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.
- The output from the project is a set of predictions.
Herramientas de aprendizaje automático disponibles
Accord.net
Accord.net provides ML libraries for audio and image processing. Algorithms supplied include numerical linear algebra, numerical optimization, statistics, artificial neural networks, and signal processing.
Amazon SageMaster
Designed for AWS users to design and train ML models. Includes tools for ML operations with a choice of tools to use in ML workflows.
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 is Microsoft’s attempt to compete with Google AutoML. It includes a graphical UI to connect data with ML modules.
Caffe
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.
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook es muy popular entre los ingenieros de datos que utilizan Julia, Python y R.
Open 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 is a set of tools for ML model development with strengths in versioning and production testing.
Rapid Miner
Rapid Miner is focused on data sciences with a suite of data mining, deployment, and model operations capabilities.
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 is purpose-built to help organizations unify, manage, and understand their data across hybrid environments. It brings together metadata management, governance, lineage, quality monitoring, and automation in a single platform. This enables teams to see where data comes from, how it’s used, and whether it meets internal and external requirements.
Through its centralized interface, Actian supports real-time insight into data structures and flows, making it easier to apply policies, resolve issues, and collaborate across departments. The platform also helps connect data to business context, enabling teams to use data more effectively and responsibly. Actian’s platform is designed to scale with evolving data ecosystems, supporting consistent, intelligent, and secure data use across the enterprise. Request your personalized demo.
Preguntas frecuentes
Las herramientas de aprendizaje automático son marcos de software, bibliotecas, plataformas y servicios utilizados para crear, entrenar, evaluar, desplegar y supervisar modelos de aprendizaje automático. Permiten la preparación de datos, la selección de algoritmos, la experimentación con modelos y la operacionalización.
Las categorías más comunes incluyen herramientas de preparación de datos, bibliotecas de desarrollo de modelos, plataformas AutoML, MLOps y marcos de despliegue, herramientas de seguimiento de experimentos y servicios de IA basados en la nube.
Entre las herramientas más populares se incluyen TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Jupyter notebooks, MLflow, Kubeflow, Airflow, Spark MLlib y plataformas de IA en la nube de AWS, Azure y Google Cloud.
Las herramientas agilizan la ingestión de datos, el preprocesamiento, la ingeniería de características, la formación de modelos, el ajuste de hiperparámetros, la implantación en entornos de producción, la supervisión de modelos y la detección de desviaciones para mantener la precisión a lo largo del tiempo.
Entre los retos figuran la fragmentación de las herramientas, las pronunciadas curvas de aprendizaje, la integración con la infraestructura existente, las limitaciones de escalabilidad, los requisitos de recursos y la garantía de reproducibilidad en distintos entornos.
Aceleran el desarrollo, reducen el trabajo manual, refuerzan la gobernanza, apoyan la colaboración entre los equipos de datos, garantizan un despliegue coherente de los modelos y permiten a las organizaciones poner en funcionamiento cargas de trabajo de análisis e IA a escala.
