Las mejores herramientas para la simplificación y estandarización del aprendizaje automático

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son dos líderes innovadores a medida que el mundo se beneficia del atractivo de la tecnología para los sectores a nivel mundial. Elegir qué herramienta usar puede ser difícil porque muchas han ganado popularidad en el mercado para seguir siendo competitivas.

Usted elige su futuro cuando selecciona una herramienta de aprendizaje automático. Dado que todo en el campo de la inteligencia artificial se desarrolla tan rápido, es fundamental mantener un equilibrio entre "viejo perro, viejos trucos" y "lo logré ayer".

El número de herramientas de aprendizaje automático se está expandiendo; con ello, el requisito es evaluarlos y comprender cómo seleccionar el mejor.

En este artículo, veremos algunas herramientas conocidas de aprendizaje automático. Esta revisión pasará por bibliotecas, marcos y plataformas de ML.

Hermione

La biblioteca de código abierto más nueva, llamada Hermione, hará que sea más fácil y rápido para los científicos de datos configurar scripts mejor ordenados. Además, Hermione ofrece clases de vista de datos, vectorización de texto, normalización y desnormalización de columnas y otros temas que ayudan con las actividades diarias. Con Hermione, debes seguir un procedimiento; el resto lo manejará ella, como por arte de magia.

Hydra

Un marco Python de código abierto llamado Hydra facilita la creación de aplicaciones complicadas para la investigación y otros fines. Hydra se refiere a su capacidad para gestionar numerosas tareas relacionadas, como una Hydra con muchas cabezas. La función principal es la capacidad de componer una configuración jerárquica dinámicamente y anularla a través de archivos de configuración y la línea de comandos.

La finalización dinámica de la pestaña de la línea de comando es otra. Se puede configurar jerárquicamente desde varias fuentes, y se puede dar o cambiar la configuración desde la línea de comandos. Además, puede iniciar su programa para ejecutarlo de forma remota o local y realizar numerosas tareas con varios argumentos con un solo comando.

koalas

Para aumentar la productividad de los científicos de datos mientras trabajan con cantidades masivas de datos, el proyecto Koalas integra la API de pandas DataFrame sobre Apache Spark.

Pandas es la implementación estándar de facto (nodo único) de Python DataFrame, mientras que Spark es el estándar de facto para el procesamiento de datos a gran escala. Si ya se siente cómodo con los pandas, puede usar este paquete para comenzar a usar Spark de inmediato y evitar curvas de aprendizaje. Una única base de código es compatible con Spark y Pandas (pruebas, conjuntos de datos más pequeños) (conjuntos de datos distribuidos).

Ludwig

Ludwig es un marco de aprendizaje automático declarativo que ofrece un enfoque de configuración basado en datos sencillo y flexible para definir canalizaciones de aprendizaje automático. Linux Foundation AI & Data aloja a Ludwig, que se puede utilizar para diversas actividades de IA.

Las características de entrada y salida y los tipos de datos apropiados se declaran en la configuración. Los usuarios pueden especificar parámetros adicionales para preprocesar, codificar y decodificar características, cargar datos de modelos previamente entrenados, construir la arquitectura del modelo interno, ajustar los parámetros de entrenamiento o realizar la optimización de hiperparámetros.

Ludwig creará automáticamente una canalización de aprendizaje automático de extremo a extremo utilizando los parámetros explícitos de la configuración mientras vuelve a los valores predeterminados inteligentes para aquellas configuraciones que no lo son.

MLNotificar 

Con solo una línea de importación, el programa de código abierto MLNotify puede enviarle notificaciones en línea, móviles y por correo electrónico cuando termine la capacitación del modelo. Es una biblioteca de Python que se adjunta a la función fit() de las bibliotecas ML conocidas y alerta al usuario cuando finaliza el procedimiento.

Todo científico de datos sabe que esperar a que finalice su entrenamiento es tedioso después de entrenar cientos de modelos. Necesita Alt+Tab de un lado a otro para comprobarlo de vez en cuando porque lleva algo de tiempo. MLNotify imprimirá su URL de seguimiento específica una vez que comience el entrenamiento. Tiene tres opciones para ingresar el código: escanear el QR, copiar la URL o navegar a https://mlnotify.aporia.com. Después de eso, el desarrollo de su entrenamiento será visible. Recibirás una notificación inmediata cuando termine el entrenamiento. Puede habilitar las notificaciones en línea, de teléfono inteligente o de correo electrónico para recibir alertas tan pronto como termine su entrenamiento.

PyCaret

Los flujos de trabajo para el aprendizaje automático se automatizan a través del módulo PyCaret de código abierto basado en Python. Es una biblioteca de aprendizaje automático corta, fácil de entender, de Python y de bajo código. Puede dedicar más tiempo al análisis y menos tiempo al desarrollo con PyCaret. Existen numerosas opciones de preparación de datos disponibles. Características de ingeniería a escala. Por diseño, PyCaret es modular. Cada módulo tiene operaciones particulares de aprendizaje automático.

En PyCaret, las funciones son colecciones de operaciones que llevan a cabo ciertas actividades de flujo de trabajo. Son los mismos en todos los módulos. Hay un montón de material fascinante disponible para enseñarte PyCaret. Puede comenzar usando nuestras instrucciones.

trengenerador

Traingenerator Use una interfaz de usuario web sencilla creada con streamlit para generar un código de plantilla único para PyTorch y sklearn. ¡La herramienta ideal para poner en marcha su próximo proyecto de aprendizaje automático! Numerosas opciones de preprocesamiento, construcción de modelos, capacitación y visualización están disponibles con Traingenerator (usando Tensorboard o comet.ml). Puede exportar a Google Colab, Jupyter Notebook o .py.

Turi Crear

Para agregar sugerencias, identificación de objetos, clasificación de imágenes, similitud de imágenes o categorización de actividades a su aplicación, puede ser un experto en aprendizaje automático. El desarrollo de modelos de aprendizaje automático personalizados se hace más accesible con Turi Create. Incluye gráficos de transmisión incorporados para analizar sus datos y se enfoca en tareas en lugar de algoritmos. Admite conjuntos de datos masivos en un solo sistema y funciona con texto, fotos, audio, video y datos de sensores. Con esto, los modelos se pueden exportar a Core ML para usar en aplicaciones para iOS, macOS, watchOS y tvOS.

AI Platform y conjuntos de datos en Google Cloud

Cualquier modelo de ML tiene el problema fundamental de que no se puede entrenar sin el conjunto de datos adecuado. Toman mucho tiempo y dinero para hacer. Los conjuntos de datos conocidos como conjuntos de datos públicos de Google Cloud son seleccionados por Google y se actualizan con frecuencia. Los formatos van desde fotos hasta audio, video y texto, y todos son muy diversos. La información está diseñada para ser utilizada por una variedad de investigadores para una variedad de propósitos.

Google también proporciona servicios prácticos adicionales que pueden resultarle interesantes:

• Vision AI (modelos para visión por computadora), servicios de procesamiento de lenguaje natural
• Una plataforma para entrenar y administrar modelos de aprendizaje automático
• Software de síntesis de voz en más de 30 idiomas, etc.

Amazon Web Services

Los desarrolladores pueden acceder a tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la plataforma de AWS. Uno puede seleccionar uno de los servicios de IA pre-entrenados para trabajar con visión por computadora, reconocimiento de lenguaje y producción de voz, desarrollar sistemas de recomendación y construir modelos de predicción.

Puede construir, entrenar e implementar fácilmente modelos de aprendizaje automático escalables con Amazon SageMaker, o puede crear modelos únicos que admitan todas las plataformas de aprendizaje automático de código abierto populares.

microsoft Azure

La capacidad de arrastrar y soltar en Azure Machine Learning Studio permite a los desarrolladores sin experiencia en aprendizaje automático usar la plataforma. Independientemente de la calidad de los datos, puede crear rápidamente aplicaciones de BI utilizando esta plataforma y crear soluciones directamente "en la nube".

Microsoft también proporciona Cortana Intelligence, una plataforma que permite la gestión completa de big data y análisis y la transformación de datos en información informativa y acciones posteriores.

En general, los equipos y las grandes empresas pueden colaborar en soluciones de aprendizaje automático en la nube mediante Azure. Las corporaciones internacionales lo adoran ya que incluye varias herramientas para varios usos.

Minero rápido

Una plataforma para ciencia de datos y aprendizaje automático se llama RapidMiner. Ofrece una interfaz gráfica de usuario fácil de usar y admite el procesamiento de datos de varios formatos, incluidos .csv, .txt, .xls y .pdf. Numerosas empresas en todo el mundo utilizan Rapid Miner debido a su simplicidad y respeto por la privacidad.

Cuando necesita desarrollar rápidamente modelos automatizados, esta herramienta es útil. Puede usarlo para identificar problemas típicos de calidad con correlaciones, valores faltantes y estabilidad y analizar datos automáticamente. Sin embargo, es preferible utilizar métodos alternativos al tratar de abordar temas de investigación más desafiantes.

IBM Watson

Consulte la plataforma Watson de IBM si está buscando una plataforma completamente funcional con varias capacidades para equipos de investigación y empresas.

Un conjunto de API de código abierto se llama Watson. Sus usuarios pueden desarrollar motores de búsqueda cognitivos y agentes virtuales, y tienen acceso a herramientas de inicio y programas de ejemplo. Watson también ofrece un marco para crear chatbots, que los novatos en aprendizaje automático pueden utilizar para entrenar a sus bots más rápidamente. Cualquier desarrollador puede usar sus dispositivos para desarrollar su propio software en la nube y, debido a sus costos accesibles, es una excelente opción para pequeñas y medianas organizaciones.

Anaconda

Python y R son compatibles a través de la plataforma ML de código abierto conocida como Anaconda. Cualquier sistema operativo compatible con otras plataformas puede usarlo. Permite a los programadores controlar bibliotecas y entornos y más de 1,500 herramientas de ciencia de datos de Python y R (incluidos Dask, NumPy y pandas). Anaconda proporciona excelentes capacidades de modelado y visualización de informes. La popularidad de esta herramienta se deriva de su capacidad para instalar varias herramientas con una sola.

TensorFlow

TensorFlow de Google es una colección de bibliotecas gratuitas de software de aprendizaje profundo. Los expertos en aprendizaje automático pueden crear modelos exactos y ricos en funciones utilizando las tecnologías de TensorFlow.

Este software agiliza la creación y el uso de redes neuronales sofisticadas. TensorFlow proporciona API de Python y C/C++ para que se pueda explorar su potencial con fines de investigación. Además, las empresas de todo el mundo tienen acceso a herramientas sólidas para manejar y procesar sus propios datos en un entorno de nube asequible.

Scikit-learn

Scikit-learn facilita la creación de algoritmos de clasificación, regresión, reducción de dimensionalidad y análisis predictivo de datos. Sklearn se basa en los marcos de desarrollo de Python ML NumPy, SciPy, pandas y matplotlib. Tanto la investigación como los usos comerciales están permitidos para esta biblioteca de código abierto.

Cuaderno Jupyter

Un shell de comandos para computación interactiva es Jupyter Notebook. Junto con Python, esta herramienta funciona con Julia, R, Haskell y Ruby, entre otros lenguajes de programación. Se emplea con frecuencia en el aprendizaje automático, el modelado estadístico y el análisis de datos.

En esencia, Jupyter Notebook admite visualizaciones interactivas de iniciativas de ciencia de datos. Además de almacenar y compartir código, visualizaciones y comentarios, permite la creación de impresionantes informes analíticos.

COLAB

Colab es una herramienta valiosa si trabaja con Python. El Colaboratorio, a menudo conocido como Colab, le permite escribir y ejecutar código Python en un navegador web. No tiene requisitos de configuración, le ofrece acceso a la potencia de GPU y hace que compartir los resultados sea simple.

PyTorch

Basado en Torch, PyTorch es un marco de aprendizaje profundo de código abierto que utiliza Python. Al igual que NumPy, realiza computación tensorial con aceleración de GPU. Además, PyTorch proporciona una biblioteca API considerable para desarrollar aplicaciones de redes neuronales.

En comparación con otros servicios de aprendizaje automático, PyTorch es único. No emplea gráficos estáticos, a diferencia de TensorFlow o Caffe2. En comparación, los gráficos de PyTorch son dinámicos y se calculan continuamente. Trabajar con gráficos dinámicos hace que PyTorch sea más fácil para algunas personas y permite que incluso los principiantes incluyan el aprendizaje profundo en sus proyectos.

Keras

El marco de aprendizaje profundo más popular entre los equipos exitosos de Kaggle es Keras. Esta es una de las mejores herramientas para las personas que comienzan una carrera como profesionales del aprendizaje automático. La API de red neuronal llamada Keras proporciona una biblioteca de aprendizaje profundo para Python. La biblioteca de Keras es significativamente más sencilla de entender que otras bibliotecas. Además, Keras tiene un nivel más alto, lo que facilita la comprensión del panorama general. También se puede usar con marcos Python conocidos como TensorFlow, CNTK o Theano.

Knime

Se requiere Knime para crear informes y trabajar con análisis de datos. A través de su diseño modular de canalización de datos, esta herramienta de aprendizaje automático de código abierto incorpora una variedad de componentes de aprendizaje automático y minería de datos. Este software proporciona un buen soporte y versiones frecuentes.

La capacidad de esta herramienta para incorporar código de otros lenguajes de programación, incluidos C, C++, R, Python, Java y JavaScript, es una de sus características importantes. Puede ser adoptado rápidamente por un grupo de programadores con diversos antecedentes.

Fuentes:

• https://github.com/kelvins/awesome-mlops#data-validation
• https://www.spec-india.com/blog/machine-learning-tools
• https://serokell.io/blog/popular-machine-learning-tools
• https://neptune.ai/blog/best-mlops-tools
• https://www.aporia.com/blog/meet-mlnotify/

<!–

->