Conoce algunas de las bibliotecas de aprendizaje profundo más populares. El aprendizaje profundo es el principal contribuyente al avance de la inteligencia artificial en la era digital actual.
Debido a que es un subcampo de la inteligencia artificial, los modelos de aprendizaje profundo se utilizan en la mayoría de las tareas y aplicaciones de IA.
El aprendizaje profundo funciona de la misma manera que lo hace el cerebro humano al percibir y transmitir la información a través de innumerables interacciones neuronales.
Las aplicaciones de aprendizaje profundo incluyen el procesamiento de imágenes, la clasificación de texto, la segmentación de objetos, el procesamiento de lenguaje natural y mucho más.
Para crear tales aplicaciones y casos de uso de alto nivel, se deben usar bibliotecas de aprendizaje profundo adecuadas en varias etapas del ciclo de vida de desarrollo del modelo de aprendizaje profundo de extremo a extremo.
Las Mejores Librerías de Aprendizaje Profundo
Aquí están las cinco mejores opciones de la amplia colección de bibliotecas disponibles, entre las que se usan para implementar infinidad tareas de aprendizaje profundo.
1. Keras
Keras es una biblioteca de código abierto muy conocida que se utiliza principalmente para tareas relacionadas con el aprendizaje profundo.
Hoja de Ruta del aprendizaje profundo y la ciencia de datos para los próximos 5 años
Comenzó en un proyecto de Google denominado ONEIROS (sistema operativo para robots inteligentes neuroelectrónicos) para permitir una experimentación más rápida de redes neuronales.
Keras se agregó al framework de TensorFlow de Google en 2017, transformandose en una API de alto nivel para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje profundo.
Es altamente escalable, lo que permite ejecutarse tanto en GPU como en CPU de alto nivel para desarrollar modelos complejos de redes neuronales en menos tiempo.
Las características y funcionalidades mejoradas de Keras permiten a los investigadores e ingenieros aprovechar al máximo la escalabilidad y las capacidades multiplataforma, esto permite construir modelos de aprendizaje profundo con alta precisión y rendimiento.
2. TensorFlow
TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto desarrollada por el equipo de Google Brain para implementar cálculos numéricos de alto nivel y tareas de aprendizaje profundo a gran escala.
Guía de TensorFlow: La biblioteca de software de código abierto para el aprendizaje automático
TensorFlow solo se ha usado con fines interorganizacionales en Google desde su creación. Sin embargo, se hizo de código abierto en 2015 bajo la Licencia Apache 2.0.
Aunque el marco de TensorFlow se usa principalmente para el aprendizaje profundo, también incluye herramientas y bibliotecas flexibles para crear modelos de aprendizaje automático de extremo a extremo.
TensorFlow permite realizar razonamientos probabilísticos, modelos predictivos, análisis estadísticos y crear y desarrollar modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
3.PyTorch
PyTorch es una de las bibliotecas de aprendizaje profundo de código abierto más populares, creada en 2016 por el equipo de investigación de inteligencia artificial de Facebook.
El nombre de la biblioteca se basa en el popular framework de aprendizaje profundo Torch, una herramienta de secuencias de comandos y computación científica escrita en el lenguaje de programación LUA.
Sin embargo, Lua es un lenguaje complejo de aprender y usar y además carece de la modularidad necesaria para interactuar con otras bibliotecas.
Si quieres evitar tales complejidades, los investigadores de Facebook crearon e implementaron el framework de Torch en Python, nombrándolo PyTorch.
PyTorch permite implementar las tareas de aprendizaje profundo y crear aplicaciones de visión artificial y NLP (procesamiento del lenguaje natural).
4. MXNet
MXNet es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto en Python desarrollada por Apache Software Foundation que permite definir, entrenar, construir e implementar redes neuronales profundas.
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MXNet permite crear e implementar modelos de aprendizaje profundo en cualquier plataforma, incluida la infraestructura en la nube, local y dispositivos móviles.
Las características distributivas y de ultraescalabilidad de MXNet permiten que se escale sin problemas en múltiples GPU y máquinas, lo que permite un entrenamiento rápido de modelos y un alto rendimiento.
MXNet es compatible con varios lenguajes de programación, incluidos Python, C++, R, Julia, Scala, JavaScript y MatLab; lo que elimina la necesidad de aprender nuevos lenguajes para trabajar con frameworks específicos.
5. Microsoft CNTK
CNTK (Cognitive Toolkit) anteriormente conocido como Computational Network ToolKit y lanzado por Microsoft en 2016, es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto que se utiliza para implementar tareas distribuidas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
Puedes combinar fácilmente los modelos predictivos más populares, como CNN (red neuronal convolucional), DNN (red neuronal profunda) y RNN (red neuronal recurrente), con el framework CNTK para implementar de manera efectiva un análisis profundo de extremo a extremo.
Aunque CNTK se usa principalmente para el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo, también se puede usar para tareas de aprendizaje automático y computación cognitiva.
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