El aprendizaje automático es una tecnología sorprendente. También es muy abrumador si lo usa de manera correcta. Qué fascinante sería construir una máquina que se comportara en gran medida como un ser humano. El dominio de las herramientas de aprendizaje automático le permitirá jugar con los datos, entrenar sus modelos, descubrir nuevos métodos y crear sus propios algoritmos.

El aprendizaje automático viene con una amplia colección de herramientas, plataformas y software de ML. Además, la tecnología relacionada a ML está evolucionando continuamente. De un montón de herramientas de aprendizaje automático, debe elegir cualquiera de ellas para adquirir experiencia. Este artículo tiene una lista de las 15 herramientas de aprendizaje automático más utilizadas por los expertos.

Knime

Knime es una herramienta de aprendizaje automático de código abierto que se basa en la GUI. Lo mejor de Knime es que no requiere ningún conocimiento de programación. Todavía se pueden aprovechar las instalaciones proporcionadas por Knime. Generalmente se usa para fines relacionados a datos. Por ejemplo, manipulación de datos, minería de datos, etc.

Además, procesa datos creando diferentes flujos de trabajo y luego los ejecuta. Viene con repositorios que están llenos de diferentes nodos. Estos nodos se llevan al portal Knime. Y finalmente, se crea y ejecuta un flujo de trabajo de nodos.

Accord.net

Accord.net es un framework computacional de aprendizaje automático. Viene con una imagen y paquetes de audio. Dichos paquetes ayudan a entrenar los modelos y a crear aplicaciones interactivas. Por ejemplo, audición, visión por computadora, etc.

Como .net está presente en el nombre de la herramienta, la biblioteca base de este marco es el lenguaje C #. Las bibliotecas Accord son muy útiles para probar y manipular archivos de audio.

Scikit-Learn

Scikit-Learn es un paquete de aprendizaje automático de código abierto. Es una plataforma unificada, ya que se utiliza para múltiples propósitos. Ayuda en la regresión, agrupamiento, clasificación, reducción de dimensionalidad y preprocesamiento. Scikit-Learn está construido sobre las tres bibliotecas principales de Python, a saber: NumPy, Matplotlib y SciPy. Junto con esto, también lo ayudará con las pruebas y la entrenamiento de sus modelos.

TensorFlow

TensorFlow es un marco de código abierto que es útil para ML a gran escala. Es una mezcla de aprendizaje automático y modelos de redes neuronales. Además, también es un buen amigo de Python.

La característica más destacada de TensorFlow es que también se ejecuta en CPU y GPU. El procesamiento del lenguaje natural, la clasificación de imágenes son los que implementan esta herramienta.

Weka

Acogiendo con beneplácito la próxima herramienta de ML, Weka. También es un software de código abierto. Se puede acceder a través de una interfaz gráfica de usuario. El software es muy fácil de usar. La aplicación de esta herramienta es en investigación y docencia. Junto con esto, Weka también le permite acceder a otras herramientas de aprendizaje automático. Por ejemplo, R, Scikit-learn, etc.

Pytorch

Pytorch es un framework de deep learning. Es muy rápido y flexible de usar. Esto se debe a que Pytorch tiene un buen comando sobre la GPU. Es una de las herramientas más importantes del aprendizaje automático porque se utiliza en los aspectos más vitales de ML que incluye la construcción de redes neuronales profundas y cálculos de tensor.

Pytorch está completamente basado en Python. Junto con esto, es la mejor alternativa a NumPy.

RapidMiner

RapidMiner es una buena noticia para los no programadores. Es una plataforma de ciencia de datos y tiene una interfaz muy sorprendente. RapidMiner es independiente de la plataforma, ya que funciona en sistemas operativos multiplataforma.

Google Cloud AutoML

El objetivo de Google Cloud AutoML es hacer que la inteligencia artificial sea accesible para todos. Lo que hace Google Cloud AutoML es proporcionar los modelos previamente entrenados para los usuarios a fin de crear diversos servicios. Por ejemplo, reconocimiento de texto, reconocimiento de voz, etc.

Google Cloud AutoML se hizo muy popular entre las empresas. Como las empresas quieren aplicar inteligencia artificial en todos los sectores de la industria, se han enfrentado a dificultades para hacerlo porque hay una falta de personas que conozcan de Machine Learning.

Jupyter Notebook

El Jupyter Notebook es una de las herramientas de aprendizaje automático más utilizadas entre todas. Es un procesamiento muy rápido, así como una plataforma eficiente. Además, admite tres idiomas, a saber: Julia, R, Python.

Así, el nombre de Jupyter está formado por la combinación de estos tres lenguajes de programación. Jupyter Notebook permite al usuario almacenar y compartir el código en vivo en forma de cuadernos. También se puede acceder a través de una GUI. Por ejemplo, winpython navigator, anaconda navigator, etc.

Apache Mahout

Mahout es parte de Apache, que es una plataforma de código abierto basada en Hadoop. Generalmente se usa para el aprendizaje automático y la minería de datos. Técnicas como la regresión, la clasificación y la agrupación se hicieron posibles con Mahout. Junto con esto, también hace uso de funciones basadas en matemáticas como vectores, etc.

Estudio Azure Machine Learning

El estudio Azure Machine Learning es lanzado por Microsoft. Al igual que Google Cloud AutoML, este es el producto de Microsoft que proporciona servicios de aprendizaje automático a los usuarios. Azure Machine Learning Studio es una forma muy fácil de formar conexiones de módulos y conjuntos de datos.

Junto con esto, Azure también tiene como objetivo proporcionar instalaciones de inteligencia artificial al usuario. Al igual que TensorFlow, también funciona en CPU y GPU.

MLLIB

Al igual que Mahout, MLLIB también es un producto de Apache Spark. Se utiliza para regresión, extracción de características, clasificación, filtrado, etc. También a menudo se llama Spark MLLIB. MLLIB viene con muy buena velocidad y eficiencia.

Orange3

Orange3 es un software de minería de datos que es la última versión del software de Orange. Orange3 ayuda en el preprocesamiento, visualización de datos y otras cosas relacionadas con los datos. Se puede acceder a Orange3 a través del navegador Anaconda. Realmente es muy útil en la programación de Python. Junto con esto, también puede ser una excelente interfaz de usuario.

IBM Watson

IBM Watson es una interfaz web proporcionada por IBM para usar Watson. Watson es un sistema de preguntas y respuestas de interacción humana que se basa en el procesamiento del lenguaje natural. Watson se aplica en varios campos, como el aprendizaje automatizado, la extracción de información, etc.

IBM Watson se utiliza generalmente para fines de investigación y prueba. Su objetivo es ofrecer una experiencia humana a los usuarios.

Pylearn2

Pylearn2 es una biblioteca de aprendizaje automático construida sobre Theano. Por lo tanto, hay muchas funciones que son similares entre ellas. Junto con esto, puede realizar cálculos matemáticos. Pylearn2 también es capaz de ejecutarse en la CPU y la GPU. Antes de llegar a Pylearn2, debe estar familiarizado con Theano.

Conclusión

Entonces, estas fueron algunas de las herramientas de aprendizaje automático más populares y ampliamente utilizadas. Todo esto muestra cuán avanzado es el aprendizaje automático. Todas estas herramientas usan diferentes lenguajes de programación y se ejecutan en ellos. Por ejemplo, algunos de ellos se ejecutan en Python, algunos en C ++ y otros en Java.


Este artículo se encuentra basado en 15 Most used machine learning tools by experts.

Si conoce de alguna herramienta adicional que deba ser incluida en esta lista, puede agregarla en los comentarios.

15 Herramientas de Machine Learning más utilizadas
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