Puedes mirar a tu alrededor y ver como cosas alucinantes están sucediendo, por ejemplo, autos que circulan por las calles en modo de piloto automática o inclusive una voz llamada Alexa que nos responde a nuestras dudas. Cada unos de estos desarrollados están basado en la Inteligencia Artificial.
Aunque la Inteligencia Artificial tiene un potencial importante, ejecutar proyectos de desarrollo de software dentro de esta área puede ser difícil. Se necesita una gran experiencia para planificar y presupuestar dichos proyectos.
A su vez, el desarrollo de una solución de Inteligencia Artificial tampoco es un proyecto unidimensional, ya que es posible que tengas que utilizar varias vías para lograr los objetivos. Por ejemplo, es posible que tengas que utilizar Machine Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural, la Visión Computacional y otras capacidades de la Inteligencia Artificial.
Cuando se emprende un proyecto complejo como éste, es necesario utilizar el conjunto de herramientas adecuado, por lo que es importante contar con un conjunto robusto de herramientas de desarrollo de Inteligencia Artificial.
A continuación describiré las mejores herramientas de desarrollo de software de Inteligencia Artificial.
Azure Machine Learning Studio
Se trata de una solución de Machine Learning desarrollada por Microsoft que permite construir, probar y desplegar análisis predictivos sobre tus datos. Además, es una solución basada en la nube, por lo que todas las operaciones se procesan en ella. Con la ayuda de Azure ML, los ingenieros pueden diseñar funciones para mejorar el servicio al cliente, establecer previsiones, predecir el mal funcionamiento de los equipos, entre muchas aplicaciones más.
La plataforma Azure ML ofrece todas las capacidades claves de la Inteligencia Artificial, por ejemplo:
- Machine Learning
- Capacidades de visión como el reconocimiento de objetos
- Capacidades de voz como el reconocimiento de voz
- Capacidades lingüísticas como la traducción automática
- Minería del conocimiento
Ventajas
- Comodidad. El procesamiento en la nube, el acceso a través de un navegador y un conjunto de funciones para la colaboración hacen de Azure ML una solución útil y de fácil acceso.
- Variedad de algoritmos soportados. Azure ML ofrece un montón de algoritmos bien conocidos que se pueden configurar fácilmente. Ni siquiera es necesario tener experiencia práctica en ciencia de datos o en la teoría de los algoritmos. Todo lo que necesita es saber cuándo utilizar estos algoritmos.
- Documentación según los estándares de Microsoft. Si alguna vez has tenido que trabajar con la documentación de .NET, te darás cuenta de lo detallada que es la documentación de Microsoft. Azure ML proporciona documentación desde inicios rápidos y tutoriales hasta el despliegue y gestión de las soluciones de Machine Learning para empresas.
IBM Watson
Este es un sistema autosuficiente que es capaz de aprender, entender y predecir. Puede aplicarse a varios campos de la ciencia y la tecnología debido a su amplia funcionalidad.
IBM Watson proporciona una API para aplicaciones y servicios de terceros. Basándose en esta plataforma API, los desarrolladores pueden implementar funciones de voz a texto, Machine Learning y ciencia de datos, y seguir el resultado de la Inteligencia Artificial a lo largo de su ciclo de vida. Además, utilizando el Asistente de Watson los desarrolladores pueden crear interfaces conversacionales en sus aplicaciones.
IBM Watson ofrece lo siguiente para agilizar el desarrollo de tu aplicación de Inteligencia Artificial:
- Dispone de herramientas para desarrolladores como SDKs y documentación detallada para ellos.
- Puede integrar el Asistente de Watson para crear interfaces conversacionales potenciadas por la Inteligencia Artificial en tu aplicación.
- Con IBM Watson, puedes obtener Watson Discovery. Esta es una tecnología de búsqueda potenciada por la Inteligencia Artificial, y puede ayudar a tu aplicación a recuperar información que reside en silos.
- IBM Watson tiene capacidades de Procesamiento del Leguaje Natural (NLP), y se conoce como Watson Natural Language Undestanding (NLU).
- También puedes hacer uso de las capacidades de IBM Watson Speech to Text cuando construyas en la plataforma de desarrolladores de Watson.
Ventajas
- Mejora de la seguridad. IBM Watson puede ayudar a tu empresa a mejorar la seguridad de tu información y procesos digitales. Los especialistas en ciberseguridad utilizan Machine Learning para detectar vulnerabilidad en sus sistemas con gran precisión.
- Recopilación de inteligencia de los empleados. Este software de Machine Learning también puede ayudar a determinar los patrones de comportamiento de los empleados y estimar su estado de ánimo para mejorar las condiciones de trabajo, la cooperación del equipo y el rendimiento personal.
Así, IBM Watson pretende crear un software que simplifique el trabajo y haga la vida más cómoda.
Plataforma de Inteligencia Artificial en la nube de Google
Google es otro gigante de la computación en la nube que ofrece su plataforma de Inteligencia Artificial. Esta plataforma ofrece todas las capacidades clave de la Inteligencia Artificial, por ejemplo:
- Machine Learning. Puedes desarrollar fácilmente tu proyecto de Machine Learning y desplegarlo en producción. La plataforma de Inteligencia Artificial de Google ofrece una cadena de herramientas integrada para ello, lo que agiliza el desarrollo y el despliegue.
- Deep Learning. La plataforma de Google ofrece máquinas virtuales preconfiguradas para crear aplicaciones de Deep Learning y, a su vez, contiene marcos de trabajo de Inteligencia Artificial populares. Puedes aprovisionar estas máquinas virtuales rápidamente en Google Cloud.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Puedes utilizarla para averiguar el significado y la estructura del texto. Puedes utilizar las capacidades de Google NLP para analizar el texto o utilizar la API que te puede ayudar con esto.
- Voz. La plataforma de Google dispone de APIs para la conversión de voz a texto y de texto a voz. Su API de voz a texto puede ayudarte a convertir el audio en texto, y para ello utiliza modelos de redes neuronales y amplios conjuntos de datos, esta es compatible con 120 idiomas y sus variaciones. Por otro lado, la API de conversión de texto a voz, te permite crear un discurso de sonido natural a partir de un texto.
- Visión. Puedes utilizarla para obtener información de tus imágenes. Se aplicación puede detectar objetos y rostros, además, puede leer textos impresos y escritos a mano utilizando estas API.
DeepLearning4j (DL4j)
Esta herramienta está escrita en Java y es compatible con todos los lenguajes de la máquina virtual Java, como Kotlin, Scala o Clojure. Los cálculos principales están escritos en C, C++ y Cuda. Esta biblioteca fue desarrollada para aplicaciones empresariales. DL4j aprovecha la computación distribuida gracias a los marcos Apache Spark y Hadoop.
Ventajas
- Alto rendimiento y procesamiento de una gran cantidad de datos mientras se utilizan multi-GPU.
- Las librerías son completamente de código abierto y son mantenidas por los desarrolladores y la comunidad.
- DL4j es flexible y permite combinar diferentes tipos de redes de Deep Learning.
Swift AI
Es una librería creada para el lenguaje Swift para utilizar en ordenadores Mac únicamente. Swift AI se utiliza principalmente para el diseño de redes neuronales junto con algoritmos de Deep Learning. Se considera que el campo de Swift AI es el reconocimiento del habla escrita.
Ventajas
- Diseña para el hardware de Apple y utiliza todos sus poderes.
- Swift es rápido. El compilador LLVM que está detrás de Swift es eficaz y está altamente optimizado, por lo que Swift está cerca de C en el rendimiento.
- Implementación del procesamiento de señales.
- Swift se acerca al hardware, por lo que es más fácil inspeccionar el código como, por ejemplo, con Python.
Hemos recorrido solo unas pocas herramientas que se pueden utilizar para desarrollar proyectos de Inteligencia Artificial, cada cierto tiempo son publicadas otras que ayudan a los desarrolladores en mejorar sus habilidades dentro de esta área y que facilitarán considerable las tareas para implementar tus proyectos.
Con esto finalizamos la explicación. Ya conoces algunas de las herramientas de la Inteligencia Artificial, por lo tanto te dejo la siguiente pregunta, ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones crees tú que sea cierta?
Opción 1: Azure Machine Learning Studio es una solución desarrollada por Microsoft.
Respuesta Correcta.
Opción 2: IBM Watson proporciona una API para aplicaciones y servicios de terceros. Respuesta Correcta.
Opción 3: Swift AI es una herramienta desarrollada únicamente para equipos con Linux.
Respuesta Incorrecta. Es una librería creada para utilizar en ordenadores Mac únicamente.
