombre de Jupyter está formado por la combinación de estos tres lenguajes de programación. Jupyter Notebook permite al usuario almacenar y compartir el código en vivo en forma de cuadernos. También se puede acceder a él a través de una GUI. Por ejemplo, navegador winpython, navegador anaconda, etc.

Estudio de aprendizaje automático de Azure

Microsoft lanza el estudio de aprendizaje automático de Azure. Al igual que Cloud AutoML de Google, este es un producto de Microsoft que brinda servicios de aprendizaje automático a los usuarios. Azure Machine Learning Studio es una manera muy fácil de formar conexiones de módulos y conjuntos de datos.

Junto con esto, Azure también tiene como objetivo proporcionar instalaciones de inteligencia artificial al usuario. Al igual que TensorFlow, también funciona en CPU y GPU.

Orange3

Es un software de minería de datos que es la última versión del software Orange. Orange3 ayuda en el preprocesamiento, la visualización de datos y otras cosas relacionadas con los datos. Se puede acceder a Orange3 a través de Anaconda Navigator. Es realmente muy útil en la programación de Python. Junto con esto, también puede ser una gran interfaz de usuario.

IBM Watson

Si estás buscando una plataforma totalmente funcional con una serie de herramientas tanto para equipos de investigación como para empresas, consulta la plataforma Watson de IBM.

Watson es una suite API de código abierto. Sus usuarios tienen acceso a códigos de muestra, un kit de herramientas de inicio y pueden crear motores de búsqueda cognitivos y agentes virtuales. Sus herramientas pueden ser utilizadas por cualquier desarrollador para crear su propio software en la nube, y los precios son muy amigables para el cliente, lo que la convierte en una buena solución para pequeñas y medianas empresas.

Además, Watson tiene una plataforma de creación de chatbots que pueden usar los principiantes en aprendizaje automático para un entrenamiento de bots más rápido.

Anaconda

Es una plataforma ML de código abierto para análisis de datos que funciona con Python y R. Puede ejecutarse en cualquier sistema operativo compatible con otras plataformas. Permite a los desarrolladores usar más de 1500 paquetes de ciencia de datos de Python y R, administrar bibliotecas y entornos (incluidos Dask, NumPy y pandas).

Anaconda tiene excelentes capacidades de visualización para informes y modelado. Esta herramienta es popular porque reúne muchas herramientas con una sola instalación.

Cómo elegir la herramienta adecuada

En el aprendizaje automático, no hay un «aprendizaje de todos los oficios»: ninguna herramienta puede solucionar todos los problemas debido a las grandes variaciones en los problemas y datos del mundo real. Pero hay modelos de herramientas de formación que te quedan como anillo al dedo, específicamente a ti y a tus necesidades.

Para poder elegir una herramienta de capacitación de modelo principal para tu solución, debes evaluar tu proceso de desarrollo existente, la infraestructura de producción, el nivel de habilidades de tu equipo, las restricciones de cumplimiento y detalles vitales similares para poder precisar la herramienta adecuada.

Sin embargo, una característica clave que a menudo se pasa por alto, lo que conduce a una base débil y una serie inestable de soluciones, a largo plazo, es la capacidad de la herramienta de entrenamiento de modelos para rastrear metadatos o la capacidad de integrarse sin problemas con un almacén de metadatos y herramientas de monitorización.

Los metadatos del modelo involucran activos como parámetros de entrenamiento, métricas de experimentos, versiones de datos, configuraciones de canalización, archivos de referencia de peso y mucho más. Estos datos son poderosos y reducen tanto la producción como el tiempo de recuperación del modelo. Para elegir el almacén de metadatos adecuado, tu equipo puede realizar un análisis de coste-beneficio entre la creación de soluciones nuevas y la compra de soluciones existentes.

Conclusión

Como se sugirió anteriormente, ninguna herramienta tiene que ser la solución para cada caso de negocio o problema de aprendizaje automático. Incluso si ninguna de las herramientas parece encajar perfectamente contigo, una combinación de ellas puede ser la forma ideal de hacerlo, ya que la mayoría de ellas son compatibles entre sí.

El truco es enumerar primero algunas de las mejores herramientas en el espacio, que ya hemos hecho por ti, y luego explorar las preseleccionadas para llegar gradualmente a la combinación adecuada. ¡Las herramientas compartidas aquí son fáciles de instalar y tienen una extensa documentación en sus respectivos sitios para un inicio fácil!