Las 7 mejores herramientas de software de aprendizaje profundo en 2022 [Revisión completa]

El aprendizaje profundo es el lado funcional de la inteligencia artificial que permite que las computadoras aprendan, tal como aprenden los humanos. Las herramientas o programas de aprendizaje profundo podrán imitar el funcionamiento del cerebro humano para procesar datos e identificar patrones para la toma de decisiones.

Los algoritmos de aprendizaje profundo ayudan a las empresas a desarrollar modelos que pueden predecir resultados más precisos para ayudarlos a tomar mejores decisiones.

Las aplicaciones de aprendizaje profundo son responsables de múltiples cambios en el mundo actual, la mayoría de los cuales tienen implicaciones de gran alcance en la forma en que vivimos en el mundo. Veamos las diversas herramientas de aprendizaje profundo que están disponibles en el mercado ahora.

Herramientas de aprendizaje profundo más útiles en 2022

1. Diseñador neuronal

Neural Designer es una aplicación profesional para descubrir patrones desconocidos, relaciones complejas y predecir tendencias reales a partir de conjuntos de datos utilizando redes neuronales. La empresa emergente con sede en España Artelnics desarrolló Neural Designer, que se ha convertido en una de las aplicaciones de escritorio más populares para la minería de datos. Neural Designer utiliza redes neuronales como modelos matemáticos que imitan la función del cerebro humano. Construye modelos computacionales que funcionan como el sistema nervioso central.

2. H2O.ai

H2O se desarrolló desde cero utilizando Java como tecnología central y se integró de manera eficiente con la mayoría de los otros productos como Spark y Apache Hadoop. Esto da una flexibilidad extrema a los clientes. Con H2O, cualquiera puede aplicar análisis predictivos y aprendizaje automático fácilmente para resolver problemas comerciales difíciles.

Utiliza un marco de código abierto con una GUI basada en web fácil de usar, la interfaz más familiar. Todos los tipos de bases de datos y archivos comunes son compatibles con el soporte estándar independiente de datos. La herramienta es enormemente escalable y ayuda en la puntuación de datos en tiempo real.

3. Kit de aprendizaje profundo

Apple usa este marco de aprendizaje profundo en la mayoría de sus productos, como iOS, OS X, tvOS, etc. Apple lo usa para admitir modelos de aprendizaje profundo preentrenados en los dispositivos de Apple que tienen GPU. DeepLearningKit utiliza redes neuronales convolucionales profundas como el reconocimiento de imágenes. Actualmente está capacitado con el marco Caffe Deep Learning, pero el objetivo a largo plazo es admitir el uso de otros modelos de aprendizaje profundo como TensorFlow y Torch.

4. Kit de herramientas cognitivas de Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit es un conjunto de herramientas de uso comercial que entrena a los sistemas de aprendizaje profundo para que aprendan con precisión como el cerebro de un zumbido. Es gratuito de código abierto y fácil de usar. Proporciona capacidades de escalado excepcionales junto con velocidad y precisión y calidad de nivel empresarial. Permite a los usuarios aprovechar la inteligencia dentro de conjuntos de datos masivos a través del aprendizaje profundo.

Microsoft Cognitive Toolkit describe las redes neuronales como una secuencia de pasos computacionales a través de un gráfico dirigido. Los nodos de hoja del gráfico dirigido representan valores de entrada o parámetros de red. Las herramientas funcionan excepcionalmente bien con conjuntos de datos masivos. Los productos de Microsoft como Skype, Cortana, Bing, Xbox utilizan el kit de herramientas cognitivas de Microsoft para generar inteligencia artificial a nivel industrial.

5. Kerás

Keras es una biblioteca de aprendizaje profundo que tiene funcionalidades mínimas. Fue desarrollado con un enfoque en permitir la experimentación rápida y funciona con Theano y TensorFlow. El beneficio clave es que puede llevarte de la idea a una velocidad rápida.

Está desarrollado en Python y funciona como una biblioteca de redes neuronales de alto nivel capaz de ejecutarse sobre TensorFlow o Theano. Permite la creación de prototipos fácil y rápido utilizando modularidad total, extensibilidad y minimalismo. Keras admite redes convolucionales, redes recurrentes, una combinación de ambas y esquemas de conectividad arbitrarios como entrenamiento de múltiples entradas y múltiples salidas.

6. ConvNetJS

ConvNetJS permite a los usuarios formular y resolver redes neuronales usando JavaScript. Es un módulo experimental de aprendizaje por refuerzo basado en Deep Q Learning. No hay necesidad de otro software, compiladores, instalaciones o GPU. Las contribuciones de otras comunidades han ampliado la biblioteca y el código completo está disponible en GitHub bajo la licencia MIT. Puede especificar y entrenar redes convolucionales para procesar imágenes.

7. Antorcha

La antorcha es un programa de código abierto altamente eficiente. Este marco de computación científica admite algoritmos de aprendizaje automático mediante GPU. Utiliza un lenguaje de secuencias de comandos dinámico LuaJIT y una implementación subyacente de C/CUDA. La antorcha tiene una potente función de matriz N-dimensional, muchas rutinas para indexar, cortar, transponer, etc. Tiene un excelente soporte de GPU y se puede integrar para que pueda funcionar con iOS, Android, etc.

Conclusión

Estas son algunas de las mejores herramientas de aprendizaje profundo más populares. Esperamos que este artículo haya podido arrojar algo de luz sobre el aprendizaje profundo y las herramientas de software de aprendizaje profundo.

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