15 herramientas de aprendizaje automático que debe conocer

Jun 19, 2023

En nuestro mundo cada vez más digital, los datos están literalmente en todas partes. Cada clic, cada deslizamiento, cada video y cada palabra se pueden convertir en datos muy abundantes (y, en las manos adecuadas, lucrativos).

Pero no hay suficiente tiempo en el mundo para que nosotros, los humanos, analicemos todos estos datos, los entendamos y los usemos para su máximo beneficio. Es por eso que tenemos el aprendizaje automático, que brinda a las computadoras la capacidad no solo de automatizar el análisis de datos, sino de hacerlo de tal manera que pueda "aprender" a través de las experiencias y el contexto en lugar de la codificación simple, de la misma manera que aprendemos los humanos.

Dar a las computadoras la capacidad de desarrollar capacidades de aprendizaje más similares a las humanas las hace útiles no solo para cosas novedosas como generar imágenes o traducir ronroneos de gatos, sino también en una variedad de industrias, incluidas las finanzas, la atención médica, la educación e incluso la arqueología.

¿Querer aprender más? ¿Qué es el aprendizaje automático y cómo funciona?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que utiliza estadísticas, prueba y error y montañas de datos para aprender una tarea específica sin tener que programarse específicamente para realizar esa tarea.

Si bien la mayoría de los programas de computadora se basan en el código para decirles qué hacer y cómo hacerlo, las computadoras que usan el aprendizaje automático usan conocimiento tácito, el conocimiento que obtenemos de la experiencia personal o el contexto. Este proceso se basa en algoritmos y modelos, o ecuaciones estadísticas que se desarrollan con el tiempo en función de los datos disponibles. El proceso de aprendizaje, también conocido como capacitación, implica identificar patrones en los datos y luego optimizar esos hallazgos a través de prueba y error y retroalimentación.

Debido a que los sistemas de aprendizaje automático pueden aprender de la experiencia, al igual que los humanos, no tienen que depender de miles de millones de líneas de código. Y su capacidad para usar el conocimiento tácito significa que pueden hacer conexiones, descubrir patrones e incluso hacer predicciones basadas en lo que pueden extraer de los datos.

En resumen: el aprendizaje automático pone la responsabilidad de la resolución de problemas en las computadoras, en lugar de los humanos. Estos algoritmos son capaces de analizar enormes cantidades de información y encontrar patrones que ningún ser humano podría hacer por sí solo, lo que los hace especialmente útiles para crear motores de recomendación, predecir con precisión patrones de búsqueda en línea y detección de fraude, entre otras cosas.

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Como todos los sistemas que usan IA, el aprendizaje automático requiere algoritmos que actúen como una especie de guía para el sistema. Un modelo de aprendizaje automático se entrena con un algoritmo para reconocer patrones y proporcionar predicciones. Y a medida que se introducen nuevos datos en estos algoritmos, aprenden y mejoran su rendimiento, desarrollando una especie de inteligencia con el tiempo.

Hay cientos de algoritmos que las computadoras pueden usar en función de cosas como el tamaño y la diversidad de los datos, pero en gran medida se pueden clasificar en cuatro categorías diferentes, según la cantidad de intervención humana que se requiera para garantizar su precisión a lo largo del tiempo. Y estos algoritmos se crean utilizando herramientas y software de aprendizaje automático.

Por supuesto, en un área tan vasta y compleja como esta, no existe un todoterreno: ningún modelo puede arreglarlo todo o hacerlo todo. Así que hay muchas herramientas de aprendizaje automático por ahí.

A continuación se enumeran algunos de los más populares.

Desarrollado por Apache Software Foundation, Mahout es una biblioteca de código abierto de algoritmos de aprendizaje automático, implementada sobre Apache Hadoop. Es más comúnmente utilizado por matemáticos, científicos de datos y estadísticos para encontrar rápidamente patrones significativos en conjuntos de datos muy grandes. En la práctica, es especialmente útil en la creación de aplicaciones inteligentes que pueden aprender del comportamiento del usuario y hacer recomendaciones en consecuencia.

AWS Machine Learning ofrece una variedad de herramientas diseñadas para ayudar a los desarrolladores a descubrir patrones en los datos de los usuarios a través de algoritmos, construir modelos matemáticos basados ​​en esos patrones y generar predicciones a partir de esos modelos. Algunas de sus ofertas de productos gratuitos incluyen Amazon Rekognition, que identifica objetos, personas, texto y actividades en imágenes y videos; y Amazon SageMaker, que ayuda a los desarrolladores y científicos de datos a crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático para cualquier caso de uso.

BigML proporciona algoritmos de aprendizaje automático que permiten a los usuarios cargar sus propios conjuntos de datos, crear y compartir sus modelos, entrenar y evaluar sus modelos y generar nuevas predicciones, ya sea individualmente o en lotes. Y todos los modelos predictivos creados en BigML vienen con visualizaciones interactivas y características de explicabilidad que los hacen más interpretables. Hoy en día, la plataforma se utiliza en una variedad de industrias, desde la aeroespacial hasta la atención médica, según la compañía.

Colab de Google es un servicio en la nube que ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones de aprendizaje automático utilizando las bibliotecas de PyTorch, TensorFlow, Keras y OpenCV, algunas de las cuales se analizarán más adelante en este artículo. Permite a los usuarios combinar este código con texto enriquecido, imágenes, HTML y más en un solo documento para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático. Estos modelos luego pueden almacenarse en Google Drive, compartirse y editarse con otros.

Google Cloud AutoML, basado en la tecnología de búsqueda de arquitectura neuronal y aprendizaje de transferencia de última generación del gigante tecnológico, es una colección de productos de aprendizaje automático que ayuda a los desarrolladores a entrenar modelos de alta calidad para lo que sea que los necesiten, incluso si tienen limitaciones. experiencia de aprendizaje automático. La herramienta permite a los usuarios evaluar, mejorar y desplegar sus modelos, así como entrenar. También pueden generar predicciones en sus modelos entrenados y almacenar de forma segura cualquier información que necesiten en la nube.

Watson de IBM se encuentra entre los jugadores más familiares no solo en el aprendizaje automático, sino también en la computación cognitiva y la inteligencia artificial en general, ya que ganó un juego de Jeopardy! en 2011 contra dos campeones humanos. Hoy, IBM Watson Studio ayuda a los desarrolladores a poner en producción sus modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, ofreciendo herramientas para el análisis y la visualización de datos, así como para limpiar y dar forma a los datos.

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Azure Machine Learning ofrece todo lo que los desarrolladores necesitan para crear, probar e implementar sus modelos de aprendizaje automático, con énfasis en la seguridad. Su diseño colaborativo de arrastrar y soltar lleva a los desarrolladores a lo largo de todo el proceso de aprendizaje automático y viene con características para la preparación de exploración de datos, capacitación y desarrollo de modelos, validación de modelos, así como monitoreo y administración continuos del modelo. Además, la herramienta no requiere programación; más bien, conecta visualmente los conjuntos de datos y los módulos para ayudar a los usuarios a construir su modelo de análisis predictivo.

Abreviatura de Open Neural Networks Library, OpenNN es una biblioteca de software que implementa redes neuronales, un área clave de la investigación profunda del aprendizaje automático. Está escrito en lenguaje de programación C++ y la biblioteca completa se puede descargar de forma gratuita desde GitHub o SourceForge.

PyTorch es una herramienta de código abierto que ayuda con el aprendizaje profundo y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. La plataforma ofrece computación tensorial, redes neuronales y una gran cantidad de bibliotecas y herramientas de aprendizaje automático. PyTorch también tiene contenedores adicionales, PyTorch Lightning y PyTorch Ignite, los cuales están destinados principalmente a expandir las capacidades de investigación y disminuir la necesidad de código redundante.

Scikit-learn se encuentra entre las bibliotecas más utilizadas para el aprendizaje automático. Está basado en Python y contiene una variedad de herramientas para el aprendizaje automático y el modelado estadístico, incluida la clasificación, la regresión y la selección de modelos. Debido a que la documentación de scikit-learn es conocida por ser detallada y fácil de leer, tanto los principiantes como los expertos pueden desenvolver el código y obtener una visión más profunda de sus modelos. Y debido a que es una biblioteca de código abierto con una comunidad activa, es un lugar al que acudir para hacer preguntas y obtener más información sobre el aprendizaje automático.

Shogun es una biblioteca de software de aprendizaje automático gratuita y de código abierto que ofrece numerosos algoritmos y estructuras de datos para problemas de aprendizaje automático. También ofrece interfaces para muchos lenguajes, incluidos Python, R, Java, Octave y Ruby. Esta es una de las bibliotecas más "subestimadas" para el aprendizaje automático, según Emmett Boudreau, un colaborador popular del blog Towards Data Science, probablemente debido a su base de usuarios y lista de mantenedores más pequeños. Pero Boudreau dijo que la biblioteca Shogun está más establecida en términos de lenguaje, lo que conduce a una mayor accesibilidad tanto entre plataformas como en diferentes aplicaciones.

Desarrollado inicialmente por Google, TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto que ofrece una variedad de herramientas, bibliotecas y recursos que permiten a los usuarios crear, entrenar e implementar sus propios modelos de aprendizaje automático. Admite una amplia gama de soluciones, incluido el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial, el aprendizaje automático predictivo y el aprendizaje por refuerzo. Si bien TensorFlow ofrece algunos modelos preconstruidos para soluciones más simples, en su mayoría requiere que los desarrolladores trabajen de cerca con el código de un modelo determinado, lo que significa que pueden lograr un control total en el entrenamiento del modelo desde cero. TensorFlow también tiene una API de aprendizaje profundo para Keras, llamada tf.keras.

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También un producto de Google, Vertex AI unifica varios procesos dentro del flujo de trabajo de aprendizaje automático, lo que permite a los usuarios entrenar sus modelos de aprendizaje automático, alojar esos modelos en la nube y utilizar sus modelos para llegar a conclusiones sobre grandes cantidades de datos. Si bien Vertex AI viene con modelos preentrenados, los usuarios también pueden generar sus propios modelos aprovechando los conjuntos de herramientas basados ​​en Python como PyTorch, Scikit-lean y TensorFlow.

Weka es una colección gratuita de algoritmos de aprendizaje automático para tareas de minería de datos, que ofrece herramientas para la preparación, clasificación, regresión, agrupación, minería de reglas de asociación y visualización de datos. Cuando se alimenta un conjunto de datos en Weka, explora la configuración de hiperparámetros para varios algoritmos y recomienda el más preferido utilizando un enfoque totalmente automatizado. Desarrollado en la Universidad de Waikato en Nueva Zelanda, Weka recibió su nombre de un ave no voladora que se encuentra solo en la isla y que es conocida por su naturaleza inquisitiva.

Abreviatura de Extreme Gradient Boosting, XGBoost es una biblioteca de software de aprendizaje automático de código abierto. La plataforma proporciona refuerzo de árboles paralelos para resolver muchos problemas de ciencia de datos rápidamente, lo que significa que se pueden usar varios algoritmos basados ​​en árboles para lograr la secuencia de modelo óptima. Además, con el aumento de gradiente, XGBoost hace crecer los árboles uno tras otro para que los siguientes árboles puedan aprender de las debilidades y errores de los anteriores, así como tomar prestada información del modelo de árbol anterior.