Los 16 mejores marcos y bibliotecas de IA: Guía para principiantes

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La Inteligencia Artificial se ha convertido en algo esencial para el desarrollo de software en el panorama tecnológico actual, en rápida evolución. Permite a las aplicaciones realizar tareas que antes se consideraban dominio exclusivo de los humanos, como comprender y generar lenguaje humano, reconocer patrones en los datos y tomar decisiones inteligentes. Desde los chatbots y los sistemas de recomendación hasta el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural, la IA está transformando nuestra forma de crear software.

Como profesional junior de datos con una sólida base técnica, puede que se pregunte cómo aprovechar eficazmente el poder de la IA. Por eso, esta guía explorará por qué y cómo elegir frameworks de IA, qué frameworks y bibliotecas deberías explorar, y muchos otros aspectos esenciales.

¿Por qué elegir un marco de IA?

Hoy en día, los desarrolladores confían cada vez más en los marcos y bibliotecas correspondientes para ahorrar dinero, tiempo y recursos mientras crean software basado en IA. Consideremos qué son los marcos y las bibliotecas de IA: una colección de herramientas y recursos preconstruidos que simplifican el proceso de creación de aplicaciones basadas en la Inteligencia Artificial. Estos marcos proporcionan una base para implementar algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, lo que facilita el desarrollo de software inteligente.

Descubramos ahora por qué se utilizan los marcos de IA para impulsar el flujo de desarrollo de software.

Son rentables para las empresas de TI

Los marcos de IA ofrecen a las empresas una forma rentable de desarrollar aplicaciones de software personalizadas. Al eliminar la necesidad de codificación manual y permitir a los desarrolladores utilizar componentes preconstruidos, los frameworks pueden ayudar significativamente a las empresas a reducir sus costes de desarrollo. El uso de frameworks también permite a las empresas crear rápidamente aplicaciones sofisticadas adaptadas a sus necesidades específicas. Al aprovechar la potencia de la IA y el ML, las empresas pueden desarrollar soluciones de software más eficientes que los métodos tradicionales de desarrollo de software.

Facilitan el flujo de desarrollo de aplicaciones

A la hora de seleccionar marcos de trabajo, es importante tener en cuenta su capacidad para agilizar el proceso de desarrollo. Estos marcos vienen con algoritmos preimplementados, utilidades de manejo de datos y técnicas de optimización, que permiten a los desarrolladores centrarse en resolver el problema específico que tienen entre manos en lugar de enredarse en los tecnicismos de la implementación de la IA.

Permiten ahorrar tiempo

Los marcos de IA ahorran mucho tiempo en el desarrollo de software moderno porque simplifican la creación, las pruebas y la implantación de aplicaciones. También proporcionan un entorno de desarrollo completo con herramientas de depuración, arneses de pruebas y funciones de visualización de datos. Esto acelera el proceso de desarrollo, ya que los desarrolladores pueden actuar con rapidez sin tener que compilar y depurar manualmente cada sección de su código. Además, los marcos de IA ofrecen una amplia variedad de modelos preconstruidos.

Estas son las razones más comunes para implementar la IA en los negocios desde los mismos pasos del desarrollo de software para empresas. Consideremos ahora los factores clave a la hora de elegir un marco de Inteligencia Artificial para un proyecto de TI.

Cómo elegir un marco de IA que se adapte a las necesidades de su empresa

A la hora de elegir un marco de IA, es esencial tener en cuenta varios factores clave para asegurarse de que se ajusta a los requisitos de su proyecto y a su nivel de experiencia.

Rendimiento

El rendimiento debe ser una prioridad absoluta a la hora de buscar marcos. Se recomienda optar por un marco que pueda manejar los datos con eficacia y proporcione tiempos de formación e inferencia rápidos. El rendimiento de los distintos marcos puede evaluarse mediante pruebas comparativas y casos de uso en el mundo real.

Apoyo comunitario

Una comunidad activa y comprometida es absolutamente necesaria para el desarrollo de marcos de IA. Proporciona acceso ilimitado a una amplia gama de recursos, tutoriales y plugins impulsados por la comunidad, junto con un apoyo inquebrantable para implementar mejoras y actualizaciones continuas en el marco.

Flexibilidad

Cuando se trabaja en proyectos de IA, la flexibilidad es de suma importancia. El mejor marco de IA que ofrezca la posibilidad de experimentar con varios algoritmos es esencial para garantizar el éxito. Además, el marco debe poder adaptarse a distintos tipos de datos, como texto, imágenes y audio, e integrarse con otras tecnologías sin problemas. De este modo, puede asegurarse de que sus proyectos de IA sean eficientes, precisos y eficaces.

Facilidad de aprendizaje

Es importante elegir un marco que se adapte a tu nivel actual de conocimientos cuando empieces como profesional de datos junior. Preste atención a los frameworks más adaptados a los principiantes, que ofrecen documentación detallada y tutoriales. Además, ten en cuenta tu estilo de aprendizaje y los recursos disponibles para ayudarte a empezar.

A la hora de seleccionar un marco de IA, es fundamental tener en cuenta varios factores, como el rendimiento, el apoyo de la comunidad, la flexibilidad y la facilidad de aprendizaje. De este modo, podrá asegurarse de que el marco cumple los requisitos de su proyecto y es compatible con su nivel de conocimientos. Tener en cuenta estos factores le ayudará a encontrar el marco ideal para sus proyectos de datos.

Código abierto frente a Marcos comerciales de IA: Ventajas e inconvenientes

A la hora de elegir el mejor marco de IA para su proyecto de desarrollo, tiene dos opciones principales: los marcos de código abierto y los comerciales. Cada opción tiene sus ventajas e inconvenientes. Entender las diferencias entre ellos antes de tomar una decisión es vital.

Marcos de IA de código abierto

Los marcos de código abierto son los que se publican bajo una licencia de código abierto, que concede a los usuarios la oportunidad de operar con el software para cualquier propósito.

¿Por qué son beneficiosos los marcos de código abierto?

• Suelen ser gratuitas, lo que las hace asequibles para pequeños proyectos y empresas de nueva creación.
• Suelen tener una comunidad fuerte y activa, que puede utilizarse como valioso recurso para aprender y solucionar problemas.
• Puede inspeccionar el código fuente de los frameworks de código abierto, lo que le proporciona un mayor control sobre sus implementaciones de IA.

¿Cuáles son los inconvenientes de los marcos de IA de código abierto?

• Apoyo limitado. Aunque el apoyo comunitario es útil, puede que no sea tan receptivo o completo como el apoyo comercial.
• Complejidad. Algunos marcos de código abierto pueden ser complejos y difíciles de entender para los principiantes.

Marcos comerciales de IA

Los marcos comerciales son desarrollados por empresas que liberan su software bajo licencias propietarias. Esto significa que los usuarios de estos marcos están limitados en lo que pueden hacer con el software y también pueden estar sujetos a tarifas adicionales. Sin embargo, los usuarios de marcos comerciales pueden beneficiarse de funciones adicionales y de la asistencia del proveedor.

Ventajas de los marcos comerciales de IA

• Los marcos comerciales suelen contar con equipos de asistencia especializados, que garantizan una ayuda rápida cuando surgen problemas.
• A menudo se centran en la facilidad de uso, lo que las hace más accesibles a desarrolladores de todos los niveles.
• Además, puede encontrar funciones avanzadas y optimizaciones en marcos comerciales que se adaptan a casos de uso específicos.

A la hora de decidir cómo aprender IA, hay que tener en cuenta tanto los aspectos positivos como los negativos de los distintos marcos.

Los inconvenientes de los marcos comerciales de IA

• Pueden ser caros, lo que puede resultar prohibitivo para proyectos pequeños o de arranque.
• Utilizar un marco comercial puede atarle a un proveedor concreto y limitar su flexibilidad.

¿Cuál elegir? La respuesta depende de las necesidades y requisitos concretos de su proyecto. Además, a la hora de elegir un marco, hay que tener en cuenta los recursos financieros, la experiencia personal y otros factores.

Los mejores marcos y bibliotecas de IA 

El software es un componente importante de la racionalización de las operaciones empresariales a través de marcos y bibliotecas de IA. Mediante el uso de software, las empresas pueden automatizar tareas, reducir el trabajo manual, mejorar la precisión, ahorrar tiempo y dinero, crear perspectivas a partir de los datos y mucho más.

Para desarrollar modelos de aprendizaje automático se utilizan marcos de IA populares como TensorFlow y PyTorch. Estos marcos proporcionan un amplio conjunto de herramientas que permiten a los desarrolladores crear e implantar fácilmente modelos de ML. Otras bibliotecas de IA útiles son Scikit-Learn, Keras y Caffe. Estas bibliotecas proporcionan un conjunto de API que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones rápidamente sin necesidad de escribir todo un código base desde cero.

PyTorch

Torch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto conocida por su gráfico computacional dinámico y favorecida por los investigadores. El marco es excelente para la creación de prototipos y la experimentación. Además, cuenta con el apoyo creciente de la comunidad, que ha creado herramientas como PyTorch. PyTorch se ha convertido rápidamente en uno de los frameworks más utilizados, útil en todo tipo de aplicaciones.

Scikit-Learn

Scikit-Learn es una biblioteca de Python para el aprendizaje automático. Se trata de una herramienta de código abierto y fácil de usar para principiantes que ofrece funciones de minería de datos y aprendizaje automático, así como documentación y tutoriales completos. Scikit-Learn es adecuado para proyectos más pequeños y la creación rápida de prototipos de modelos, pero puede no ser la mejor opción para tareas de aprendizaje profundo.

TensorFlow

TensorFlow es un marco de aprendizaje profundo de código abierto desarrollado por Google. Es famoso por su flexibilidad y escalabilidad, lo que lo hace adecuado para muchas aplicaciones de IA. Este framework cuenta con una comunidad amplia y activa y está dotado de extensa documentación y tutoriales.

También admite la implantación en varias plataformas. Sin embargo, la curva de aprendizaje de TensorFlow puede ser empinada para los principiantes.

Keras

Keras es una API de redes neuronales de alto nivel de código abierto que se ejecuta sobre TensorFlow u otros marcos. Es fácil de usar y de aprender, lo que simplifica el proceso de trabajar con modelos de aprendizaje profundo. Además, es ideal para la creación rápida de prototipos. Sólo debes tener en cuenta que Keras puede carecer de algunas funciones avanzadas para tareas complejas.

LangChain

LangChain ha ganado popularidad recientemente como marco para aplicaciones de grandes modelos lingüísticos (LLM). Permite a los desarrolladores construir aplicaciones utilizando LLMs con características como modelos de E/S, conexiones de datos, cadenas, memoria, agentes y callbacks. LangChain se integra con varias herramientas, como OpenAI y Hugging Face Transformers, y se utiliza para diversas aplicaciones como chatbots, resumen de documentos e interacción con API.

Cara de abrazo

Hugging Face se especializa en herramientas de IA fáciles de usar, conocidas principalmente por su biblioteca "Transformers", que ayuda en tareas avanzadas de aprendizaje automático como el procesamiento del lenguaje y la creación de chatbots. También ofrecen herramientas para generar imágenes y sonidos, formas eficaces de manejar datos en modelos de IA y métodos sencillos para actualizar grandes modelos de IA. Además, ofrecen versiones web de estas herramientas, lo que facilita a principiantes y expertos la experimentación con la IA en diversos campos, como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador.

OpenNN

OpenNN es una herramienta para crear redes neuronales, un tipo de IA que imita el funcionamiento del cerebro humano. Está escrito en C++ y es conocido por su rapidez y eficacia. OpenNN se utiliza principalmente para investigar y crear IA que pueda aprender y tomar decisiones basadas en datos.

OpenAI

OpenAI ofrece una serie de herramientas para distintas tareas de IA, como la creación de imágenes o la conversión de texto a voz. Es conocido por sus potentes modelos lingüísticos GPT, capaces de comprender y generar texto similar al humano. La plataforma de OpenAI es fácil de usar, lo que facilita a la gente el uso de IA avanzada en sus propios proyectos, especialmente para crear asistentes de IA o herramientas que interactúen con los usuarios en lenguaje natural. Vale la pena señalar que varias de las funciones requerían una suscripción premium de pago. 

PyBrain

PyBrain es una biblioteca ML de código abierto para Python. Proporciona un entorno sencillo y flexible para experimentar con diversos algoritmos de aprendizaje automático y es perfecto para investigadores, educadores y desarrolladores que busquen un marco ligero basado en Python para explorar conceptos de aprendizaje automático.

Es ligero y fácil de usar para la experimentación, y admite una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático. Además, la biblioteca de IA de PyBrain es buena para fines educativos y para la creación rápida de prototipos.

Sin embargo, debes tener en cuenta que PyBrain tiene una documentación limitada y una comunidad más pequeña en comparación con las bibliotecas convencionales. También puede carecer de algunas funciones avanzadas que se encuentran en otros frameworks.

IBM Watson

IBM Watson es un conjunto de servicios de IA y aprendizaje automático proporcionados por IBM. Ofrece herramientas y soluciones para crear e implantar aplicaciones basadas en IA, incluidos el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador y el análisis predictivo.

Se puede integrar fácilmente con IBM Cloud para un despliegue sin problemas. Además, las sólidas funciones de IA del paquete IBM Watson están respaldadas por la experiencia de IBM. Sin embargo, el precio puede ser un problema para las pequeñas empresas que buscan soluciones integrales de IA y servicios de consultoría.

Kit de herramientas cognitivas de Microsoft (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit, o CNTK, es un marco de inteligencia artificial de aprendizaje profundo gratuito y de código abierto desarrollado por Microsoft. Es conocido por su eficiencia, especialmente en sistemas multi-GPU, y es adecuado tanto para investigación como para despliegues de producción.

Es el preferido por muchos investigadores, científicos de datos y desarrolladores que trabajan en proyectos de aprendizaje profundo con acceso a hardware potente porque es muy eficiente, sobre todo para entrenar modelos de gran tamaño. También es compatible con múltiples tipos de redes neuronales, incluidas las redes feedforward y recurrentes; además, proporciona una API Python para facilitar su uso.

Sin embargo, debe tener en cuenta que Microsoft CNTK puede tener una curva de aprendizaje más pronunciada en comparación con otros frameworks más fáciles de utilizar para principiantes.

DL4J (Deeplearning4j)

Deeplearning4j, a menudo abreviado como DL4J, implica un marco de aprendizaje profundo de código abierto diseñado específicamente para desarrolladores Java y Scala. Proporciona un completo conjunto de herramientas para crear e implantar redes neuronales profundas en aplicaciones basadas en Java.

DL4J está diseñado para Java y Scala, por lo que es adecuado para aplicaciones de nivel empresarial. El marco también es compatible con la informática distribuida, lo que permite la escalabilidad. La plataforma incluye una amplia gama de tipos de redes neuronales y herramientas de preprocesamiento. Sin embargo, tiene una comunidad más pequeña en comparación con los frameworks basados en Python.

Más marcos y bibliotecas de IA a tener en cuenta

Theano

Theano es una biblioteca de computación numérica de código abierto para Python. Aunque ya no se desarrolla activamente, desempeñó un papel importante en los primeros días del aprendizaje profundo.

¿Por qué? Para empezar, disponía de una eficaz biblioteca de matemáticas simbólicas. Theano también era adecuado para fines educativos. Aunque es posible que algunos proyectos todavía lo utilicen, ya no se mantiene ni actualiza activamente.

MXNet

MXNet es un marco de aprendizaje profundo de código abierto conocido por su eficiencia y escalabilidad. Además, MXNet es eficiente tanto para la investigación como para la producción. Cuenta con el apoyo creciente de la comunidad y la industria, pero su comunidad es menor en comparación con TensorFlow y PyTorch.

Café

Caffe es un marco de aprendizaje profundo de código abierto. Es conocido por su velocidad y eficacia en tareas de visión por ordenador, y admite diversas arquitecturas de aprendizaje profundo. Caffe está optimizado para aplicaciones de visión por ordenador y es excelente para su despliegue en dispositivos periféricos. Pero a la hora de elegirlo, hay que tener en cuenta su limitada flexibilidad para tareas no relacionadas con la visión.

XGBoost

Se trata de un marco de trabajo de potenciación por gradiente de código abierto conocido por su eficacia y rendimiento. Los profesionales de los datos que trabajan con datos estructurados y problemas de clasificación/regresión suelen elegirlo.

Este marco de IA destaca en tareas de datos estructurados y se utiliza ampliamente en concursos de ciencia de datos. XGBoost es conocido por su excepcional rendimiento con datos tabulares. El marco es compatible con varios lenguajes de programación, está bien mantenido y se desarrolla activamente. Sin embargo, debes entender que XGBoost no está diseñado para tareas de aprendizaje profundo.

Conclusión

Hemos cubierto algunos de los marcos de trabajo, bibliotecas y otras herramientas de IA más populares para que los tengas en cuenta. También puedes consultar nuestra lista de las 5 mejores herramientas de IA para la ciencia de datos para saber más sobre cómo impulsar la productividad de tus flujos de trabajo de procesamiento de datos.

Como profesional junior de datos, elegir uno de los marcos o bibliotecas de IA adecuados es crucial para tu crecimiento profesional y el éxito de tus proyectos. Aunque no existe una solución única para todos los casos, tenga en cuenta los requisitos de su proyecto, su familiaridad con el marco y los recursos disponibles en la comunidad.

En resumen, PyTorch y TensorFlow son excelentes opciones para proyectos de aprendizaje profundo, con TensorFlow ofreciendo escalabilidad y PyTorch enfatizando la flexibilidad. Scikit-Learn es la solución ideal para las tareas tradicionales de aprendizaje automático, mientras que Keras ofrece un punto de entrada sencillo al aprendizaje profundo. XGBoost destaca en problemas de datos estructurados, Caffe es la mejor opción para visión por ordenador y MXNet ofrece eficiencia y escalabilidad. Recuerde que Theano, aunque ya no se desarrolla activamente, todavía puede encontrar su uso en ciertos contextos educativos. Herramientas más recientes como LangChain y OpenAI ofrecen excelentes opciones para los LLM, mientras que Hugging Face es útil para el procesamiento del lenguaje natural en general. 

En última instancia, el mejor marco o biblioteca de IA es el que se ajusta a sus necesidades específicas y le ayuda a alcanzar sus objetivos como profesional de los datos. Así pues, arremánguese, sumérjase en el mundo de la IA y empiece a crear software más inteligente con las herramientas adecuadas.