Las 10 mejores herramientas de aprendizaje automático en 2022 las mejores herramientas
El aprendizaje automático ha demostrado ser una herramienta que funciona bien en varias áreas de aplicación. Desde empresas de educación y formación hasta sistemas de seguridad como el reconocimiento facial y la prevención de transacciones online, se utiliza para mejorar la calidad y precisión de las técnicas existentes.
Elegir las mejores herramientas de aprendizaje automático y navegar por el espacio de herramientas de aprendizaje automático no es tan fácil como buscar en Google "herramientas de aprendizaje automático".
Hay muchos factores a tener en cuenta al elegir una herramienta para sus necesidades: los tipos de datos con los que trabaja, el tipo de análisis que necesita realizar, la integración con otros paquetes de software que utiliza y más.
En este artículo, veremos algunos factores a tener en cuenta al elegir una herramienta de aprendizaje automático.
El primer paso para elegir las mejores herramientas de aprendizaje automático es determinar cuáles son sus objetivos con sus datos y cuánto tiempo necesita invertir en la creación de modelos.
Si desea crear un modelo rápidamente sin preocuparse por los detalles de cómo funciona, puede usar una de las muchas bibliotecas de Python que están diseñadas específicamente para el aprendizaje automático.
Estas son las cosas a tener en cuenta al elegir una herramienta de aprendizaje automático:
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1. Conoce tus necesidades
Antes de elegir una herramienta, es importante saber qué tipo de proyecto quieres hacer y qué datos tienes.
No todas las tareas de ML son iguales; algunos requieren técnicas más avanzadas que otros.
2. Elige una herramienta según tu nivel de experiencia
Conozca su nivel de habilidad y qué tipo de ayuda y soporte ofrece el proveedor o la comunidad en torno a este conjunto de herramientas.
Por ejemplo, si no tiene experiencia en aprendizaje automático, pero tiene suficientes habilidades de programación para manejarlo, entonces Python puede ser una mejor opción que R porque hay más documentación y ayuda disponible en línea para los usuarios de Python que para los usuarios de R.
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3. Los datos que tienes
Debe comenzar por averiguar qué tipo de datos tiene y cuántos de ellos. Si no sabe qué tipo de datos tiene, lea esta guía sobre cómo elegir un proyecto de ciencia de datos.
4. El tipo de problema que necesitas resolver
¿Qué tipo de problema estás tratando de resolver? ¿Necesitas ayuda para tomar una decisión empresarial? ¿O desea crear un modelo de IA que pueda predecir el comportamiento del cliente?
Hay muchos tipos diferentes de problemas con los que el aprendizaje automático puede ayudar, así que asegúrese de elegir el adecuado para su aplicación.
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5. Su presupuesto y marco de tiempo
¿Cuánto dinero debería gastar en software? ¿Cuánto tiempo tienes antes de la fecha límite? Estas preguntas lo ayudarán a reducir sus opciones y asegurarse de que su dinero se gaste de manera inteligente.
Cuando se sienta a comenzar un nuevo proyecto de aprendizaje automático, probablemente no piense en cómo evaluará sus resultados en seis años.
Pero incluso si tiene un horizonte de tiempo corto para su trabajo, las herramientas que usa para llegar allí pueden tener un gran impacto en cómo se desarrolla su proyecto con el tiempo.
El aprendizaje automático funciona mediante el uso de algoritmos que están diseñados para identificar modelos en conjuntos de datos, modelos que las personas normalmente no podrían encontrar por sí mismos, y luego usan esos modelos para predecir resultados futuros en función de los nuevos datos ingresados.
La mejor parte del aprendizaje automático es que mejora con el tiempo a medida que aprende más sobre cómo las personas interactúan con su sitio web o aplicación. Esto puede generar mejoras significativas en la experiencia del usuario, las tasas de conversión, las ventas y más.
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El aprendizaje automático es una herramienta poderosa en el arsenal de los científicos de datos. Pero, ¿qué hace que una herramienta sea mejor o una de las mejores herramientas de aprendizaje automático?
Hay varios factores a tener en cuenta al elegir una herramienta de aprendizaje automático. Estos son algunos de los más importantes:
Potentes algoritmos. Debería poder ejecutar sus algoritmos favoritos en su hardware preferido.
Fácil de implementar. El software debe ser fácil de instalar y configurar para que pueda comenzar con un mínimo de complicaciones.
Fácil de usar. La herramienta debe ser fácil de usar, con una interfaz intuitiva y documentación que ayude a los usuarios a comenzar y trabajar rápidamente sin tener que aprender primero lenguajes de programación complejos o paradigmas de programación como Python o r
Documentación y soporte de la comunidad. Si bien no hay escasez de lecciones en línea para la mayoría de las herramientas de aprendizaje automático, tener la documentación oficial directamente del proveedor puede hacer que comenzar sea más fácil que tratar de encontrar todo lo que necesita en Google o en cualquier otro lugar en línea.
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Pasos tomados para compilar esta lista
Con tantas herramientas excelentes, puede ser difícil saber por dónde empezar. Sin embargo, nos tomamos el tiempo para evaluar, probar y comparar cada una de las herramientas más populares para compilar nuestra lista de las 10 mejores herramientas de aprendizaje automático.
Los clasificamos de acuerdo con varios factores, que incluyen velocidad y escalabilidad, flexibilidad, facilidad de uso y costo.
Las nuevas herramientas de aprendizaje automático continúan apareciendo regularmente, por lo que es importante mantenerse al día con las últimas ofertas. Por ahora, echemos un vistazo a algunas de las mejores herramientas de aprendizaje automático de la actualidad.
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1. Flujo tensor
Tensorflow es la mejor opción para muchos científicos hoy en día y no hay razón para pensar que cambiará en 2022. Después de todo, su nombre proviene de la palabra latina "tensio", que significa tensión, una buena referencia de cómo te ayuda a empujar. más allá de las expectativas tradicionales sobre lo que puede hacer la programación.
El uso de Python como idioma principal lo hace accesible para más personas que otras opciones, y su integración con Google Cloud Platform significa que hay mucho apoyo de las grandes empresas.
También se sabe que es particularmente bueno para las redes neuronales debido al uso de matrices unidimensionales y estructuras gráficas flexibles. TensorFlow encabeza la lista de las mejores herramientas de aprendizaje automático.
Precio del instrumento/detalles del plan: Libre
2. Scikit-aprender
Scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje automático de Python que ha ganado popularidad en los últimos años. En particular, proporciona una serie de herramientas para la extracción de datos y el modelado predictivo, lo que la convierte en una de las mejores herramientas para el aprendizaje automático.
Está construido sobre NumPy, SciPy y Matplotlib y utiliza el lenguaje de programación Python. Scikit-learn proporciona una variedad de algoritmos de aprendizaje controlados, como regresión lineal, regresión logística, máquinas de vectores de apoyo, bayesiano ingenuo, bosques aleatorios y máquinas de aumento de gradiente.
Además de los algoritmos clásicos de aprendizaje automático, contiene algoritmos para el aprendizaje no controlado, como algoritmos de agrupamiento y reducción dimensional, como el análisis de componentes principales y una matriz de factorización no negativa.
Precio del instrumento/detalles del plan: Libre
3. PyTorch
PyTorch está causando sensación en la comunidad de aprendizaje automático, por lo que no sorprende que sea la mejor opción para aquellos que quieren estar al tanto de ML.
En general, PyTorch ofrece una interfaz más amigable y es más fácil de usar, por lo que es una opción ideal para quienes no tienen miedo de descifrar el código.
Los desarrolladores de PyTorch han trabajado para garantizar que el lenguaje pueda manejar cualquier nivel de complejidad, de modo que los usuarios no tengan que preocuparse por necesitar un cierto nivel de habilidad o conocimiento básico.
Le encantará lo que puede hacer con PyTorch durante su próximo proyecto. Una de las mejores herramientas de aprendizaje automático de los últimos años.
Precio del instrumento/detalles del plan: Libre
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4. Motor de aprendizaje automático en la nube de Google
Google Cloud ML Engine es una herramienta que permite a los desarrolladores crear modelos de aprendizaje automático en la nube y luego ejecutarlos en la infraestructura de Google. También proporciona una interfaz de usuario web para administrar sus modelos, realizar un seguimiento de su rendimiento y controlar su rendimiento a lo largo del tiempo.
Con Google Cloud Machine Learning Engine, las empresas pueden usar sus datos para crear modelos que luego pueden implementar fácilmente en la nube.
La nube será un jugador mucho más importante en el campo del aprendizaje automático en los próximos 5 años. La mayoría de las empresas más grandes ya lo utilizan para sus aplicaciones y seguirán haciéndolo a medida que se integre cada vez más en otras aplicaciones y servicios.
Pero la mayoría de las personas no conocen el aprendizaje automático basado en la nube, y no hay razón para hacerlo: el aprendizaje automático basado en la nube es una continuación de lo que siempre ha sido el aprendizaje automático, pero con algunas diferencias importantes.
A medida que la tecnología se generalice, veremos que se está utilizando más allá de simplemente hacer recomendaciones para mejorar el comercio electrónico. En última instancia, se utilizará para todo, desde análisis médicos hasta ayudarnos a comprender mejor los modelos climáticos de nuestro planeta mediante el análisis de miles de millones de puntos de datos en miles. años.
Precio del instrumento/detalles del plan: $ 300 cuota de inscripción
5. Aprendizaje automático de Amazon (AML)
Amazon Machine Learning (AML) es un servicio basado en la nube que facilita la creación e implementación de modelos de aprendizaje automático. Se basa en la enorme infraestructura informática, de almacenamiento, de base de datos y de análisis de Amazon, y cualquier persona que tenga una cuenta de Amazon Web Services (AWS) puede utilizarla de forma totalmente gratuita.
Además, le brinda acceso a potentes algoritmos de aprendizaje automático, como regresión logística, conjuntos de árboles y redes neuronales profundas.
Como una de las mejores herramientas de aprendizaje automático, AML le brinda las herramientas que necesita para trabajar con grandes cantidades de datos en tiempo real, incluido un IDE basado en la web para crear, entrenar y probar sus modelos.
Tiene una interfaz de gestión del ciclo de vida para sus modelos; y una API para automatizar actualizaciones periódicas de modelos para que pueda mejorar continuamente el rendimiento de sus aplicaciones de aprendizaje automático.
Precio del instrumento/detalles del plan:
- Tarifa de cálculo - $ 0.42 por hora
- Tarifas mensuales de pronóstico - $ 0.10 por 1000 pronósticos
6. Aprendizaje automático de IBM
Herramienta fácil de usar desarrollada por IBM. Esta es una herramienta poderosa que le permite crear modelos de aprendizaje automático sin experiencia en programación.
IBM Machine Learning es una poderosa herramienta para que los científicos de datos construyan e implementen aplicaciones inteligentes.
Con esta herramienta, puede hacer que sus modelos de aprendizaje automático estén disponibles como API e integrarlos en aplicaciones móviles o sitios web.
También puede utilizar IBM Machine Learning para crear modelos de previsión y luego utilizar esos modelos para la toma de decisiones en tiempo real.
Muchas empresas han utilizado la herramienta para optimizar sus procesos comerciales, como la automatización del sistema de administración de contenido de Bazaarvoice y la reducción del número de llamadas de soporte a Capital One.
Precio del instrumento/detalles del plan: Gratis y Premium ($ 140.0 por mes)
7. Mahout Apache
Apache Mahout es una biblioteca de aprendizaje automático para Apache Hadoop. Con Mahout, puede crear algoritmos escalables que son fáciles de implementar y ejecutar en clústeres de Hadoop.
Mahout es una colección de algoritmos comunes de aprendizaje automático en forma de componentes reutilizables. Los algoritmos se implementan en Java y pueden integrarse en otras aplicaciones Java o ejecutarse desde la línea de comandos.
Proporciona una colección de algoritmos escalables de recuperación de datos de uso general, como agrupación, reglas de asociación, sistemas de clasificación y recomendaciones. Esto lo convierte fácilmente en una de las mejores herramientas de aprendizaje automático para el procesamiento e implementación de datos.
El componente de procesamiento de datos incluye la implementación de MapReduce en Mahout, denominado MapReduceUtil, que permite aplicar fácilmente un algoritmo utilizando el paradigma MapReduce en el clúster de Hadoop.
Muchos algoritmos se implementan en Mahout y se pueden usar sin necesidad de aplicarlos desde cero.
Precio del instrumento/detalles del plan: Libre
8. RapidMiner
RapidMiner es una poderosa herramienta para la recuperación de datos, el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Admite muchas tareas diferentes de recuperación de datos, incluido el modelado predictivo, la clasificación, la agrupación, la recuperación de reglas de asociación, la detección de desviaciones y más.
El software proporciona una manera fácil de realizar análisis predictivos utilizando herramientas de inteligencia comercial como Excel y Tableau. Tiene un complemento de Excel incorporado que le permite conectarse directamente a su fuente de datos y comenzar a analizarla de inmediato.
RapidMiner Studio está disponible como una versión gratuita para la comunidad o como una edición empresarial comercial que incluye características adicionales, como capacidades y paneles de modelado avanzados, soporte de seguridad y cumplimiento, y más.
Precio del instrumento/detalles del plan: Libre
9. Auto-WEKA
Auto-WEKA es una aplicación de aprendizaje automático automatizado que utiliza el software de inteligencia artificial de WEKA para dar sentido a los datos. Aprende de ejemplos y produce sus propios modelos utilizando los datos después de haber sido entrenado con los ejemplos.
Además, se puede utilizar para diversas aplicaciones, pero está diseñado para su uso en tareas de visión artificial como la clasificación.
Funciona seleccionando primero un clasificador o un algoritmo de agrupamiento, que son dos tipos de programas que pueden clasificar los datos en grupos. Luego, el usuario puede seleccionar uno o más atributos para usarlos como predictores con su modelo.
También pueden elegir si quieren usar todos o solo algunos de los atributos al crear el modelo y tienen la capacidad de elegir entre diferentes algoritmos, como máquinas de vectores de soporte (SVM), árboles de decisión, árboles de regresión logística, k - el más cercano. vecinos (k-NN) y muchos otros.
Precio del instrumento/detalles del plan: Libre
10. CUCHILLO
KNIME es una herramienta de aprendizaje automático que le permite configurar flujos de datos, definir transformaciones y procesar sus datos. Utiliza la funcionalidad de arrastrar y soltar, lo que facilita la creación de flujos de trabajo complejos y permite a los usuarios crear sus propios bloques personalizados.
Esto se combina con la compatibilidad con secuencias de comandos y métodos de orientación y clic para que KNIME sea flexible y potente.
También es compatible con muchos idiomas y formatos de archivo, incluidos Python, R, Perl, Hadoop MapReduce, Spark y TensorFlow.
Incluye una biblioteca de más de 500 componentes de código abierto que se actualizan regularmente, lo que garantiza que pueda encontrar lo que necesita rápidamente. La biblioteca cubre muchos casos de uso, como el procesamiento de imágenes, la integración de datos y el soporte predictivo.
Precio del instrumento/detalles del plan: Libre
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Conclusión
Las tendencias tecnológicas actuales están impulsando el aprendizaje automático a la vanguardia de la innovación y el desarrollo, por lo que los próximos años serán emocionantes para los investigadores de ML.
Sin duda, no encontraremos el "santo grial" del aprendizaje automático para que funcione en todas las situaciones. Pero con el tiempo, se desarrollarán nuevas herramientas para analizar y pronosticar mejor los datos.
Este es un momento emocionante para ver cómo se desarrolla este campo.
¿Vale la pena hacer aprendizaje automático?
Depende de tu situación y objetivos. Si está interesado en resolver problemas de datos y algoritmos desafiantes, entonces sí, absolutamente.
¿Cuál será el futuro del aprendizaje automático?
Esta es la mayor pregunta de todas. El aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta indispensable para una variedad de aplicaciones, desde inversiones hasta atención médica. Las posibilidades parecen infinitas.
¿Se requiere codificación en el aprendizaje automático?
Eso depende. El aprendizaje automático es un campo amplio en el que puede utilizar la codificación, las estadísticas y muchas otras herramientas para resolver diversos problemas. Por otro lado, está muy claro qué tareas requieren codificación en la mayoría de los casos.
¿Qué es mejor para Java o Python AI?
La sintaxis dinámica y flexible de Python lo convierte en una opción ideal para la IA. El lenguaje se utiliza en áreas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial. Python viene con cientos de bibliotecas de alta calidad que se pueden instalar fácilmente a través de pip.
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