El Machine Learning es una disciplina en constante evolución. Esta tecnología se ha convertido en una herramienta fundamental para la creación de soluciones innovadoras y eficientes. La variedad de frameworks disponibles hace que sea fácil encontrar el adecuado para cada proyecto, sin embargo, elegir el correcto puede ser todo un reto.
En este artículo analizaremos los mejores frameworks de Machine Learning disponibles actualmente. Para ello, nos basaremos en los fundamentos del aprendizaje automático y en las herramientas más utilizadas por los desarrolladores.
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning (ML) es un campo de la Inteligencia Artificial que se centra en la construcción de sistemas capaces de aprender a partir del análisis y procesamiento de datos. Estos sistemas son capaces de identificar patrones complejos a partir del análisis estadístico y luego usarlos para realizar predicciones precisas sobre nuevos conjuntos de datos.
Los algoritmos ML permiten a las computadoras “aprender” sin necesidad de programación explícita. Esto significa que los desarrolladores no tienen que codificar manualmente cada paso necesario para realizar un determinado procesamiento o análisis; en su lugar, pueden entrenar a la computadora para que aprenda por sí misma cómo realizar dichas tareas.
GitHub – Herramienta para almacenar proyectos de Machine Learning
GitHub es un servicio web popular utilizado por desarrolladores profesionales como repositorio central para sus proyectos relacionados con ML. Ofrece varias características útiles como control integrado del código fuente, colaboración remota entre equipos distribuidos y administración avanzada del flujo de trabajo.
Frameworks ML: ¿cuáles son los más populares?
Los frameworks ML son librerías o conjuntos predefinidos con funcionalidades diseñadas específicamente para facilitar el desarrollo y entrenamiento rápido y eficiente de modelos predictivos basados en datos. Existen muchas opciones disponibles, pero aquí presentamos algunas herramientas principales:
TensorFlow
TensorFlow es un framework open source diseñado originalmente por Google Brain Team para facilitar el uso práctico del aprendizaje profundo (Deep Learning). Es compatible con Python, C++ y JavaScript, lo que permite su usabilidad amplia entre diferentes plataformas informáticas modernas comunes.
Scikit-learn
Scikit-learn es otro framework open source destinado principalmente al aprendizaje supervisado basado en reglas matemáticamente definidas (por ejemplo, regresión lineal). Está escrito principalmente en Python y ofrece APIs simples e intuitivas para implementaciones rutinarias comunes tales com as clustering, regresión lineal o SVM (Support Vector Machines).
Keras
Keras es un framework open source para el desarrollo de modelos de Deep Learning. Está diseñado para ser fácil de usar y ofrece una API intuitiva que permite a los desarrolladores implementar modelos complejos con solo unas pocas líneas de código.
PyTorch
PyTorch es otro framework open source para el aprendizaje profundo, similar a TensorFlow. Está escrito principalmente en Python y C++, lo que le permite ser compatible con la mayoría de las plataformas modernas. Ofrece APIs flexibles y sencillas para la creación rápida de modelos predictivos basados en datos.
SciPy
SciPy es una biblioteca open source diseñada principalmente para facilitar el procesamiento numérico avanzado en Python. Ofrece herramientas útiles como optimización, integración numérica y análisis estadístico, entre otras cosas, todas ellas necesarias para el desarrollo eficiente de proyectos ML.
Theano
Theano es un framework open source basado en Python diseñado originalmente por Universidad McGill en Montreal (Canadá). Esta herramienta se ha convertido en un estándar popular entre los desarrolladores ML gracias a su soporte nativo para GPU (procesamiento paralelo) y su capacidad para optimizar automáticamente los códigos fuente escritos en Python.
Caffe
Caffe es otro framework open source destinado al aprendizaje profundo basado en reglas matemáticamente definidas (por ejemplo, regresión lineal). Es compatible con varios lenguajes populares comunes como Python, C++ y Java, lo que facilita su usabilidad amplia entre diferentes plataformas informáticas modernas comunes.
Shogun
Shogun es un framework open source diseñado para facilitar el uso práctico del aprendizaje automático. Otra herramienta que se ha convertido en un estándar popular entre los desarrolladores ML gracias a su soporte nativo para GPU (procesamiento paralelo) y su capacidad para optimizar automáticamente los códigos fuente escritos en Python.
R-TensorFlow
R-TensorFlow es una biblioteca open source diseñada principalmente para facilitar el procesamiento numérico avanzado en R. Ofrece herramientas útiles como optimización, integración numérica y análisis estadístico, entre otras cosas, todas ellas necesarias para el desarrollo eficiente de proyectos ML.
CatBoost
CatBoost es otro framework open source destinado al aprendizaje profundo basado en reglas matemáticamente definidas (por ejemplo, regresión lineal). Esta herramienta se ha convertido en un estándar popular entre los desarrolladores ML gracias a su soporte nativo para GPU (procesamiento paralelo) y su capacidad para optimizar automáticamente los códigos fuente escritos en Python.
¿Cuál elegir?
Con tantos frameworks disponibles, puedes sentirte abrumado al elegir la mejor opción para tu proyecto particular. Sin embargo, hay varios factores clave que debes tener en cuenta antes de tomar una decisión final:
Funcionalidades
Primero debes evaluar qué funcionalidades son necesarias para tu proyecto particular. Por ejemplo, si necesitas implementaciones avanzadas de clustering o SVM (Support Vector Machines), entonces Scikit-learn sería la mejor opción; si buscas modelos predictivos basados en Deep Learning, Keras sería la mejor elección; etc.
Plataforma informática
También debes considerar qué plataforma informática utilizan tus equipos de trabajo actualmente; por ejemplo, si trabajan principalmente con Python, Theano sería la mejor opción; si trabajan con C++/JavaScript/R/etc., entonces PyTorch podría ser la elección adecuada; etc.
Gran variedad de Frameworks de Machine Learning
Hay muchísimos frameworks ML disponibles actualmente que pueden ayudarte a crear soluciones innovadoras y eficientes basadas en Machine Learning sin necesidad de programación explícita. Al elegir el adecuado para tu proyecto particular debes tener en cuenta las funcionalidades requeridas y la plataforma informática utilizada por tu equipo de trabajo actualmente.
