Top 5 de las mejores librerias de Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial es el futuro del mundo de la programación. Cada vez más desarrolladores, al ver la creciente demanda de tecnologías de IA, se familiarizan con esta ciencia. Y cuando comienzas a aprender IA y cómo se puede implementar en la programación, la primera pregunta que viene a la mente es “¿Cuáles son los mejores lenguajes / marcos / bibliotecas para usar?” Eso es exactamente lo que cubriremos hoy en esta revisión de la parte superior 10 marcos y bibliotecas de IA que todo programador debe conocer.
Seamos honestos, algunos idiomas simplemente no son adecuados para la IA. Por ejemplo, muchos desarrolladores de Ruby que están en IA abandonan su lenguaje más querido y cambian a Python porque este último es más adecuado para este propósito. Sin embargo, los lenguajes que son bastante amigables con la inteligencia artificial como C ++ ofrecen una gran cantidad de marcos y bibliotecas. Investigamos y seleccionamos los mejores de ellos. Aquí está la lista que obtuvimos al final:
TensorFlow
Antorcha
Cafe
Theano
Amazon Machine Learning
Accord.Net
Scikit-learn
Apache Mahout
Kit de herramientas cognitivas de Microsoft
Keras
Exploremos en detalle cada uno de ellos y veamos qué los hace merecer un lugar en nuestra lista.
TensorFlow
Este definitivamente merece el primer lugar en nuestra lista debido a dos razones. Primero, es de código abierto. En segundo lugar, se ha convertido en una herramienta de inteligencia artificial favorita de los principales gigantes tecnológicos como AMD, SAP, Google, Intel, Nvidia y otros. Desarrollado por el departamento de inteligencia artificial de Google, es ideal para cálculos numéricos complejos de grandes volúmenes y se utiliza en una gran cantidad de campos, como Bioscience, por ejemplo. Perfecto para alguien que recién comienza a programar en IA.
Scikit-learn
Desarrollada en 2007, esta es una biblioteca de aprendizaje automático basada en Python para trabajar con los principales problemas de IA, así como la minería y el análisis de datos. Es de código abierto y está construido sobre matplotlib, NumPy, SciPy.
Torch
Este es un marco de computación AI orientado a GPU que funciona sobre la base del lenguaje de programación LuaJIT. También es de código abierto y hay una cantidad suficiente de documentación y soporte. Además, es utilizado por Google, Facebook, Purdue, NYU y Twitter.
Caffe
Originalmente creado como Ph.D. proyecto de Yangqing Jia (ahora trabaja en Facebook) en Berkeley, Caffe se ha convertido en uno de los marcos de aprendizaje automático más populares. Definitivamente deberías ver su demostración de clasificación de imágenes. Todavía no es perfecto, pero al menos es capaz de reconocer perros y gatos :)
PyTorch
PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Python que permite la máxima flexibilidad y velocidad en informática científica para el aprendizaje profundo. Es un reemplazo para NumPy para usar la potencia de las GPU.
Un tensor es un contenedor de datos n-dimensional que es similar al ndarray de NumPy. Por ejemplo, 1d-tensor es un vector, 2d-tensor es una matriz, 3d-tensor es un cubo y 4d-tensor es un vector de cubos.
¿Por donde empezar?
En Bootcamp AI realizamos una aplicación de conocimientos y aplicamos la metodología Learn by doing(Aprender haciendo) para que puedas aprender de una manera efectiva. Somos una comunidad con el objetivo de democratizar el aprendizaje de la Inteligencia Artificial.
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