Top 10 herramientas y marcos de desarrollo de IA Top

La inteligencia artificial ya no es una palabra de moda futurista. Ahora, es una parte vital de la innovación en diferentes industrias. Desde la automorización de tareas mundanas hasta habilitar el análisis predictivo, la IA está remodelando cómo operan las empresas. Sin embargo, el poder de la inteligencia artificial no se encuentra solo en teoría: son las herramientas y marcos de desarrollo detrás de escena que dan vida a las aplicaciones de IA.

Ya sea que sea un entusiasta de la IA, un científico de datos o una empresa que busque construir soluciones inteligentes, conocer las herramientas y marcos de inteligencia artificiales adecuados es fundamental para el éxito. En este artículo, exploramos las 10 mejores herramientas y marcos de desarrollo de IA que pueden acelerar su viaje de servicios de desarrollo de IA en 2024 y más allá.

Las mejores herramientas y marcos de desarrollo de IA

1. Tensorflow

Lo mejor para: Aprendizaje profundo y redes neuronales

Desarrollado por: Google Brain Team

TensorFlow se encuentra entre los marcos de desarrollo de IA más utilizados y versátiles, ideales para construir modelos de aprendizaje profundo y redes neuronales. Maneja una amplia gama de tareas, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del habla y la comprensión del lenguaje natural.

Por qué se destaca:

• Excelente escalabilidad para aplicaciones de nivel de producción
• Ecosistema robusto (TensorBoard, Tensorflow Lite y Tensorflow.js)
• Strong Community and Enterprise Support

2. Pytorch

Lo mejor para: investigación y prototipos rápidos

Desarrollado por el Laboratorio de Investigación de IA de Facebook (Feria)

Pytorch es muy popular en la comunidad de investigación debido a su gráfico de cálculo dinámico e interfaz pitónica. Gracias a su diseño intuitivo y facilidad de depuración, Pytorch es la opción ideal para el desarrollo iterativo.

Características clave:

• Fuerte apoyo para la aceleración de GPU
• Soporte nativo para ONNX (intercambio de redes neuronales abiertas)
• Ampliamente adoptado en la academia y los laboratorios de investigación

3. Scikit-Learn

Lo mejor para: modelos clásicos de aprendizaje automático

Desarrollado en: Python

¿Está buscando la mejor herramienta de IA para realizar varias tareas, como clasificación, regresión y agrupación? Scikit-Learn es la elección correcta. Algunas de las mejores herramientas de IA para desarrolladores se basan en la parte superior de Scipy, Numpy y Matplotlib.

Fortalezas:

• Fácil de implementar e interpretar
• Amplia selección de modelos ML estándar
• Integración perfecta con otras bibliotecas de Python

4. Keras

Lo mejor para: principiantes y desarrollo rápido y profundo de aprendizaje

Integrado con: TensorFlow

Keras es una API de red neuronal fácil de usar que se ejecuta sobre TensorFlow o Pytorch, simplificando el desarrollo del modelo de aprendizaje profundo. Esta herramienta de desarrollo de IA abstrae la complejidad de construir modelos de aprendizaje profundo que permitan una rápida experimentación y creación de prototipos.

Por qué usar keras:

• Altamente modular y extensible
• Admite múltiples backends (TensorFlow, CNTK, theano)
• Curva de aprendizaje suave

5. Apache mxnet

Lo mejor para: aprendizaje profundo escalable en múltiples GPU

Compatible con: Amazon Web Services (AWS)

Apache MXNet, el marco de desarrollo de IA más popular, es conocido por su escalabilidad y excelente rendimiento. Admite múltiples pilas de tecnología como Python, R, Scala y Julia. Este marco de adopción de IA permite la implementación eficiente de modelos de aprendizaje profundo a escala.

Lo que lo hace único:

• Modelo de programación híbrido (imperativo + simbólico)
• Liviano y escalable
• Ideal para dispositivos de borde y aplicaciones móviles

6. OpenCV

Lo mejor para: aplicaciones de visión por computadora

Soporte del idioma: C ++, Python, Java, Matlab

Si necesita una herramienta de desarrollo de software AI de código abierto para la visión por computadora en tiempo real, OpenCV es la opción correcta. Desde el reconocimiento facial hasta el seguimiento de movimiento, la herramienta de capacitación de modelos AI tiene todo lo que necesita para crear aplicaciones de procesamiento de imágenes y videos.

Características centrales:

• Extensas capacidades de procesamiento de imágenes
• Soporte de aceleración de GPU
• Fácilmente integrable con tensorflow y pytorch

7. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Lo mejor para: aprendizaje profundo optimizado para el rendimiento

Desarrollado por: Microsoft

Microsoft Cognitive es un conjunto de herramientas de aprendizaje profundo diseñado para capacitación en modelos de alto rendimiento. Aunque es menos popular que TensorFlow o Pytorch, está altamente optimizado para el rendimiento y se usa en muchos productos de Microsoft, como Skype y Cortana.

Reflejos:

• Entrenamiento paralelo en múltiples GPU
• Integración perfecta con Microsoft Azure
• Definición de modelo de alto nivel a través de Brainscript

8. H2O.AI

Lo mejor para: Aprendizaje automático automatizado (AUTOML) y aplicaciones comerciales

Utilizado por: Enterprises in FinTech, Healthcare, Insurance

H2O.AI es otra mejor plataforma de desarrollo de IA que admite algoritmos ML para crear modelos predictivos. Ofrece una interfaz de usuario web (flujo) fácil de usar, así como la integración de IA en los negocios con Python, R y Java.

Ventajas:

• Algoritmos rápidos y escalables
• Automl para no programadores
• Ideal para ciencia de datos de grado empresarial

9. Rapidminer

Lo mejor para: preparación de datos, modelado de ML e inteligencia empresarial

Usuarios objetivo: analistas, científicos de datos y usuarios comerciales

RapidMiner es una de las herramientas de desarrollo de software de IA más potentes para diseñar modelos ML con una codificación mínima. Su interfaz de arrastrar y soltar lo hace accesible para los usuarios con conocimiento de programación limitado y al mismo tiempo ofrece profundidad para científicos de datos experimentados.

Por qué a las empresas les encanta:

• Plataforma todo en uno para ciencia de datos
• Opciones sin código y de código bajo
• Herramientas de visualización e informes fuertes

10. IBM Watson

Lo mejor para: construir soluciones de IA y IA de Enterprise conversacionales

Desarrollado por: IBM

IBM Watson es un conjunto de soluciones API y AI para empresas que permiten a los desarrolladores integrar las características de IA en sus aplicaciones, como PNL, reconocimiento visual y aprendizaje automático. Es particularmente fuerte en la construcción de chatbots y asistentes virtuales.

Características destacadas:

• Seguridad y cumplimiento de grado empresarial
• Modelos específicos de la industria previamente capacitados
• Integración perfecta con IBM Cloud

Pensamientos finales

Elegir la herramienta o marco de desarrollo de IA correcto depende de los objetivos de su proyecto, la experiencia de su equipo y el tipo de aplicación de IA que desea construir. TensorFlow y Pytorch dominan el aprendizaje profundo, mientras que Scikit-Learn y H2O.AI ofrecen caminos accesibles para ML tradicional. OpenCV e IBM Watson son dos herramientas populares de desarrollo de software de IA que brindan oportunidades para casos de uso especializados en visión e inteligencia artificial conversacional.

Ya sea que esté creando o escalando una solución lista para la producción, estas herramientas de IA basadas en la nube pueden ayudarlo a crear aplicaciones inteligentes, de alto rendimiento e innovadoras de IA que generan un valor comercial real.

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