mayo 16, 2022 10:00 am

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Jesús

10 Herramientas de Software de Machine Learning más Populares en 2022

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El objetivo de este artículo es proporcionarte información de varios softwares que te permitirán implementar algoritmos de Machine Learning con facilidad.

Hablaremos de software y herramientas que facilitan tanto la creación rápida de prototipos como una funcionalidad añadida a otros lenguajes en forma de herramientas.

Aunque hay innumerables servicios de software disponibles para el desarrollo de soluciones de Machine Learning, he seleccionado los que se han hecho un hueco en esta industria.

A continuación se enumeran los más populares entre ellos.

¡Empecemos!

Tabla de Comparación

Plataforma

Escrito en el lenguaje

Algoritmos o características

Scikit Learn

Linux, Mac OS, Windows

Python, Cython, C, C++

Clasificación.
Regresión.

Clustering.

Preprocesamiento. 

Selección de modelos.

Reducción de la dimensionalidad.

PyTorch

Linux, Mac OS, Windows

Python, C++,

CUDA

Módulo Autograd.
Módulo Optim.
Modulo nn.

TensorFlow

Linux, Mac OS,

Windows

Python, C++,

CUDA

Proporciona una biblioteca para la programación de flujo de datos.

Weka

Linux, Mac OS,

Windows

Java

Preparación de datos. 

Clasificación.

Regresión.

Agrupación.

Visualización.

Obtención de reglas de asociación.

KNIME

Linux, Mac OS,

Windows

Java

Puede trabajar con un gran volumen de datos.

Admite la minería de textos y la minería de imágenes a través de plugins.

Colab

Cloud Service

-

Soporta bibliotecas de PyTorch, Keras, TensorFlow y OpenCV.

Apache Mahout

Multiplataforma

Java Scale

Preprocesamiento. 

Regresión. 

Clustering.

Álgebra lineal distribuida.

Accors.Net

Multiplataforma

C#

Clasificación.

Regresión.

Distribución.

Agrupación.

Prueba de Hipótesis y Métodos Kernel. 

Imagen, audio, señal y visión. 

Shogun

Windows

Linux

UNIX

Mac OS

C++

Regresión.

Clasificación.

Distribución.

Agrupación.

Reducción de la dimensionalidad.

Aprendizaje online. 

Keras.io

Multiplataforma

Python

API para redes neuronales

1. Scikit-learn

Scikit-learn es para el desarrollo de aprendizaje automático en python. Proporciona una biblioteca para el lenguaje de programación Python.

Características:

  • Ayuda en la extracción de datos y el análisis de datos.
  • Proporciona modelos y algoritmos de clasificación, regresión, agrupación, reducción dimensional, selección de modelos y preprocesamiento.

Ventajas:

  • La documentación fácilmente comprensible.
  • Los parámetros de cualquier algoritmo específico se pueden cambiar al llamar a los objetos.

Sitio web oficial: scikit-learn

2. PyTorch

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático basada en la tecnología Torch de Python.

Es un marco de computación basado en Lua, un lenguaje de scripting y una biblioteca de aprendizaje automático.

Características:

  • Ayuda a construir redes neuronales a través del módulo Autograd.
  • Proporciona una variedad de algoritmos de optimización para la construcción de redes neuronales.
  • PyTorch puede utilizarse en plataformas en la nube.
  • Proporciona entrenamiento distribuido, varias herramientas y bibliotecas.

Ventajas:

  • Ayuda a crear gráficos computacionales.
  • List Element

Sitio web oficial: Pytorch

3.TensorFlow

TensorFlow proporciona una biblioteca de JavaScript que ayuda en el aprendizaje automático. Las APIs te ayudarán a construir y entrenar los modelos.

Características:

  • Ayuda a entrenar y construir tus modelos.
  • Puede ejecutar sus modelos existentes con la ayuda de TensorFlow.js que es un convertidor de modelos.
  • Ayuda en la red neuronal.

Ventajas: 

  • Se puede utilizar de dos maneras, es decir, mediante etiquetas de script o instalando a través de NPM.
  • Incluso puede ayudar a la valoración de la postura humana.

Desventajas:

  • Es difícil de aprender.

Sitio web oficial: TensorFlow

4.WEKA

Estos algoritmos de aprendizaje automático ayudan a la extracción de datos.

Características:

  •  Preparación de datos.
  • Clasificación
  • Regresión.
  • Clustering.

Ventajas:

  •  Ofrece cursos de formación en línea.
  •  Algoritmos fáciles de entender.
  •  También es bueno para los estudiantes.

Desventajas:

  • No hay mucha documentación ni soporte en línea.

Sitio web oficial: Waikato-weka

5.KNIME

KNIME es una herramienta de análisis de datos, informes y plataforma de integración. Utilizando el concepto de canalización de datos, combina diferentes componentes para el aprendizaje automático y la minería de datos.

Características:

  •  Puede integrar el código de lenguajes de programación como C, C++, R, Python, Java, JavaScript, etc.
  • Se puede utilizar para la inteligencia empresarial, el análisis de datos financieros y el CRM.

Ventajas:

  •  Puede funcionar como una alternativa a SAS.
  •  Es fácil de implementar e instalar.
  •  Es fácil de aprender.

Desventajas:

  •  Dificultad para construir modelos complicados.
  •  Capacidades limitadas de visualización y exportación.

Sitio web oficial: KNIME

6.Colab

Google Colab es un servicio en la nube que soporta Python. Le ayudará en la construcción de las aplicaciones de aprendizaje automático utilizando las bibliotecas de PyTorch, Keras,TensorFlow, y OpenCV.

Características:

  •  Ayuda en la educación de aprendizaje automático.
  •  Ayuda en la investigación de aprendizaje automático.

Ventajas:

  •  Puedes usarlo desde tu google drive.

Sitio web oficial: Colab

7.Apache Mahout

Apache Mahout ayuda a los matemáticos, estadísticos y científicos de datos a ejecutar sus algoritmos.

Características:

  •  Ofrece algoritmos para preprocesadores, regresión, clustering, recomendadores y álgebra lineal distribuida.
  •  Se incluyen bibliotecas Java para operaciones matemáticas comunes.
  •  Sigue el marco del álgebra lineal distribuida.

Ventajas:

  •  Funciona para grandes conjuntos de datos.
  • Simple.
  • Extensible.

Desventajas:

  •  Necesita más documentación útil.
  •  Faltan algunos algoritmos.

Sitio web oficial: Mahout – Apache

8.Accord.Net

Accord.Net proporciona bibliotecas de aprendizaje automático para el procesamiento de imágenes y audio.

Características:

  • Proporciona algoritmos para:
  1. 1
     Álgebra lineal numérica.
  2. 2
     Optimización numérica.
  3. 3
     Estadística.
  4. 4
     Redes neuronales artificiales.
  5. 5
     Procesamiento de imágenes, audio y señales.
  6. 6
     También ofrece soporte para librerías de trazado y visualización de gráficos.

Ventajas:

  • Las bibliotecas están disponibles desde el código fuente y también a través del instalador ejecutable y el gestor de paquetes NuGet.

Desventajas:

  •  Sólo es compatible con los lenguajes soportados por . Net.

Sitio web oficial: Accord.NET

9. Shogun

Shogun proporciona varios algoritmos y estructuras de datos para el aprendizaje automático. Estas bibliotecas de aprendizaje automático se utilizan para la investigación y la educación.

Características:

  •  Proporciona máquinas de vectores de apoyo para la regresión y la clasificación.
  •  Ayuda a implementar modelos de Markov ocultos.
  •  Ofrece soporte para muchos lenguajes como - Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala y Lua.

Ventajas:

  •  Puede procesar grandes conjuntos de datos.
  •  Es fácil de usar.
  •  Proporciona un buen soporte al cliente.
  •  Ofrece buenas características y funcionalidades.

Sitio web oficial: Shogun

10.Keras.io

Keras es una API para redes neuronales. Ayuda a realizar investigaciones rápidas y está escrita en Python.

Características:

  •  Se puede utilizar para la creación de prototipos fácil y rápido.
  •  Soporta redes de convolución.
  •  Soporta redes recurrentes.
  •  Soporta una combinación de dos redes.
  •  Se puede ejecutar en la CPU y en la GPU.

Ventajas:

  • Fácil de usar.
  • Modular.
  • Extensble.

Desventajas:

  • Para usar Keras, debes disponer de TensorFlow, Theano o CNTK.

Resumen

En este artículo, hemos repasado algunos de los programas de machine learning más populares que se pueden utilizar para desarrollar modelos desde cero, así como para la creación rápida de prototipos.

Hemos revisado algunos de los "softwares" con más auge, y a través de los cuales se puede construir una amplia gama de aplicaciones. La elección de la herramienta depende de los requisitos del algoritmo y el nivel de experiencia de la herramienta., y todas son gratuitas. 

Espero que este artículo informativo que haya servido de mucho. 

¡Hasta entonces! 

Author Box 05

Jesús

Sobre el Autor

Jesús Martínez es el creador de DataSmarts, un lugar para los apasionados por computer vision y machine learning. Cuando no se encuentra bloggeando, jugando con algún algoritmo o trabajando en un proyecto (muy) cool, disfruta escuchar a The Beatles, leer o viajar por carretera.

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