8 de las herramientas de aprendizaje automático más populares

Todo el mundo necesita herramientas. Constructores, fontaneros, electricistas, de todo. Las herramientas son una parte necesaria del conjunto de herramientas de todo artesano, incluidos los profesionales del aprendizaje automático. Los profesionales del aprendizaje automático necesitan herramientas que les ayuden a construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático rápidamente.

Cada año surgen nuevas herramientas de aprendizaje automático que ayudan a simplificar este proceso y a avanzar en este campo. Para mantenerte a la vanguardia en este campo, es vital que al menos sepas qué son estas herramientas, cómo ayudan, sus características clave, puntos fuertes y débiles, así como algunos casos de uso ideales.

En este artículo, vamos a tratar esos temas y luego compararemos cada herramienta, para que sepas cómo seleccionar las mejores para tus proyectos.

La importancia de las herramientas de aprendizaje automático

Imagina un mundo en el que cada vez que quisieras utilizar un algoritmo de aprendizaje automático, tuvieras que codificarlo completamente desde cero. He aquí otra: imagina un mundo en el que cada vez que hayas completado un experimento, debas escribir los resultados en un trozo de papel, y cuando hayas desplegado modelos, comprar nuevos servidores sea la única forma de escalar tus aplicaciones.

Francamente, muchos de ellos no son tan difíciles de creer para los que llevan suficiente tiempo en esto porque era su realidad. Muchos no pudieron entrar en este campo porque no sabían traducir fórmulas matemáticas a código; tal vez las matemáticas no eran su formación. La introducción de diversas herramientas redujo esta barrera de entrada.

Hoy en día, es posible implementar un algoritmo de máquina sin conocer totalmente el funcionamiento interno o las fórmulas matemáticas que los rigen. Ten en cuenta que esto no significa que no necesites saberlo (sí lo necesitas); sólo significa que no necesitas saberlo para aplicar el algoritmo.

Otra razón por la que las herramientas del aprendizaje automático son importantes es porque aceleran los procesos. Por ejemplo, como ya no es necesario codificar algoritmos enteros desde cero, es posible realizar muchos experimentos en menos tiempo, lo que significa que probablemente encontrarás más rápido el modelo campeón para llevarlo a producción.

En última instancia, las herramientas de aprendizaje automático simplifican las tareas complejas y aceleran el proceso de llevar los modelos del entorno de investigación al de producción.

Herramientas de aprendizaje automático que debes conocer

1. Aprendizaje automático de Microsoft Azure

Página web: https://azure.microsoft.com/en-gb/products/machine-learning#overview

Microsoft Azure Machine Learning es un servicio en la nube totalmente gestionado, creado para que los científicos de datos y los desarrolladores puedan crear, desplegar y gestionar el ciclo de vida de sus proyectos de aprendizaje automático con mayor rapidez y confianza. En concreto, la plataforma pretende acelerar el tiempo de obtención de valor con sus operaciones de aprendizaje automático (MLOps), interoperabilidad de código abierto y herramientas integradas. También está diseñado pensando en una IA responsable y hace mucho hincapié en la seguridad.

Características principales

• Preparación de datos: permite a los desarrolladores iterar rápidamente en la preparación de datos a escala en clusters Apache Spark, y es interoperable con Azure Databricks.
• Cuadernos: los desarrolladores pueden colaborar utilizando Cuadernos Jupyter o Visual Studio Code
• Aprendizaje automático de arrastrar y soltar: los usuarios pueden utilizar Designer, una interfaz de usuario de arrastrar y soltar, para construir conductos de aprendizaje automático.
• IA responsable: con la IA responsable, los desarrolladores pueden realizar investigaciones en profundidad de sus modelos y supervisarlos en producción para garantizar que siempre se expone lo óptimo a los usuarios finales.
• Puntos finales gestionados: permite a los desarrolladores desacoplar la interfaz de su carga de trabajo de producción de la implementación que la sirve.

Pros

• Gobernanza integrada: las cargas de trabajo de aprendizaje automático pueden ejecutarse desde cualquier lugar con gobernanza, seguridad y cumplimiento integrados.
• Compatibilidad con múltiples marcos: ofrece interfaces de alta abstracción para marcos de aprendizaje automático conocidos, como XGBoost, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow y ONNX.

Contras

• Límites de recursos: existen límites de recursos que pueden afectar a las cargas de trabajo del aprendizaje automático (por ejemplo, número de puntos finales, despliegues, instancias de cálculo, etc.). Ten en cuenta que estos límites varían según la región.
• Menos control: muchos de los detalles y complejidades del aprendizaje automático se abstraen, lo que significa que debes seguir el proceso que te da Microsoft.

Más información sobre Microsoft Azure Machine Learning:

• Introducción a Azure
• Comprender la computación en nube (Microsoft Azure)
• AI responsable: Evaluación de modelos de aprendizaje automático en Python

Generado con DALL-E 3

2. Amazon SageMaker

Página web: https://aws.amazon.com/sagemaker/

Amazon SageMaker es un servicio totalmente administrado diseñado para crear modelos de aprendizaje automático y generar predicciones. Los desarrolladores pueden aprovechar la plataforma para construir, entrenar y desplegar sus modelos de aprendizaje automático a escala en un único entorno de desarrollo integrado (IDE) utilizando un amplio conjunto de herramientas como cuadernos, depuradores, perfiladores, pipelines, MLOps y muchas más. SageMaker también es compatible con los requisitos de gobernanza mediante un control de acceso simplificado y transparencia sobre tu proyecto de aprendizaje automático.

Características principales

• Canvas: una interfaz sin código que los usuarios pueden aprovechar para crear modelos de aprendizaje automático. Según la página de características, los usuarios no necesitan experiencia en aprendizaje automático ni en programación para construir sus modelos con Canvas.
• Gestor de datos: permite a los usuarios agregar y preparar rápidamente datos tabulares o de imágenes para el aprendizaje automático.
• Aclarar: los usuarios pueden aprovechar Aclarar para conocer mejor sus modelos y datos de aprendizaje automático basándose en métricas como la precisión, la solidez, la toxicidad y el sesgo. El objetivo es reducir el sesgo en los modelos de aprendizaje automático para mejorar su calidad, apoyando al mismo tiempo la iniciativa de IA responsable.
• Experimentos: un servicio gestionado que permite a los usuarios seguir y analizar sus experimentos de aprendizaje automático a escala.

Pros

• Elección de herramientas de ML: los usuarios pueden decidir entre IDEs, que es ideal para los científicos de datos, y una interfaz sin código, que es ideal para las personas con menos conocimientos de programación.
• Compatibilidad con múltiples marcos: puedes desplegar modelos entrenados con marcos de terceros, como TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn, ONNX, etc.

Contras

• Precio: los costes pueden dispararse con bastante rapidez, sobre todo si se utilizan varios modelos que reciben un tráfico bastante importante.

Más información sobre AWS Sagemaker:

• Conceptos de la nube de AWS
• Comprender la computación en nube (Amazon Web Services)

3. BigML

Página web: https://bigml.com/

BigML es una plataforma de aprendizaje automático basada en la nube, consumible, programable y escalable. Se creó en 2011/12 para simplificar el desarrollo, la implantación y la gestión de las tareas de aprendizaje automático, como la clasificación, la regresión, la previsión de series temporales, el análisis de conglomerados, el modelado de temas, etc. La plataforma ofrece una variedad de servicios que van desde la preparación de datos a la visualización de datos, la creación de modelos y varios otros que trabajan juntos para permitir a las empresas y organizaciones construir y desplegar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de grandes conocimientos técnicos.

Características principales

• Plataforma integral de aprendizaje automático: puede resolver diversos problemas, desde el aprendizaje supervisado al no supervisado.
• Interpretables: todos los modelos predictivos vienen con funciones interactivas de visualización y explicabilidad que los hacen interpretables.
• Modelos exportables: todos los modelos pueden exportarse y utilizarse para servir predicciones locales, sin conexión, en cualquier dispositivo de borde, o pueden desplegarse instantáneamente como parte de una aplicación de producción distribuida en tiempo real.

Pros

• Facilidad de uso: puedes automatizar complicados procedimientos de aprendizaje automático y ahorrar costes conectándote a la API REST de BigML; automatizar procesos con BigML sólo requiere una línea de código.

Contras

• Lentitud para procesar grandes conjuntos de datos: puede manejar conjuntos de datos de hasta 100M de filas x 1000 columnas, pero los conjuntos de datos mayores tardan más en procesarse.

4. TensorFlow

Página web: https://www.tensorflow.org/

TensorFlow es una plataforma integral de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por el equipo Google Brain de Google. Aunque TensorFlow se ocupa predominantemente del entrenamiento y la inferencia de redes neuronales profundas, hay una serie de herramientas, bibliotecas como TensorFlow serving, que pueden conectarse para permitir a los usuarios construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático. Estos recursos también incluyen herramientas para aplicar soluciones a tareas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje automático predictivo.

Características principales

• Informática distribuida: TensorFlow admite la computación distribuida, lo que permite a los desarrolladores entrenar modelos utilizando varias máquinas
• Compatibilidad con GPU y TPU: el entrenamiento se puede acelerar utilizando la GPU o la TPU.
• TensorBoard: una herramienta de visualización que permite a los usuarios visualizar sus modelos.
• Modelos preconstruidos: ofrece modelos preconstruidos para varios casos de uso, listos para usar.

Pros

• Portabilidad: Los modelos TensorFlow pueden exportarse y desplegarse en diversas plataformas, como dispositivos móviles y navegadores web.
• Comunidad: TensorFlow está respaldado por una amplia y activa comunidad de desarrolladores que contribuyen al desarrollo del marco y proporcionan soporte.
• Escalabilidad: admite la informática distribuida.

Contras

• Curva de aprendizaje pronunciada: TensorFlow puede ser difícil de aprender debido a su compleja sintaxis.

Más información sobre TensorFlow:

• Introducción a TensorFlow en Python
• Tutorial de TensorFlow para principiantes

5. PyTorch

Website: https://pytorch.org/

PyTorch es una biblioteca tensorial optimizada de código abierto creada para apoyar el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo utilizando CPUs y GPUs.

Características principales

• Formación distribuida: los desarrolladores pueden optimizar el rendimiento tanto en investigación como en producción aprovechando el soporte de PyTorch para la ejecución asíncrona de operaciones colectivas y la comunicación entre iguales.
• TorchScript: crea modelos serializables y optimizables a partir de código PyTorch, lo que significa que siempre está listo para la producción.
• TorchServe: simplifica el despliegue de modelos PyTorch a escala.
• Compatibilidad nativa con ONNX: los usuarios pueden exportar modelos en el formato estándar ONNX para acceder directamente a plataformas compatibles con ONNX, visualizadores, tiempos de ejecución, etc.

Pros

• Comunidad: PyTorch tiene una comunidad grande y vibrante además de su documentación extremadamente detallada
• Flexibilidad y control: PyTorch tiene un grafo de cálculo dinámico, lo que significa que los modelos pueden crearse y modificarse sobre la marcha, y ejecutarse ansiosamente.
• Pitónico: sigue el estilo de codificación de Python, lo que lo hace legible.

Contras

• Visualización: se necesita una herramienta de terceros.

Más información sobre PyTorch:

• Introducción al Aprendizaje Profundo en PyTorch
• Aprendizaje profundo con PyTorch
• Tutorial de PyTorch: Construir una red neuronal sencilla desde cero

Nuestra PyTorch Cheat Sheet puede ayudarte a dominar esta herramienta de aprendizaje automático

6. Apache Mahout

Website: https://mahout.apache.org/

Apache Mahout es un marco de álgebra lineal distribuida de código abierto y un lenguaje específico del dominio (DSL) Scala matemáticamente expresivo desarrollado por la Fundación del Software Apache. El marco se implementa en Apache Hadoop y se diseñó para permitir a estadísticos, matemáticos y científicos de datos construir rápidamente implementaciones escalables y eficientes de algoritmos de aprendizaje automático.

Características principales

• Algoritmos probados: Mahout aprovecha algoritmos de eficacia probada para resolver problemas habituales en diversos sectores.
• Escalable a grandes conjuntos de datos: el marco se diseñó para ser distribuido en grandes clusters de centros de datos que funcionan con Apache Hadoop.

Pros

• Escalable: proporciona un marco informático escalable y distribuido capaz de manejar grandes cantidades de datos.

Contras

• Curva de aprendizaje pronunciada: requiere que los usuarios tengan conocimientos profundos sobre aprendizaje automático para sacarle el máximo partido.

7. Weka

Página web: https://www.weka.io/

Desarrollado por la Universidad de Waikato en Nueva Zelanda, Weka es una colección de algoritmos de aprendizaje automático para tareas de minería de datos. Contiene herramientas para la preparación de datos, visualización, clasificación, regresión, agrupación y minería de reglas de asociación. En concreto, la plataforma Weka ayuda a las organizaciones a almacenar, procesar y gestionar sus datos en la nube y on-prem.

Características principales

• Compatibilidad multiprotocolo: compatibilidad con NVIDIA GPUDirect Storage nativo, POSIX, NFS, SMB y acceso S3 a los datos simultáneamente.
• Nube nativa, preparada para el centro de datos: alterna entre la ejecución in situ, en la nube y una ráfaga entre ubicaciones.

Pros

• Portabilidad: está totalmente implementado en Java, lo que significa que puede ejecutarse en casi cualquier plataforma informática moderna.
• Facilidad de uso: Weka utiliza una interfaz gráfica de usuario, que simplifica la navegación por la plataforma.

Contras

• Informática distribuida y proceso de big data: No incorpora soporte para computación distribuida o procesamiento de big data.
• Técnicas avanzadas: no incluye los avances más recientes, como el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo.

8. Vertex AI

Website: https://cloud.google.com/vertex-ai?hl=en

Verex AI es una plataforma de aprendizaje automático integral, totalmente gestionada y desarrollada por Google. Permite a los usuarios entrenar y desplegar modelos y aplicaciones de aprendizaje automático y personalizar grandes modelos lingüísticos que los usuarios pueden aprovechar en sus aplicaciones basadas en IA. La plataforma combina a la perfección los flujos de trabajo de ingenieros de datos, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático, para permitir que los equipos colaboren utilizando un conjunto de herramientas común.

Características principales

• AutoML: entrena algoritmos de aprendizaje automático en datos tabulares, de imagen o de vídeo sin escribir código ni preparar divisiones de datos.
• Modelos y herramientas de IA generativa: prototipa, personaliza, integra e implanta rápidamente modelos de IA generativa en tus aplicaciones de IA.
• Herramientas MLOps: herramientas MLOps creadas específicamente para que los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático automaticen, estandaricen y gestionen los proyectos de aprendizaje automático.

Pros

• Escalabilidad y rendimiento: aprovecha la infraestructura de Google Cloud para ofrecer una gran escalabilidad y rendimiento.
• Compatibilidad con múltiples marcos: integración con marcos populares de aprendizaje automático como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn; también hay compatibilidad con marcos de ML mediante contenedores personalizados para entrenamiento y predicción.

Contras

• Precios: la estructura de precios es bastante compleja y puede resultar cara para empresas o startups con un presupuesto limitado.

Más información sobre Google Cloud:

• Comprender la computación en nube (Teoría de la nube de Google)
• Google Cloud para científicos de datos

Elegir la herramienta de aprendizaje automático adecuada

Como la mayoría de las cosas en tecnología, la respuesta a "¿Qué herramienta de aprendizaje automático debo utilizar para [insertar alguna situación]?" es: "Depende".

Al elegir una herramienta, lo más importante que debes tener en cuenta son tus necesidades, como:

• ¿Qué intento hacer?
• ¿Cuáles son las limitaciones?
• ¿Qué nivel de personalización necesito?

No todas las herramientas son iguales. Por ejemplo, TensorFlow fue desarrollado por investigadores de Google Brain para avanzar en áreas clave del aprendizaje automático y promover una mejor comprensión teórica del aprendizaje profundo. En cambio, PyTorch se creó para proporcionar flexibilidad y velocidad durante el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo.

Aunque tratan de resolver el mismo problema (simplificar el proceso de construcción de modelos de aprendizaje profundo), la forma en que lo hacen es diferente.

Este es un tema común en el aprendizaje automático; por tanto, lo mejor es comprender lo que intentas conseguir y luego seleccionar las herramientas de aprendizaje automático que hagan el proceso lo más sencillo posible.

Conclusión

Las herramientas son necesarias para todo tipo de artesanos, incluidos los profesionales del aprendizaje automático. Los profesionales del ML suelen aprovecharlas para construir, entrenar y desplegar rápidamente modelos de aprendizaje automático. En este artículo, te he dado 8 de las herramientas de aprendizaje automático más populares.

Son:

1. Aprendizaje automático de Microsoft Azure
2. Amazon SageMaker
3. BigML
4. TensorFlow
5. PyTorch
6. Apache Mahout
7. Weka
8. Vertex AI

El objetivo principal de estas herramientas es acelerar el proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático y trasladarlos de la investigación a un entorno de producción.

Continúa tu aprendizaje con los siguientes recursos:

• Científico de Aprendizaje Automático con Python (Curso)
• Fundamentos del Aprendizaje Automático con Python (Curso)
• ¿Qué es el aprendizaje automático? Definición, tipos, herramientas y más (Blog)
• 25 proyectos de aprendizaje automático para todos los niveles (Blog)