Herramientas de aprendizaje automático

Las herramientas de aprendizaje automático ayudan a los ingenieros y científicos de datos a configurar modelos, seleccionar datos y desplegar modelos. La gestión de versiones agrupa un conjunto de datos, algoritmos y ajustes de parámetros como una sola entidad, de modo que los resultados pueden volver a un estado anterior si es necesario. Muchas herramientas de ML ayudan a mejorar la precisión de las predicciones sin necesidad de programarlas explícitamente.

Aplicaciones que utilizan el aprendizaje automático

Antes de hablar de herramientas específicas de ML, es útil conocer las aplicaciones comunes que aplican algoritmos a partir de datos para predecir o inferir datos. Estas aplicaciones incluyen los siguientes ejemplos:

• Detectar anomalías en las transacciones para détection des fraudes.
• Detecte intrusiones en la red analizando los patrones de tráfico para observar y actuar ante actividades inusuales.
• Clasificar el sentimiento de la comunicación en los feeds de las redes sociales.
• Clasificar los correos electrónicos y gestionarlos adecuadamente.
• Agrupa los datos en clusters con valores similares.
• Clasificar imágenes en función de su contenido.
• Reconocer objetos en una imagen o vídeo, como personas y paquetes, en el caso de una cámara con timbre.
• Predecir el tiempo.
• Predecir valores posteriores a partir de una serie inicial de valores mediante análisis de regresión.
• Comprenda los mensajes de texto y el habla con traitement du language naturel (PNL) para apoyar traduction linguistique y crear resúmenes.
• Predecir un valor continuo, como el precio de la vivienda, el precio de las acciones, etc.
• Ordena los datos en función de los criterios especificados.

Creación e implantación de un proyecto de ML

A continuación se describen los pasos fundamentales de un proyecto de ML:

• Los datos son el alma de un proyecto de ML. La recopilación de datos localiza las fuentes de datos necesarias para el modelo de ML. Más puntos de datos pueden dar lugar a predicciones más precisas.
• La preparación de datos transforma los conjuntos de datos que se utilizarán en el modelo de ML. La calidad de los datos se mejora filtrando el contenido irrelevante, rellenando lagunas y estandarizando los formatos de datos.
• El proceso de selección del modelo se centra en el método de entrenamiento del modelo ML adecuado. La selección se basa en el tipo de datos utilizados para alimentar el modelo.
• El entrenamiento de modelos aplica algoritmos a conjuntos de datos para iterar y mejorar la precisión de predicción del modelo ML.
• La evaluación del modelo compara las predicciones de salida con conjuntos de datos de validación para determinar la precisión del modelo.
• La sintonización de parámetros ajusta el modelo para mejorar su eficacia.
• El resultado del proyecto es un conjunto de predicciones.

Herramientas de aprendizaje automático disponibles

Acuerdo.net

Accord.net proporciona bibliotecas ML para el procesamiento de audio e imágenes. Los algoritmos suministrados incluyen álgebra lineal numérica, optimización numérica, estadística, redes neuronales artificiales y procesamiento de señales.

Amazon SageMaster

Diseñado para que los usuarios de AWS diseñen y entrenen modelos de ML. Incluye herramientas para operaciones de ML con una selección de herramientas para utilizar en flujos de trabajo de ML.

Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib es un marco distribuido de código abierto para ML. El núcleo de Spark se desarrolla en la parte superior. MLlib incluye algoritmos de regresión, clustering, filtros y árboles de decisión.

Apache Manhout

Apache Manhout ayuda a los científicos de datos proporcionándoles algoritmos para preprocesadores, regresión, clustering, recomendadores y álgebra lineal distribuida. Incluye bibliotecas Java para operaciones matemáticas comunes.

Azure Machine Learning Studio

Azure Machine Learning es el intento de Microsoft de competir con Google AutoML. Incluye una interfaz gráfica para conectar datos con módulos de ML.

Café

Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) es una herramienta que admite aplicaciones de aprendizaje profundo, que incluye una API de C++ y Python. Caffe está cubierto por una licencia Berkeley Source Distribution (BSD). La licencia BSD se utiliza para distribuir muchos programas gratuitos, shareware y de código abierto.

Google Cloud AutoML

La plataforma Cloud AutoML proporciona modelos preentrenados para ayudar a los usuarios a crear servicios de reconocimiento de texto y voz.

IBM Watson

IBM ofrece una interfaz web para Watson que destaca en las interacciones PNL.

Cuaderno Jupyter

Jupyter Notebook es muy popular entre los ingenieros de datos que utilizan Julia, Python y R.

Abierto NN

Open NN implementa redes neuronales centradas en el aprendizaje profundo y el análisis predictivo.

Keras

Keras se utiliza para crear modelos de aprendizaje profundo y para distribuir el entrenamiento de los modelos de aprendizaje profundo.

Qwak

Qwak es un conjunto de herramientas para el desarrollo de modelos ML con puntos fuertes en el versionado y las pruebas de producción.

Minero rápido

Rapid Miner se centra en las ciencias de datos con un conjunto de funciones exploration de données, déploiement y operaciones de modelos.

Scikit-learn

Scikit-learn es un conjunto de herramientas para el análisis predictivo de datos y la selección de modelos. La biblioteca de herramientas está disponible con una licencia de software BSD.

Shogun

Algoritmos y estructuras de datos Shogun para máquinas de vectores de soporte ML para regresión y clasificación. Los lenguajes compatibles son Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala y Lua.

Tensorflow

TensorFlow es un framework gratuito y de código abierto que utiliza modelos de ML y redes neuronales. Tensorflow se utiliza para el traitement du language naturel y el procesamiento de imágenes. Una biblioteca de Javascript y Python puede ejecutar código en CPU y GPU.

Actian y herramientas de aprendizaje automático

Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.

A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.