Los 5 mejores frameworks de código abierto para el desarrollo de IA

Tabla de Contenidos

• Los 5 mejores frameworks de código abierto para el desarrollo de IA
• 1. Tensorflow
• 2. Caffe
• 3. Microsoft CNTK
• 4. Theano
• 5. Keras

Los 5 mejores frameworks de código abierto para el desarrollo de IA

La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) son dos términos que están de moda en estos días y a veces se utilizan indistintamente. Sin embargo, ambos términos no son lo mismo. Mientras que la IA implica máquinas que pueden realizar tareas que son características de la inteligencia humana, el ML permite que las computadoras modernas aprendan sin ser programadas explícitamente. Básicamente, el ML ha evolucionado de la IA a través del reconocimiento de patrones y la teoría del aprendizaje computacional.

Grandes empresas como Google, Microsoft, Facebook, IBM y Amazon están invirtiendo fuertemente en su propia I+D (Investigación y desarrollo), así como comprando startups que han avanzado en áreas como ML, redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural y procesamiento de imágenes.

En este artículo, hemos enumerado los 5 mejores frameworks de código abierto para el desarrollo de IA que parecen particularmente prometedores o interesantes:

1. Tensorflow

TensorFlow es la biblioteca de software de código abierto de Google diseñada para el aprendizaje profundo o redes neuronales artificiales. Fue desarrollada por el equipo de Google Brain dentro de la organización de IA de Google y se lanzó bajo la licencia de código abierto Apache 2.0 el 9 de noviembre de 2015. TensorFlow realiza cálculos numéricos utilizando gráficos de flujo de datos. Tiene una arquitectura muy flexible que permite una fácil implementación de cálculos en una variedad de plataformas (CPUs, GPUs, TPUs), y desde escritorios hasta clústeres de servidores, dispositivos móviles y de borde.

Tensorflow puede producir gráficos en C++ o Python, que representan el movimiento de datos que circulan a través de un sistema. Su sitio web ofrece tutoriales y recursos, que ayudan a los desarrolladores que tienen menos conocimiento al respecto. Al abrir la biblioteca de código de ML de TensorFlow, Google está ayudando en la construcción, entrenamiento y despliegue más simples de redes neuronales profundas complejas. Google, Intel, Uber y Qualcomm son algunas de las empresas que utilizan Tensorflow.

2. Caffe

CAFFE (Arquitectura de Convolución para la Integración Rápida de Características) es un framework de aprendizaje profundo muy rápido, potente y eficiente. Es de código abierto y está escrito en C++, con una interfaz en Python. Caffe admite muchos tipos diferentes de arquitecturas de aprendizaje profundo orientadas a la clasificación de imágenes y segmentación de imágenes. Según su sitio web, puede procesar más de 60 millones de imágenes en un solo día utilizando solo una GPU NVIDIA K40. Soporta diseños de CNN, RCNN, LSTM y redes neuronales completamente conectadas. También funciona bien en GPU, lo que contribuye a su gran velocidad durante las operaciones.

El framework Caffe se utiliza principalmente para proyectos de investigación académica, multimedia, voz e incluso visión. La herramienta también es compatible con sistemas operativos como Ubuntu, Mac OS X y Windows. ¡Yahoo! integró recientemente Caffe con Apache Spark para crear CaffeOnSpark, un framework de aprendizaje profundo distribuido.

3. Microsoft CNTK

Desarrollado por Microsoft Research, el Microsoft Cognitive Toolkit – anteriormente conocido como CNTK – es un framework de aprendizaje profundo destinado a utilizar redes neuronales para procesar grandes conjuntos de datos de datos no estructurados. CNTK es altamente personalizable debido a sus tiempos de entrenamiento más rápidos y su arquitectura fácil de usar. Ofrece un rendimiento excepcional ya sea que se ejecute en un sistema con solo CPUs, una sola GPU, múltiples GPUs o múltiples máquinas con múltiples GPUs. Te permite elegir tus propios parámetros, algoritmos y redes. Está escrito en Python y C++. Aunque es más popular en el ámbito del reconocimiento de voz, CNTK también se puede utilizar para el entrenamiento de texto, imágenes y RNN (red neuronal recurrente – un tipo de red neuronal).

4. Theano

Theano es una biblioteca de Python diseñada para el aprendizaje profundo. Te permite definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas que involucran arreglos multidimensionales con un alto nivel de eficiencia. Puede usar GPUs y realizar diferenciación simbólica eficiente. La herramienta viene con características que incluyen integración con NumPy, generación dinámica de código C y diferenciación simbólica. La herramienta es compatible con plataformas como Linux, Mac OS X y Windows.

5. Keras

Escrita en Python, Keras es una biblioteca de código abierto escrita en Python que es capaz de ejecutarse sobre frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano o MXNet. Esta API de red neuronal de alto nivel está diseñada para permitir una rápida experimentación con redes neuronales profundas. Se centra en ser amigable para el usuario, modular y extensible. La herramienta está optimizada tanto para CPU como para GPU.