Puedes mirar a tu alrededor y ver como cosas alucinantes est谩n sucediendo, por ejemplo, autos que circulan por las calles en modo de piloto autom谩tica o inclusive una voz llamada Alexa que nos responde a nuestras dudas. Cada unos de estos desarrollados est谩n basado en la Inteligencia Artificial.

Aunque la Inteligencia Artificial tiene un potencial importante, ejecutar proyectos de desarrollo de software dentro de esta 谩rea puede ser dif铆cil. Se necesita una gran experiencia para planificar y presupuestar dichos proyectos.

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A su vez, el desarrollo de una soluci贸n de Inteligencia Artificial tampoco es un proyecto unidimensional, ya que es posible que tengas que utilizar varias v铆as para lograr los objetivos. Por ejemplo, es posible que tengas que utilizar Machine Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural, la Visi贸n Computacional y otras capacidades de la Inteligencia Artificial.

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Cuando se emprende un proyecto complejo como 茅ste, 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 continuaci贸n describir茅 las mejores herramientas de desarrollo de software de Inteligencia Artificial.

Azure Machine Learning Studio

Se trata de una soluci贸n de Machine Learning desarrollada por Microsoft que permite construir, probar y desplegar an谩lisis predictivos sobre tus datos. Adem谩s, es una soluci贸n basada en la nube, por lo que todas las operaciones se procesan en ella. Con la ayuda de Azure ML, los ingenieros pueden dise帽ar funciones para mejorar el servicio al cliente, establecer previsiones, predecir el mal funcionamiento de los equipos, entre muchas aplicaciones m谩s.

La plataforma Azure ML ofrece todas las capacidades claves de la Inteligencia Artificial, por ejemplo:

  • Machine Learning
  • Capacidades de visi贸n como el reconocimiento de objetos
  • Capacidades de voz como el reconocimiento de voz
  • Capacidades ling眉铆sticas como la traducci贸n autom谩tica
  • Miner铆a del conocimiento

Ventajas

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  • Comodidad. El procesamiento en la nube, el acceso a trav茅s de un navegador y un conjunto de funciones para la colaboraci贸n hacen de Azure ML una soluci贸n 煤til y de f谩cil acceso.
  • Variedad de algoritmos soportados. Azure ML ofrece un mont贸n de algoritmos bien conocidos que se pueden configurar f谩cilmente. Ni siquiera es necesario tener experiencia pr谩ctica en ciencia de datos o en la teor铆a de los algoritmos. Todo lo que necesita es saber cu谩ndo utilizar estos algoritmos.
  • Documentaci贸n seg煤n los est谩ndares de Microsoft. Si alguna vez has tenido que trabajar con la documentaci贸n de .NET, te dar谩s cuenta de lo detallada que es la documentaci贸n de Microsoft. Azure ML proporciona documentaci贸n desde inicios r谩pidos y tutoriales hasta el despliegue y gesti贸n 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 tecnolog铆a debido a su amplia funcionalidad.

IBM Watson proporciona una API para aplicaciones y servicios de terceros. Bas谩ndose 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. Adem谩s, 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 aplicaci贸n de Inteligencia Artificial:

  • Dispone de herramientas para desarrolladores como SDKs y documentaci贸n detallada para ellos.
  • Puede integrar el Asistente de Watson para crear interfaces conversacionales potenciadas por la Inteligencia Artificial en tu aplicaci贸n.
  • Con IBM Watson, puedes obtener Watson Discovery. Esta es una tecnolog铆a de b煤squeda potenciada por la Inteligencia Artificial, y puede ayudar a tu aplicaci贸n a recuperar informaci贸n que reside en silos.
  • IBM Watson tiene capacidades de Procesamiento del Leguaje Natural (NLP), y se conoce como Watson Natural Language Undestanding (NLU).
  • Tambi茅n 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 informaci贸n y procesos digitales. Los especialistas en ciberseguridad utilizan Machine Learning para detectar vulnerabilidad en sus sistemas con gran precisi贸n.
  • Recopilaci贸n de inteligencia de los empleados. Este software de Machine Learning tambi茅n puede ayudar a determinar los patrones de comportamiento de los empleados y estimar su estado de 谩nimo para mejorar las condiciones de trabajo, la cooperaci贸n del equipo y el rendimiento personal.

As铆, IBM Watson pretende crear un software que simplifique el trabajo y haga la vida m谩s c贸moda.

Plataforma de Inteligencia Artificial en la nube de Google

Google es otro gigante de la computaci贸n 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 f谩cilmente tu proyecto de Machine Learning y desplegarlo en producci贸n. 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 m谩quinas virtuales preconfiguradas para crear aplicaciones de Deep Learning y, a su vez, contiene marcos de trabajo de Inteligencia Artificial populares. Puedes aprovisionar estas m谩quinas virtuales r谩pidamente 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 conversi贸n 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 conversi贸n de texto a voz, te permite crear un discurso de sonido natural a partir de un texto.
  • Visi贸n. Puedes utilizarla para obtener informaci贸n de tus im谩genes. Se aplicaci贸n puede detectar objetos y rostros, adem谩s, puede leer textos impresos y escritos a mano utilizando estas API.

DeepLearning4j (DL4j)

Esta herramienta est谩 escrita en Java y es compatible con todos los lenguajes de la m谩quina virtual Java, como Kotlin, Scala o Clojure. Los c谩lculos principales est谩n escritos en C, C++ y Cuda. Esta biblioteca fue desarrollada para aplicaciones empresariales. DL4j aprovecha la computaci贸n 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 librer铆as son completamente de c贸digo 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 librer铆a creada para el lenguaje Swift para utilizar en ordenadores Mac 煤nicamente. Swift AI se utiliza principalmente para el dise帽o de redes neuronales junto con algoritmos de Deep Learning. Se considera que el campo de Swift AI es el reconocimiento del habla escrita.

Ventajas

  • Dise帽a para el hardware de Apple y utiliza todos sus poderes.
  • Swift es r谩pido. El compilador LLVM que est谩 detr谩s de Swift es eficaz y est谩 altamente optimizado, por lo que Swift est谩 cerca de C en el rendimiento.
  • Implementaci贸n del procesamiento de se帽ales.
  • Swift se acerca al hardware, por lo que es m谩s f谩cil inspeccionar el c贸digo 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 谩rea y que facilitar谩n considerable las tareas para implementar tus proyectos.

Con esto finalizamos la explicaci贸n. Ya conoces algunas de las herramientas de la Inteligencia Artificial, por lo tanto te dejo la siguiente pregunta, 驴Cu谩les de las siguientes afirmaciones crees t煤 que sea cierta?

Opci贸n 1: Azure Machine Learning Studio es una soluci贸n desarrollada por Microsoft.

Respuesta Correcta.

Opci贸n 2: IBM Watson proporciona una API para aplicaciones y servicios de terceros. Respuesta Correcta.

Opci贸n 3: Swift AI es una herramienta desarrollada 煤nicamente para equipos con Linux.

Respuesta Incorrecta. Es una librer铆a creada para utilizar en ordenadores Mac 煤nicamente.

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