El Machine Learning está completamente integrado en varias industrias, desde la sanidad al financiero. Este sistema permite a los ordenadores a aprender patrones desde los datos y tomar decisiones. No podemos hacer que el machine learning funcione sin algunas herramientas y bibliotecas específicas, reduciendo el tiempo de desarrollo y asegurando un modelo eficiente de implementación. Pero ahora, nos queda una cuestión, ¿Cómo elegimos la herramienta adecuada para nuestro proyecto? Esa es la cuestión que vamos a tratar en este artículo. ¡Apúntate!

El inicio del Machine Learning

El concepto de Machine Learning apareció por primera vez en los 50, con el desarrollo de la IA y los algoritmos para los modelos de entrenamiento basados en los datos. Tuvimos que esperar más de tres décadas para el crecimiento de las bibliotecas como las conocemos ahora, que proveen un sistema basado en varias herramientas y frameworks.

Una de las primeras bibliotecas de machine learning era la biblioteca Statlib, desarrollada en la universidad Carniegie Mellon University en 1980. Ofrecía herramientas para el análisis estadístico y el machine learning, incluyendo el apoyo de decisiones y networks neutrales, un modelo que toma decisiones de forma parecida al cerebro humano.

 

¿Cómo funcionan las redes neuronales artificiales?

A veces nos encontramos con redes neuronales artificiales (ANNs) o redes neuronales simuladas (SNNs), que son subconjuntos del aprendizaje automático. Las redes neuronales, procesos que imitan el comportamiento y las asociaciones de las neuronas biológicas, se basan en datos de entrenamiento para mejorar su precisión con el tiempo. Una vez cumplido ese objetivo, todo está listo para utilizar toda la capacidad de esta herramienta en informática e inteligencia artificial.

Consisten en nodos interconectados llamados neuronas, organizados en capas con la capacidad de realizar cálculos. La red recibe datos, los procesa mediante capas de neuronas y produce un resultado.

 

Profundizar en los procedimientos de Machine Learning

El Machine Learning es una rama de la IA que se centra en desarrollar algoritmos, modelos y procesos para solventar problemas

En el ámbito de la ciencia de datos, tratar con algoritmos puede ser todo un reto debido a su complejidad, por lo que las bibliotecas de Machine Learning surgieron como el puente perfecto entre las ecuaciones matemáticas y la aplicación práctica.  Uno de los elementos clave detrás de este éxito es la amplia gama de funciones y algoritmos preconstruidos que facilitan la aplicación de modelos de aprendizaje automático.

 

Bibliotecas de Machine Learning

Elegir la herramienta correcta para tu proyecto de Machine Learning es esencial una vez alcanzo el éxito en tu proyecto. Aún así, es indispensable entender y evaluar cada opción disponible, basado en un escenario específico.

Tratar con los algoritmos puede ser todo un reto debido a su complejidad, por lo tanto las bibliotecas de machine learning aparecen con un puente perfecto entre las ecuaciones matemáticas y una implementación práctica. Uno de los elementos claves detrás de este éxito es el gran rango de funciones pre-establecidas y algoritmos que facilitan la aplicación de modelos de machine learning.

 

Bibliotecas populares de Machine Learning

Hay varias bibliotecas de machine learning disponibles, cada unas con sus puntos fuertes y capacidades, por eso es importante elegir la biblioteca adecuada para tu proyecto.

TensorFlow

Un framework automático de código abierto, desarrollado en 2015 por Google Brain, conocido por su flexibilidad. Está equipado con herramientas intuitivas y comprensibles para construir e implementar modelos de machine learning a través de varias plataformas, como ordenadores de sobremesa, móviles y la nube. Una de las mayores ventajas de TensorFlow es su comunidad de código abierta con desarrolladores, data scientist y data engineers que contribuyen a un repositorio.

PyTorch 

Los gráficos de cálculo dinámico y las interfaces fáciles de usar son dos componentes claves de este producto desarrollado por el laboratorio de Facebook. PyTorch se usa principalmente para un mejor conocimiento y búsqueda y tiene un gran apoyo por parte de la comunidad. Esta herramienta se usa principalmente para aplicaciones que usan GPUs y CPUs.

Scikit-learn

Una biblioteca popular de machine-learning para Python, ofrece herramientas simples y eficientes para usos de análisis. Scikit-learn provee un gran número de opciones de algoritmos para su clasificación, como la regresión, agrupación, reducción de la dimensionalidad y evaluación de modelos. Scikit-learn se usa por data scientist, ingenieros de machine learning, investigadores y desarrolladores en varias industrias.

Caffe

Berkley Vision and Learning Center (BVLC) han creado una herramienta de entrenamiento de redes neuronales rápida y eficaz, para la clasificación de las imágenes y otras tareas de visión por ordenadores. Caffe puede procesar unos 60 millones de imágenes por día. Esta herramienta es importante para la comunidad porque empodera las investigaciones de proyectos académicos, los prototipos de startups y muchos otros.

 

Framework de Machine Learning: Que considerar

Cuando llega el momento de elegir un sistema de machine learning, se presentan numerosos aspectos que hay que tener en cuenta.

Cada proyecto tiene limitaciones específicas, ya sea el espacio de almacenamiento, recursos computacionales o el entorno de implementación. Por eso los negocios deberían estar atentos a estos requisitos y elegir la biblioteca que más a fin sea a los objetivos de los proyectos y que puedan realizar las tareas.

La escalabilidad es un factor crítico en proyectos modernos de machine learning. Los negocios deben evaluar la escalabilidad de las capacidades del framework para asegurar que pueden manejar el volumen de data sin comprometer su eficacia. El análisis se extiende a la evaluación, por ejemplo, del soporte informático distribuido, las capacidades de procesamiento paralelo y la utilización eficiente de los recursos. De forma adicional, se garantiza un uso óptimo, por lo tanto, es necesario analizar las métricas de rendimiento, como el tiempo de entrenamiento, la velocidad de inferencia y la precisión del modelo.

La habilidad de customizar los algoritmos, modelos y pipelines es una condición esencial para adaptarse a los cambios emergentes. Los frameworks de Machine Learning ofrecen flexibilidad mediante sus bibliotecas, APIs y soporte para implementaciones customizadas.

Según a IDC, habrá un desembolso de 110 billones de dólares en 2024 en sistemas de IA, con un crecimiento anual del 18,8% del 2019 al 2024, y se espera un crecimiento del 36,8% del 2023 al 2030.

Esperamos haberte ayudado a entender de forma más clara la importancia de utilizar frameworks de Machine Learning que puedan encajar adecuadamente en tu negocio. ¡Si quieres descubrir las diversas posibilidades de la transformación digital, haz clic aquí, y explora nuestra página web para descubrir como podemos ayudar a tu negocio a alcanzar su máximo potencial!