Una aplicación móvil con muchas características y un atractivo diseño de UI/UX se ha convertido en una cosa del pasado. Con la llegada de los avances disruptivos (reconocimiento de voz, análisis de comportamiento y más) y el aumento de las demandas de los usuarios, las empresas de desarrollo de aplicaciones y software no dejan piedra sobre piedra para desarrollar soluciones móviles y web de alta tecnología.
Cuando hablamos de la última tecnología, nos vienen a la mente términos como deep learning, machine learning, inteligencia artificial, big data y más. Estas tecnologías han hecho que el software y las aplicaciones realicen varias tareas con gran precisión y a una velocidad que ningún humano puede superar. Aquí, estamos hablando de una de las tecnologías más prometedoras, el deep learning.
Los frameworks de deep learning, cuando se usan con inteligencia artificial, pueden amplificar la eficiencia y la productividad de las empresas. Los desarrolladores de AI/ML que trabajan en el deep learning utilizan el lenguaje Python, Java y C++ para construir aplicaciones y software. Además de esto, vamos a mostrar los cinco principales frameworks de deep learning que la mayoría de las empresas de desarrollo de IA y ML utilizan.
Los 5 frameworks de deep learning más populares
- TensorFlow
- Keras
- Caffe
- PyTorch
- Sonnet
Leamos sobre ellos en detalle:
TensorFlow
TensorFlow es, sin duda, el framework de deep learning más popular que utilizan Airbnb, Gmail, Uber y muchas otras firmas populares. Para trabajar con TF, el uso de Python es el lenguaje de cliente más adecuado. El framework considera clusters de computación altamente poderosos y efectivos. Además, también puede ejecutar modelos en plataformas Android e iOS.
Los que han trabajado con TF son conscientes de que este framework requiere mucha codificación. Significa que no se puede desarrollar un modelo de IA poderoso de la noche a la mañana. TensorFlow trabaja con un gráfico de cálculo estático, lo que significa que hay que mencionar el gráfico primero para hacer los cálculos, volver a entrenar el modelo de IA, o modificar la arquitectura. El framework es una opción adecuada para desarrollar soluciones multiplataforma.
PyTorch
PyTorch es el segundo nombre en la lista de los frameworks de deep learning más populares. Fue creado principalmente para los servicios de Facebook; sin embargo, compañías como Twitter y Salesforce también lo están utilizando. La biblioteca de PyTorch funciona con un gráfico actualizado dinámicamente. Simplemente significa que puedes cambiar la arquitectura sin ninguna molestia.
No sólo esto, PyTorch también permite a los desarrolladores utilizar depuradores estándar para asegurar la creación impecable de los modelos IA/ML. Usando PyTorch, los desarrolladores pueden crear y entrenar fácilmente una red neuronal ya que el framework ya incluye muchos modelos entrenados. Este framework de deep learning se prefiere principalmente para proyectos pequeños y la creación de prototipos.
Keras
Keras es una elección perfecta para aquellos que quieren tratar con una enorme cantidad de datos para crear modelos de IA y de deep learning. Este framework de deep learning ofrece un enfoque muy minimalista para acceder a TensorFlow. Tu puedes utilizar este framework como una aplicación de alto nivel de programación de la interfaz para otras bibliotecas. Para crear modelos gigantes de deep learning utilizando este framework de alto nivel, es necesario utilizar funciones de una sola línea.
El framework es una API bien escrita que te facilita el acceso a los frameworks de nivel inferior. Keras es un framework de deep learning adecuado para la comprensión y la creación de prototipos de conceptos básicos. El framework ofrece códigos claros, concisos y legibles. En comparación con TensorFlow, Keras está en un nivel superior.
Caffe
Caffe es uno de los frameworks de deep learning más populares que son conocidos por su velocidad. Interfaces como Línea de Comando, C, Python, C++, Python y MATLAB son compatibles con este framework. Caffe puede procesar millones de imágenes en un día usando una sola GPU Nvidia K40. Adecuado para el reconocimiento de la visión, el framework no soporta capas de red extremadamente finas como la de TensorFlow. Caffe es más simple de configurar y entrenar.
Sonnet
Este framework de deep learning está diseñado exclusivamente para crear redes neuronales de arquitectura compleja. El propósito principal de Sonnet es desarrollar los objetos básicos de Python asociados con una parte particular de la red neural.
Los objetos desarrollados se vinculan por separado al gráfico computacional del framework TensorFlow. Sonnet es mejor para recrear la investigación definida en la documentación de tu desarrollador sin ninguna molestia.
Además de los cinco principales frameworks mencionados en este artículo, algunos de los otros frameworks populares de deep learning son Swift, Chainer, MXNet, ONNX, Gluon y DL4j. Para saber cuál de estos frameworks será el mejor para tu proyecto, ponte en contacto con una empresa de desarrollo de AI/ML de confianza con tus requisitos específicos de desarrollo de aplicaciones o software. Por ejemplo, nosotros.
