- TensorFlow: Desarrollada por Google, TensorFlow es una biblioteca de código abierto ampliamente utilizada para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Ofrece una amplia gama de herramientas y recursos para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo. TensorFlow se destaca por su flexibilidad, escalabilidad y la capacidad de ejecutarse en una variedad de plataformas.
- Theano: Theano es otra biblioteca de código abierto utilizada para el aprendizaje profundo. Fue desarrollada por investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT). Theano proporciona una forma eficiente de definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas, lo que la hace ideal para la implementación rápida de modelos de aprendizaje profundo.
- Torch: Torch es un marco de aprendizaje profundo de código abierto basado en el lenguaje de programación Lua. Es conocido por su facilidad de uso y su enfoque en la investigación y el prototipado rápido. Torch cuenta con una comunidad activa y una amplia colección de módulos y modelos predefinidos.
- Keras: Keras es una biblioteca de aprendizaje profundo de alto nivel que se ejecuta sobre TensorFlow, Theano o Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Se caracteriza por su facilidad de uso y su capacidad para simplificar el proceso de construcción y entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. Keras ofrece una interfaz de alto nivel y una sintaxis intuitiva, lo que la hace especialmente adecuada para principiantes en aprendizaje profundo.
En resumen, TensorFlow, Theano, Torch y Keras son bibliotecas populares para el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo. Cada una tiene sus características distintivas y elegir la más adecuada depende de tus necesidades específicas, preferencias de programación y el ecosistema que te resulte más cómodo
La inteligencia artificial y su crecimiento en popularidad
Desde 2016, la inteligencia artificial (IA) ha experimentado un aumento significativo en su popularidad. Según un informe de McKinsey en 2018, aproximadamente el 20% de las grandes empresas utilizan la IA en sus negocios. Además, se estima que la IA puede generar un valor sustancial en todas las industrias. Por ejemplo, en el sector bancario, el potencial de la IA se estima en $300 mil millones, mientras que en el comercio minorista, este número se dispara a $600 mil millones.
La importancia de elegir el marco de aprendizaje profundo adecuado
Para desbloquear el valor potencial de la IA, es crucial que las empresas elijan el marco de aprendizaje profundo adecuado. En este tutorial, exploraremos diferentes bibliotecas disponibles para llevar a cabo tareas de aprendizaje profundo. Algunas de estas bibliotecas han existido durante años, mientras que otras han surgido recientemente, como TensorFlow.
Las mejores 8 bibliotecas/marcos de aprendizaje profundo
A continuación, presentaremos algunas de las mejores bibliotecas o marcos de aprendizaje profundo disponibles. Todas ellas son de código abierto y gozan de popularidad en la comunidad de científicos de datos. También realizaremos comparaciones con proveedores populares de servicios de aprendizaje automático (ML).
- Antorcha (PyTorch)
- Antorcha es una antigua biblioteca de aprendizaje automático de código abierto.
- Fue lanzada por primera vez hace 15 años.
- Utiliza LUA como su principal lenguaje de programación, pero también tiene una implementación en C.
- En comparación con TensorFlow, PyTorch ofrece una amplia biblioteca de algoritmos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo.
- Es compatible con la implementación de CUDA para cálculos paralelos.
- Es utilizado por laboratorios líderes como Facebook, Google, Twitter y Nvidia.
- Inferir.net
- Inferir.net es una biblioteca desarrollada y mantenida por Microsoft.
- Se enfoca principalmente en la estadística bayesiana.
- Ofrece herramientas analíticas para el modelado probabilístico.
- Contiene algoritmos avanzados como análisis bayesiano, cadenas de Markov ocultas y agrupación.
- Keras
- Keras es un marco de Python para el aprendizaje profundo.
- Es una biblioteca conveniente para construir algoritmos de aprendizaje profundo.
- Utiliza el mismo código de Python para ejecutarse en CPU o GPU.
- Fue desarrollado por François Chollet, investigador de Google.
- Es utilizado por organizaciones destacadas como CERN, Yelp, Square, Google, Netflix y Uber.
4)Teano
Theano es una biblioteca de aprendizaje profundo desarrollada por la Université de Montréal en 2007. En comparación con TensorFlow, ofrece un cálculo rápido y se puede ejecutar tanto en CPU como en GPU. Theano ha sido diseñado para entrenar algoritmos de redes neuronales profundas.
Kit de herramientas cognitivas de Microsoft (CNTK)
El Kit de herramientas cognitivas de Microsoft (anteriormente conocido como CNTK) es una biblioteca de aprendizaje profundo desarrollada por Microsoft. Según Microsoft, esta biblioteca es una de las más rápidas del mercado. El Kit de herramientas cognitivas de Microsoft es de código abierto y Microsoft lo utiliza ampliamente en productos como Skype, Cortana, Bing y Xbox. Está disponible en Python y C++.
MXNet
MXNet es una biblioteca de aprendizaje profundo relativamente nueva. Puede ser accesible desde varios lenguajes de programación, incluyendo C++, Julia, Python y R. MXNet se puede configurar para funcionar tanto en CPU como en GPU. Incluye una arquitectura de aprendizaje profundo avanzada, como redes neuronales convolucionales y memoria a corto plazo. MXNet está diseñado para funcionar en armonía con la infraestructura de nube dinámica. Amazon es el principal usuario de MXNet.
Caffe
Caffe es una biblioteca desarrollada por Yangqing Jia mientras era estudiante de doctorado en Berkeley. Comparado con TensorFlow, Caffe está escrito en C++ y puede realizar cálculos tanto en CPU como en GPU. Se utiliza principalmente para redes neuronales convolucionales. Sin embargo, en 2017, Facebook amplió Caffe con una arquitectura de aprendizaje más profundo, que incluye redes neuronales recurrentes. Caffe es utilizado tanto por académicos como por startups, y también cuenta con el respaldo de grandes empresas como Yahoo!.
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TensorFlow
TensorFlow es un proyecto de código abierto desarrollado por Google. Es la biblioteca de aprendizaje profundo más popular en la actualidad. Fue lanzada al público a finales de 2015.
TensorFlow está desarrollado principalmente en C++, pero también ofrece una API de Python muy conveniente. Además, se proporcionan API adicionales en C++. Empresas destacadas como Airbus, Google, IBM, entre otras, utilizan TensorFlow para desarrollar algoritmos de aprendizaje profundo.
TensorFlow Vs Theano Vs Torch Vs Keras Vs infer.net Vs CNTK Vs MXNet Vs Caffe: diferencias que debe saber
Aquí están las diferencias clave entre las bibliotecas mencionadas:
| Biblioteca | Plataforma | Escrito en | Soporte CUDA | Ejecución en Paralelo | Tiene modelos entrenados | RNN | CNN |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Torch | Linux, macOS, Windows | Lua | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| Infer.Net | Linux, macOS, Windows | Visual Studio | No | No | No | No | No |
| Keras | Linux, macOS, Windows | Python | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| Theano | Multiplataforma | Python | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| TensorFlow | Linux, macOS, Windows, Android | C++, Python, CUDA | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| CNTK | Linux, Windows, macOS con Docker | C++ | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| Caffe | Linux, macOS, Windows | C++ | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| MXNet | Linux, Windows, macOS, Android, iOS, Javascript | C++ | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
Ten en cuenta que todas las bibliotecas mencionadas son capaces de trabajar con RNN (redes neuronales recurrentes) y CNN (redes neuronales convolucionales).
conclucion:
TensorFlow se destaca como la mejor biblioteca debido a su enfoque en la accesibilidad para todos los usuarios. Incorpora diversas API que permiten construir arquitecturas de aprendizaje profundo a gran escala, como las redes neuronales convolucionales (CNN) o las redes neuronales recurrentes (RNN). TensorFlow se basa en el cálculo de gráficos y proporciona la herramienta TensorBoard, la cual permite visualizar la construcción de la red neuronal, lo cual resulta útil para depurar el programa. Además, está diseñado para su implementación a gran escala y puede ejecutarse en CPU y GPU.
Es importante mencionar que TensorFlow goza de una gran popularidad en GitHub en comparación con otras bibliotecas de aprendizaje profundo.
Comparación de servicios de aprendizaje automático como servicio
A continuación se presentan cuatro proveedores populares de servicios de aprendizaje automático (DL).
Aprendizaje automático en la nube de Google:
Google proporciona un modelo preentrenado para desarrolladores disponible en Cloud AutoML. Esta solución está diseñada para desarrolladores sin una sólida formación en aprendizaje automático. Los desarrolladores pueden utilizar el modelo preentrenado de última generación de Google en sus propios datos y entrenar y evaluar otros modelos en solo unos minutos.
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Actualmente, Google proporciona una API REST para visión artificial, reconocimiento de voz, traducción y procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Con Google Cloud, es posible entrenar una estructura de aprendizaje automático basada en TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost o Keras. El aprendizaje automático de Google Cloud se encargará de entrenar los modelos en su nube.
La ventaja de utilizar la computación en la nube de Google es la simplicidad para implementar el aprendizaje automático en producción. No es necesario configurar contenedores Docker, y la nube se encarga de la infraestructura, asignando recursos como CPU, GPU y TPU. Esto acelera el entrenamiento con cálculos en paralelo.
AWS SageMaker:
Amazon Web Services (AWS) ofrece Amazon SageMaker, una plataforma que permite a científicos y desarrolladores de datos construir, entrenar y poner en producción modelos de aprendizaje automático.
SageMaker está disponible en un entorno Jupyter Notebook e incluye bibliotecas de aprendizaje automático populares como TensorFlow, MXNet, Scikit-learn, entre otras. Los programas escritos con SageMaker se ejecutan automáticamente en contenedores Docker, y Amazon se encarga de la asignación de recursos para optimizar la capacitación y la implementación.
Amazon proporciona APIs para agregar inteligencia a aplicaciones. Algunos ejemplos incluyen:
- Amazon Rekognition: proporciona reconocimiento de imágenes y videos a una aplicación.
- Amazon Comprehend: realiza minería de texto y procesamiento de lenguaje natural, por ejemplo, automatizando el proceso de verificación de la legalidad de documentos financieros.
- Amazon Lex: permite agregar chatbots a una aplicación.
Estudio de aprendizaje automático de Azure:
Azure Machine Learning Studio de Microsoft es una herramienta colaborativa de arrastrar y soltar que facilita la creación, entrenamiento, evaluación e implementación de soluciones de aprendizaje automático. La gran ventaja de esta solución es que no se requieren conocimientos previos de programación.
Azure Machine Learning Studio permite implementar modelos como servicios web eficientes que se pueden utilizar en varias aplicaciones, como Excel. La interfaz interactiva permite a los usuarios crear modelos rápidamente arrastrando y soltando elementos.
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Una vez que el modelo está listo, los desarrolladores pueden guardarlo y enviarlo a Azure Gallery o Azure Marketplace.
Azure Machine Learning se puede integrar con R o Python, y ofrece paquetes integrados personalizados.
IBM Watson ML:
Watson Studio de IBM es una plataforma líder en aprendizaje automático. Ofrece un entorno colaborativo y fácil de usar con una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar. Es compatible con marcos populares como TensorFlow y PyTorch. También integra GPU de Nvidia para un rendimiento más rápido. Permite la preparación de datos, el análisis y el despliegue de modelos como servicios web. Es una opción sólida para el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático.
Watson Studio de IBM simplifica los proyectos de datos al ofrecer un entorno colaborativo y fácil de usar para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático, preparar y analizar datos, y compartir conocimientos, todo en un solo lugar. Watson Studio utiliza un enfoque de arrastrar
resumen:
En nuestra opinión, la solución en la nube de Google destaca como la opción más recomendada. Ofrece precios más bajos que AWS, al menos un 30% menos en aprendizaje automático y almacenamiento de datos. Google se esfuerza en democratizar la IA, proporcionando herramientas como TensorFlow, un lenguaje de código abierto, y una excelente conexión de almacenamiento de datos. Además, su plataforma, Google Console, es ergonómica y más completa en comparación con AWS y Windows. En resumen, Google Cloud ofrece una solución sólida y completa para tareas de visualización, análisis y aprendizaje automático.
Lecciones anteriores:
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