Las 10 mejores herramientas de Aprendizaje Profundo que debes conocer en el 2023
Las 10 mejores herramientas de Aprendizaje Profundo en 2023
Los problemas complejos en el mundo de las computadoras e inteligencia artificial necesitan la ayuda de herramientas de aprendizaje profundo. Los desafíos cambian con el tiempo, al igual que el patrón de análisis. Las actualizaciones constantes en las herramientas y nuevas perspectivas para enfrentar los problemas requieren experiencia práctica y experiencia en el manejo de herramientas de aprendizaje profundo. Revise la lista actualizada de las mejores herramientas y las características clave de cada una.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático y parte de la inteligencia artificial que es importante para el aprendizaje operativo de las computadoras. Las herramientas de aprendizaje profundo asociadas son responsables de curar los programas que procesan los datos y patrones de la computadora para la toma de decisiones. Es capaz de análisis predictivo a través de algoritmos.
Las 10 mejores herramientas de Big Data
Las herramientas de Big Data son esenciales para manejar volúmenes masivos de datos que los sistemas tradicionales no pueden manejar de manera eficiente. Permiten el almacenamiento, procesamiento y análisis de conjuntos de datos vastos, extrayendo ideas y patrones valiosos. Al aprovechar estas herramientas, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos, obtener una ventaja competitiva y mejorar la eficiencia operativa en general. Aquí están las 10 mejores herramientas de Big Data:
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- OpenNN
- CNTK
- MXNet
- DeeplearningKit
- Deeplearning4J
- Darknet
- PlaidML
TensorFlow
Características clave:
- TensorFlow proporciona una interfaz en diferentes lenguajes como Go, Java y Python.
- Permite visualizaciones gráficas
- Contiene modelos para construcción e implementación, incluidos dispositivos integrados y móviles
- Ayuda de la comunidad
- Facilidades de documentación eficientes
- Permite visión por computadora, clasificación de texto, procesamiento de imágenes y reconocimiento de voz
- Útil para redes neuronales a gran escala con múltiples capas
- Adecuado para clasificación, comprensión, creación, descubrimiento y predicción
Keras
Características clave:
- Aprovechando las funciones analíticas en SQL para una extracción de...
- Construye un detector de correo no deseado utilizando Amazon SageMaker
- Cómo creé una animación de las incrustaciones durante el ajuste fino
- Tiene una biblioteca de aprendizaje profundo en Python
- Contiene modelos adecuados para web, dispositivos móviles y Java Virtual Machine
- Proporciona extensibilidad, modularidad y minimalismo
- Proporciona una abstracción de alto nivel para construir diferentes tipos de redes neuronales
- Permite modelos de aprendizaje profundo distribuido en Tensor y Unidades de Procesamiento Gráfico (TPUs y GPUs)
- Capaz de ejecutarse en Theano, TensorFlow y CNTK
- Permite entrenamiento con múltiples entradas y salidas
- Utilidad incorporada para aumento de datos y preprocesamiento
- Tiene API simples, lo que proporciona una interfaz fácil de usar y ofrece retroalimentación sobre errores
PyTorch
Características clave:
- Pytorch es otra biblioteca de aprendizaje automático de código abierto.
- Procesamiento sin problemas desde el desarrollo de Python hasta la implementación en dispositivos móviles
- Adaptable a la interfaz de C++, lo que permite aplicaciones de baja latencia y alto rendimiento.
- Permite diferentes soportes de GPU para implementar modelos de aprendizaje profundo
- Incluye una interfaz directa con ONNX en el formato ONNX estándar (Intercambio de Redes Neuronales Abiertas)
- Proporciona bibliotecas de ecosistema robustas para desarrollos eficientes
OpenNN
Características clave:
- Adecuado para expertos no técnicos, ya que no requiere programación para crear redes neuronales
- Eficiente en ejecución de velocidad y asignación de memoria
- Permite normalización, escalado de características y diferenciación automática
- La interfaz de usuario es fácilmente aprendible para funcionalidades como la gestión de datos
- Interpretación fácil desde la herramienta de diseño de redes neuronales
- Entrenamiento rápido, lo que ahorra tiempo
CNTK
Características clave:
- CNTK, o Microsoft Cognitive Toolkit, también es un marco de aprendizaje profundo de código abierto disponible a escala comercial
- Admite diferentes lenguajes de programación como C++, C y Python y está integrado con Microsoft Azure
- Permite la combinación fácil de diversos modelos de aprendizaje profundo como redes neuronales de alimentación profunda, redes neuronales recurrentes y redes neuronales convolucionales
- Ofrece un lenguaje de programación de modelos llamado BrainScript
- Capaz de paralelización y diferenciación en servidores y GPUs diferentes
- Soporte de evaluación mediante aplicaciones Java
- Se ofrece soporte múltiple para diferentes métodos de aprendizaje como aprendizaje supervisado, de refuerzo, no supervisado y redes generativas adversarias
MXNet
Características clave:
- Ofrecido por Apache, la versión 7.0 del marco de aprendizaje profundo de código abierto fue lanzada en 2016
- Adecuado para diferentes funciones como clasificación de texto, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y series temporales
- Asiste en características de programación simbólica e imperativa junto con diferenciación automática y optimización de gradientes
- Eficacia evidente por la compatibilidad con parámetros duales para Horovod y servidor para entrenamiento y optimización de rendimiento
- Soporta múltiples lenguajes de programación, como Perl, Scala, Java, C++, R, Clojure y
- Contiene modelos pre-entrenados
- Ofrece APIs detalladas y flexibles de Python
- Eficaz con opciones de escalabilidad
DeeplearningKit
Características clave:
- Es el marco de aprendizaje profundo de código abierto
- Compatible con sistemas operativos como OS X, Apple iOS y tvOS
- Realiza reconocimiento de imágenes en dispositivos Apple utilizando redes neuronales convolucionales
- Utiliza Metal para aceleración de GPU y Swift para integración de aplicaciones
Deeplearning4J
Características clave:
- Soporta diferentes lenguajes basados en la máquina virtual de Java como Scala, Kotlin, Clojure y Java
- Capaz de gestionar conjuntos de texto de gran tamaño y realizar tareas de procesamiento del lenguaje natural con espacios vectoriales y modelos de temas
- Entrenamiento basado en clústeres soportado por Apache Hadoop y Spark
- Realiza numerosas implementaciones como redes de creencia profunda, red neural tensor recursiva, máquina de Boltzmann, word2vec, autoencoder profundo, autoencoder de reducción de ruido, doc2vec y GloVe
- Soporta transferencia de aprendizaje, aceleración de GPU y aprendizaje por refuerzo profundo
Darknet
Características clave:
- Rápido y fácil de instalar
- Proporciona un buen rendimiento debido al marco en CUDA y C
- Compatible con cálculos de GPU y CPU
- Simplifica la predicción de series temporales, la clasificación de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural
- Soporta una variedad de arquitecturas de redes neuronales
- Proporciona una Interfaz de Línea de Comandos
PlaidML
Características clave:
- Se integra con sistemas operativos como Windows, MacOS y Linux
- Contiene compatibilidad de gráficos para plataformas y GPUs novedosos
- Proporciona soporte modular de hardware, desde sistemas integrados hasta nuevos procesadores
- Integrabilidad con múltiples marcos de aprendizaje profundo como ONNX, TensorFlow, y
- Bueno para fines de experimentación
- Permite diferenciación automática e integración con Python
Roles y Salario de Aprendizaje Profundo
Diferentes roles se ocupan de cajas de herramientas de aprendizaje profundo (como la caja de herramientas de aprendizaje profundo de Matlab) y requieren experiencia práctica en aprendizaje automático con scikit-learn, Keras y TensorFlow. Sus salarios se tabulan de la siguiente manera:
Conclusión
La creciente demanda de profesionales talentosos y capacitados con el conjunto adecuado de conocimientos ha creado oportunidades para candidatos capacitados. Tener un conjunto exacto de experiencia con herramientas elegidas con precisión es necesario para asegurar un trabajo. Las herramientas de aprendizaje profundo mencionadas anteriormente se encuentran entre las más populares en 2023. ¿Las tienes en tu conjunto de habilidades? Si no, sigue aprendiendo y destaca en el campo del aprendizaje profundo. Recuerda usar tu mentalidad innovadora para demostrar tu capacidad.
