Las 8 mejores herramientas y aplicaciones de aprendizaje profundo en 2023

Resumen: Las herramientas de aprendizaje profundo se utilizan en varias industrias para crear modelos que pueden realizar tareas como los humanos, como recomendar películas, colorear imágenes, conducir, etc. ¡Obtenga más información sobre estas herramientas y su uso en el artículo a continuación!

El aprendizaje profundo ha cobrado importancia debido a su capacidad para ayudar a los usuarios a identificar patrones complicados en conjuntos de datos no estructurados y proporcionar información valiosa. Las empresas pueden crear modelos de aprendizaje profundo que comprenden un marco neuronal artificial para aprender fácilmente de diferentes conjuntos de datos y comprender sus patrones.

Con una herramienta de aprendizaje profundo, puede entrenar diferentes tipos de modelos de aprendizaje profundo para interpretar grandes conjuntos de datos y convertirlos en información útil como los humanos. Obtenga más información sobre el aprendizaje profundo y sus herramientas en el siguiente artículo.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subconjunto de la inteligencia artificial que se utiliza para entrenar a las computadoras para que procesen y analicen datos al igual que el cerebro humano. Se crean modelos de aprendizaje profundo que pueden identificar fácilmente cualquier tipo de patrones complicados presentes en conjuntos de datos no estructurados, como texto, imágenes, sonidos, etc.

Los algoritmos de aprendizaje profundo se modelan como neuronas interconectadas en el cerebro humano. Las redes neuronales de aprendizaje profundo procesan información como un cerebro humano y ayudan a detectar patrones complejos y resolver problemas difíciles.

¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo funciona con varios algoritmos que se denominan redes neuronales artificiales. Todas estas redes se desarrollan y entrenan de manera similar a un cerebro humano para procesar datos. Al igual que las neuronas interconectadas en el cerebro humano, las redes neuronales artificiales comprenden neuronas artificiales de múltiples capas dentro de una computadora.

Estas neuronas se denominan nodos que utilizan cálculos matemáticos para procesar entradas de datos y proporcionar resultados relevantes. Cada capa presente en la red tiene una cantidad de neuronas que reciben la entrada de datos y la calculan.

Después de eso, la salida generada se envía a la siguiente capa hasta que llega a la última capa para entregar la salida final. Generalmente, solo la primera capa es visible y el resto permanecen completamente ocultos en la herramienta de aprendizaje profundo.

Lista de 8 herramientas de aprendizaje profundo en 2023

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• CNTK
• Apache MXNet
• aprendizaje profundo4j
• Antorcha
• H2O

Hay varias herramientas de aprendizaje profundo que puede usar para desarrollar e implementar modelos para diferentes casos de uso. Algunas de las mejores herramientas de aprendizaje profundo en 2023 que puede usar para este propósito son:

1. TensorFlow

TensorFlow es un software de aprendizaje automático integral que lo ayuda con la automatización de datos, el seguimiento y el reentrenamiento de modelos, la supervisión del rendimiento, etc. Con él, puede crear modelos ML que se pueden implementar fácilmente en cualquier entorno.

Esta herramienta de aprendizaje profundo ofrece funciones como análisis de modelos, seguimiento de entrenamiento de modelos, ejecución de modelos en etapa de producción, personalización de modelos, etc.

Características de TensorFlow

• Procesa y carga diferentes conjuntos de datos a través de herramientas
• Proporciona ML simple para entrenar y exportar modelos de aprendizaje profundo
• Ofrece herramientas para evaluar y procesar diferentes conjuntos de datos.
• Implementa los modelos creados en varios entornos, incluidos los dispositivos locales
• Ofrece canalizaciones de datos escalables para cargar datos
• Admite el entrenamiento distribuido y la iteración inmediata del modelo a través de la integración con Keras.

Precio de TensorFlow: es una herramienta de aprendizaje profundo de código abierto.

2. PyTorch

El marco de aprendizaje automático PyTorch le permite desarrollar modelos de aprendizaje profundo que se basan en el lenguaje de programación Python y la biblioteca Torch.

Esta plataforma de ML de extremo a extremo se puede utilizar para desarrollar modelos con producción eficiente, entrenamiento de modelos distribuidos, herramientas y bibliotecas, etc.

Características de PyTorch

• Implementa todos los modelos de aprendizaje profundo de PyTorch a escala con el módulo de servicio de Torch.
• Admite el entrenamiento distribuido de modelos de IA con ejecución de operaciones asincrónicas.
• Brinda la opción de implementar modelos en sistemas operativos Android e iOS que están escritos en Python.
• El marco ofrece herramientas y bibliotecas para ampliar las funcionalidades de PyTorch
• Admite la exportación de modelos de aprendizaje profundo en formato ONNX para obtener acceso directo a visualizadores y tiempos de ejecución compatibles con ONNX.

Precios de PyTorch: herramienta de aprendizaje profundo gratuita y de código abierto

3. Keras

La API de aprendizaje profundo de Keras se ejecuta en la herramienta de aprendizaje automático TensorFlow. Ha sido diseñado para la experimentación y el despliegue rápidos de modelos de aprendizaje profundo. El marco Keras puede escalarse a GPU grandes y pods de TPU para la producción de modelos.

Con él, puede administrar todos los flujos de trabajo de la producción de su modelo, desde la documentación y el entrenamiento de hiperparámetros hasta la implementación del modelo.

Características de Keras

• Los modelos creados pueden ejecutarse en navegadores y dispositivos móviles
• Ofrece API funcional para desarrollar gráficos de capas arbitrarias
• Desarrolla modelos directamente desde cero con subclases
• Ofrece KerasTuner para elegir valores de hiperparámetros para modelos
• Proporciona una biblioteca de NLP para ayudarlo durante todo el ciclo de desarrollo del modelo.
• Ofrece un depósito de varios bloques de construcción modulares para ensamblar diferentes tuberías
• Comparte modelos directamente a través de API web
• También puede enviar aplicaciones basadas en aprendizaje automático directamente desde él.

Precios de Keras: Keras es una herramienta de aprendizaje profundo de código abierto

4. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) es un kit de herramientas creado para el aprendizaje profundo distribuido de grado comercial. CNTK le permite asociar múltiples modelos de aprendizaje profundo, incluidos los DNN de avance y las redes neuronales recurrentes para ver su rendimiento.

Implementa el aprendizaje de descenso de gradiente estocástico para la diferenciación automática de datos y la paralelización de varias GPU y servidores. CNTK también representa redes neuronales como nodos a través de un gráfico dirigido.

Características del kit de herramientas cognitivas de Microsoft

• Extrae datos de múltiples recursos
• Comprende automáticamente la relación de datos y crea un modelo
• Evalúa los modelos de aprendizaje profundo y los refina
• Admite múltiples redes, como feedforward DNN, RNN, LSTM, etc.
• También puede implementar modelos de aprendizaje profundo fuera de línea desde Python
• Puede evaluar modelos desde sus programas Java.
• Admite el formato Open Neural Network Exchange para la interpolaridad del marco

Precios: es un software de aprendizaje profundo de código abierto

5. Apache MXNet

Apache MXNet es un marco de aprendizaje profundo que ofrece componentes básicos para diseñar, entrenar, implementar y validar redes neuronales profundas. Ya sea que necesite una biblioteca para desarrollar una investigación de aprendizaje profundo o simplemente un marco sólido para administrar la carga de trabajo de producción, Apache MXNet es la opción correcta.

Características de Apache MXNet

• Admite 8 lenguajes de enlace como Scala, Clojure, Java, R y Perl.
• Ofrece una interfaz híbrida para transitar entre el modo imperativo entusiasta de Gluon y el modo simbólico.
• Admite escalado casi lineal para mejorar el rendimiento del hardware, incluido el entrenamiento de múltiples GPU o múltiples hosts.
• Ofrece múltiples herramientas y bibliotecas para admitir el desarrollo de modelos ML, como GluonCV, GluonNLP, etc.

Precios de Apache MXNet: herramienta de aprendizaje profundo de código abierto

6. aprendizaje profundo4j

Deeplearning4j es un conjunto integral de herramientas para ejecutar el aprendizaje profundo en la máquina virtual de Java. Es uno de esos marcos que permite a los usuarios entrenar modelos ML desde Java mientras trabajan en conjunto con el ecosistema python a través de nuestros enlaces cpython y compatibilidad con la importación de modelos.

Puede usarlo para importar y volver a entrenar modelos en Pytorch, TensorFlow y Keras. Con esta herramienta de aprendizaje profundo, puede convertir datos de entrada sin procesar en tensores para ejecutar redes neuronales.

Características de Deeplearning4j

• Ofrece el marco de Samediff para gráficos complejos completos
• Viene con una biblioteca informática Nd4j que completa operaciones numpy y operaciones TensorFlow o PyTorch
• Proporciona la biblioteca Libnd4 C++ para habilitar varios códigos matemáticos en múltiples dispositivos.
• Admite el marco de ejecución de scripts de Python4j para implementar rápidamente estos scripts en la producción de modelos de ML.
• Admite la integración con Spark para ejecutar modelos en Spark.

Precios de Deeplearning4j: es una herramienta de aprendizaje profundo de código abierto

7. Antorcha

La herramienta de aprendizaje profundo Torch es un marco informático que admite algoritmos de aprendizaje automático y GPU de alto rendimiento. Torch ofrece bibliotecas de redes neuronales y optimización para desarrollar fácilmente redes neuronales complicadas.

Además, puede desarrollar gráficos arbitrarios de diferentes redes neuronales, paralelizarlos en CPU y GPU de forma sistemática.

Características de la antorcha

• Admite redes neuronales y modelado basado en energía
• Proporciona rutinas de álgebra lineal para realizar operaciones.
• Ofrece paquetes para aprendizaje automático, procesamiento de señales, procesamiento paralelo, etc.
• Admite GPU eficiente para un procesamiento rápido de modelos
• Ofrece optimización numérica para el aprendizaje automático
• Puede conectarse con dispositivos Android e iOS con soporte de puertos

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8. H2O

La red neuronal H2O es una herramienta de aprendizaje profundo de código abierto para crear e implementar modelos de aprendizaje profundo. Admite varios algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático, como máquinas potenciadas por gradientes y modelos lineales generalizados para analizar los datos de entrada.

Con su AutoML, puede ejecutar automáticamente todos los algoritmos de aprendizaje profundo y crear un tablero completo de los mejores modelos. Además, H2O puede extraer datos directamente de HDFS, S3, Azure Data Lake, etc., para un procesamiento de datos rápido.

Características de H2O

• Admite algoritmos de ML líderes como GLM, XGBoost, GLRM, etc.
• Funciona con lenguajes de programación como python para desarrollar modelos ML
• Proporciona AutoML para automatizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático
• Implementa fácilmente POJO y MOJO para implementar los modelos ML en cualquier entorno
• Admite el procesamiento en memoria junto con la serialización entre nodos y clústeres para grandes conjuntos de datos.

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Aplicaciones de herramientas de aprendizaje profundo

Las herramientas de aprendizaje profundo se utilizan en varias industrias para analizar conjuntos de datos y proporcionar información a través de redes neuronales de IA. Algunos usos comunes de las herramientas de aprendizaje profundo son:

• Diagnósticos médicos: muchos proveedores de atención médica utilizan herramientas de aprendizaje profundo para la detección y el diagnóstico de enfermedades, el descubrimiento de fármacos, la investigación médica, etc.
• Recomendaciones de videos: varias plataformas OTT como Netflix y Prime brindan recomendaciones de películas y series a través de una herramienta de aprendizaje profundo. Estudia los intereses de los usuarios, el historial de reproducciones, etc., para brindar recomendaciones.
• Producción musical: el modelo de aprendizaje profundo puede estudiar y aprender fácilmente diferentes notas y patrones de varios géneros musicales y producir música.
• Automóvil automático: un automóvil se entrena a través de modelos de aprendizaje profundo para comprender el entorno y proporcionar instrucciones para realizar tareas específicas. Tales tareas a menudo incluyen atravesar el tráfico, identificar las mejores rutas y acelerar el vehículo.
• Reconocimiento facial: la herramienta se puede utilizar para el reconocimiento facial mediante el uso de un modelo de red neuronal convolucional. Intentará hacer coincidir los rasgos faciales de una imagen con la base de datos de millones de imágenes en Internet para identificar a una persona.
• Detección de noticias falsas: las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN) creadas a través de la herramienta de aprendizaje profundo se pueden utilizar para detectar noticias de fraude. Estas redes funcionan consolidando datos de varias fuentes auténticas y yuxtaponiéndolos con las noticias dadas para validarlos.

Conclusión: cuál es la mejor herramienta y aplicación de aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo se ha convertido en un aspecto importante de todas las industrias para realizar tareas complicadas sin ayuda humana. Simplemente creando y entrenando modelos de aprendizaje profundo, tareas como colorear imágenes, producir música y restaurar píxeles se pueden completar en un corto período de tiempo.

Hay varias herramientas de aprendizaje profundo disponibles para crear, entrenar e implementar modelos. Sin embargo, según las características, los modelos compatibles, la automatización de los flujos de trabajo de aprendizaje automático, etc., TensorFlow, PyTorch y Deeplearning4j son las mejores herramientas de aprendizaje profundo.

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