Las 12 mejores herramientas de aprendizaje automático en 2022 para tener en tus manos

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son las últimas tendencias en el mundo tecnológico actual. Con las aplicaciones de IA y ML dominando casi todos los aspectos del mundo moderno, desde algo tan simple como un motor de recomendación hasta el automóvil autónomo, la IA y el ML son omnipresentes.

A medida que más y más empresas exploran con entusiasmo los límites de estas tecnologías emergentes, se crean importantes oportunidades de empleo para los aspirantes. A nivel mundial, tanto las corporaciones gigantes como las pequeñas empresas emergentes están aprovechando los beneficios de estas tecnologías disruptivas, lo que abre nuevas y emocionantes perspectivas para el empleo.

Sin embargo, para poder conseguir un trabajo en AI o ML, primero debe estar bien versado en las herramientas de Machine Learning. Las herramientas de aprendizaje automático y el software de aprendizaje automático permiten a los desarrolladores de aplicaciones web/móviles crear algoritmos de aprendizaje automático eficientes y funcionales. Estos algoritmos, a su vez, se pueden utilizar para diversos fines: crear motores de recomendación, predecir con precisión patrones de búsqueda, filtrado de spam, detección de fraude y mucho más.

¡Hemos compilado una lista de las doce mejores herramientas para Machine Learning que son excelentes tanto para principiantes como para profesionales experimentados!

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Principales herramientas de aprendizaje automático en 2019

1. TensorFlow

Desarrollado inicialmente por Google, TensorFlow es una biblioteca de software de aprendizaje automático de código abierto para el cálculo numérico mediante gráficos de flujo de datos. Cuenta con un conjunto integral y flexible de herramientas, bibliotecas y recursos que le permiten crear, entrenar e implementar aplicaciones ML sin problemas.

TensorFlow es una excelente herramienta de aprendizaje automático para sistemas de aprendizaje profundo y redes neuronales. Otra gran característica de TensorFlow es que puede ejecutarse en GPU y CPU, así como en plataformas informáticas móviles.

2. Aprendizaje automático de Amazon (AML)

La herramienta Amazon Machine Learning es una aplicación de software de aprendizaje automático basada en la nube. Lo utilizan principalmente desarrolladores de todo el mundo para crear modelos de aprendizaje automático y generar predicciones. Lo mejor de esto es que puede ser utilizado por desarrolladores de aplicaciones web/móviles de todos los niveles.

AML admite tres tipos de modelos de ML, que incluyen regresión, clasificación multiclase y clasificación binaria. Puede integrar datos de múltiples fuentes como Redshift, Amazon S3 y RDS. Además, le permite crear objetos de origen de datos a partir de la base de datos MySQL.

3. Auto-WEKA

Auto-WEKA es una herramienta de minería de datos diseñada para realizar una selección de algoritmos combinados y una optimización de hiperparámetros sobre los algoritmos de clasificación y regresión que implementa WEKA.

Entonces, cuando se alimenta un conjunto de datos en WEKA, explora la configuración de hiperparámetros para varios algoritmos y recomienda al usuario el más preferido: el que ofrece un rendimiento de generalización confiable. La herramienta utiliza un enfoque totalmente automatizado y aprovecha las innovaciones recientes en la optimización bayesiana.

4. BigML

Cuando hablamos de herramientas de Machine Learning, no podemos permitirnos perder BigML. Es una plataforma ML integral que ofrece una gran cantidad de algoritmos ML para resolver problemas complejos del mundo real a través de un marco unificado e integrado. Diseñado explícitamente para Machine Learning, BigML viene con una amplia gama de funciones bien integradas dentro de una interfaz de usuario web conveniente. Le permite cargar su conjunto de datos, construir y compartir sus modelos ML, entrenar y evaluar sus modelos y generar nuevas predicciones, ya sea individualmente o en un lote.

BigML abarca varios aspectos útiles de ML, que incluyen clasificación, regresión, pronóstico de series temporales, análisis de conglomerados, detección de anomalías, modelado de temas, etc., todos los cuales se aplican a una amplia gama de aplicaciones predictivas.

5. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML es una colección de productos ML que permite a los desarrolladores con experiencia limitada en ML entrenar modelos de alta calidad de acuerdo con los requisitos comerciales únicos. Se basa en la tecnología de búsqueda de arquitectura neuronal y aprendizaje de transferencia de última generación de Google.

La herramienta ofrece una GUI ordenada y simple para entrenar, evaluar, mejorar e implementar modelos basados ​​en un conjunto de datos determinado. Puede generar una predicción en su modelo entrenado a través de la API de Vision existente agregando un modelo personalizado. Puede almacenar los datos en el almacenamiento en la nube de forma segura.

6. MLflow

MLflow es una plataforma de código abierto diseñada para administrar el ciclo de vida completo de ML (incluida la experimentación, la reproducibilidad y la implementación de modelos de ML). Tiene tres componentes principales: Seguimiento, Proyectos y Modelos, cada uno de los cuales realiza funciones únicas.

MLflow tiene numerosas integraciones integradas como TensorFlow, PyTorch Keras, Spark, H20.ai, Python, Java, R, Kubernetes, Docker, Azure ML y Google Cloud. Estos pueden ser muy útiles para crear modelos de ML que se adapten a necesidades específicas.

7. Scikit-Aprender

Scikit-Learn es una de las bibliotecas más útiles para ML en Python. Construida sobre NumPy, SciPy y Matplotlib, esta biblioteca basada en Python contiene una variedad de herramientas eficientes para el aprendizaje automático y el modelado estadístico. Estos incluyen clasificación, regresión, agrupamiento y reducción de dimensionalidad, selección de modelos y preprocesamiento.

Dado que es una biblioteca de código abierto con una comunidad activa, siempre se está mejorando. Y tenga la seguridad de que si alguna vez se queda atascado en un problema sin salida, siempre puede comunicarse con la comunidad de Scikit-Learn para obtener ayuda.

8. Mahout apache

Apache Mahout es un marco de álgebra lineal distribuida de código abierto y Scala DSL matemáticamente expresivo diseñado para desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático escalables. Es utilizado principalmente por científicos de datos, matemáticos y estadísticos para la implementación rápida de algoritmos ML.

Además de ofrecer una plataforma extensible para construir algoritmos escalables, Apache Mahout también incluye bibliotecas de matrices y vectores. Puede ejecutarse sobre Apache Hadoop usando el paradigma MapReduce.

9. Estudio IBM Watson

IBM Watson Studio es una plataforma que le permite crear y entrenar modelos ML escalables con una optimización más rápida. Le ofrece todas las herramientas necesarias para resolver problemas comerciales a través de una experiencia de datos colaborativos. Existen herramientas para el análisis y la visualización de datos, para limpiar y dar forma a los datos, para la ingesta de datos y, por supuesto, para crear y entrenar modelos de ML.

IBM Watson Studio acelera los flujos de trabajo de Machine Learning y Deep Learning esenciales para la integración de la IA en su infraestructura empresarial, fomentando así la innovación.

10. Estudio de aprendizaje automático de Microsoft Azure

Microsoft Azure Machine Learning Studio es un servicio en la nube completamente administrado que le permite crear, implementar y compartir soluciones de análisis predictivo sin complicaciones. Es una herramienta colaborativa de arrastrar y soltar que le permite crear, probar e implementar soluciones de análisis predictivo en sus datos.

Azure ML Studio publica modelos como servicios web para facilitar el consumo por parte de aplicaciones personalizadas o herramientas de BI. Ofrece un espacio de trabajo visual e interactivo para desarrollar, probar e iterar un modelo de análisis predictivo. La herramienta no requiere programación: conecta visualmente los conjuntos de datos y los módulos para construir su modelo de análisis predictivo.

11. Apache Spark MLib

Apache Spark MLib es una biblioteca ML escalable que se ejecuta en Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes, ya sea de forma independiente o en la nube. Consta de todos los algoritmos y utilidades estándar de ML, como clasificación, regresión, agrupación, filtrado colaborativo, reducción de dimensionalidad. El objetivo principal de esta herramienta es hacer que el aprendizaje automático práctico sea escalable y fácil.

Spark MLlib ofrece varias herramientas como algoritmos de ML, caracterización (para extracción, transformación, reducción de dimensionalidad y selección de características), canalizaciones (para construir, evaluar y ajustar canalizaciones de ML), persistencia (para guardar y cargar algoritmos, modelos y canalizaciones) y Utilidades (para álgebra lineal, estadísticas, manejo de datos).

12. Acuerdo.NET

Accord.NET es un marco ML para computación científica en .NET. Se compone de múltiples bibliotecas de procesamiento de imágenes y audio escritas en lenguaje de programación C#. Las bibliotecas están disponibles en código fuente y se puede acceder a ellas a través de instaladores ejecutables y paquetes NuGet. Las áreas centrales de enfoque son las estadísticas, el aprendizaje automático, las redes neuronales artificiales, el álgebra lineal numérica, la optimización numérica, el procesamiento de señales e imágenes y las bibliotecas de soporte (por ejemplo, representación gráfica y visualización).

El marco Accord.NET incluye Accord.Statistics, Accord.Math y Accord.MachineLearning. Puede crear y probar nuevos algoritmos de ML sin profundizar demasiado en el código. Además, viene con un conjunto de aplicaciones de muestra para ayudarlo a escribir sus aplicaciones rápidamente.

Cuando se trata de ciencia de datos (IA, ML, aprendizaje profundo), las herramientas le permiten explorar las profundidades de los dominios de la ciencia de datos, experimentar con ellos e innovar soluciones de IA/ML totalmente funcionales. Diferentes herramientas están diseñadas para diferentes necesidades. Por lo tanto, la elección de las herramientas de Machine Learning dependerá en gran medida del proyecto en cuestión, el resultado esperado y, a veces, su nivel de experiencia.

Sin embargo, el objetivo es seguir aprendiendo y adquiriendo nuevas habilidades. Por lo tanto, no tenga miedo de jugar con las nuevas herramientas y software de ML. ¡Quién sabe, algún día podría crear algo fantástico!

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