10 herramientas gratuitas y de código abierto para desarrolladores de Inteligencia Artificial

El desarrollo de sistemas de aprendizaje automático (ML, Machine Learning) e inteligencia artificial (IA) es complejo. Afortunadamente, hay una serie de útiles herramientas gratuitas para desarrolladores de IA y ML que pueden utilizar como ayuda en su trabajo. Veamos cuáles son.

Si deseas trabajar en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, necesitas mucha práctica y ciertas habilidades en el campo de la IA.

Sin embargo, la práctica puede acumularse, y algunas plataformas y herramientas gratuitas para desarrolladores de IA pueden ayudar. También se trata de experimentar y no tener que modelar el software de IA desde cero.

Herramientas gratuitas para desarrolladores de IA

OpenAI Gym

La organización sin fines de lucro OpenAI es una iniciativa respaldada por Microsoft y Elon Musk. OpenAI tiene como objetivo ayudar a desarrollar la Inteligencia Artificial para convertirla en una ayuda útil para la Humanidad. De hecho, algunos grandes pensadores (como Stephen Hawking) tienen o han tenido preocupaciones legítimas de que la IA que se mejora a sí misma pueda convertirse rápidamente en una amenaza para la Humanidad.

Para contrarrestar un escenario distópico, OpenAI apoya la investigación y el desarrollo de Inteligencia Artificial útil. Los desarrolladores de IA pueden beneficiarse de esta idea. Además de la idea de poner a disposición tanta tecnología de IA como de código abierto, OpenAI Gym es un conjunto de herramientas sencillo para desarrollar algoritmos de aprendizaje sencillos.

De esta forma, los desarrolladores pueden familiarizarse de forma divertida con el funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo. Si quieres más, también puedes usar la API de OpenAI para lidiar con el procesamiento del lenguaje de los sistemas de IA. Definitivamente, vale la pena echar un vistazo al canal beta de OpenAI.

Google TensorFlow

Google también ofrece una plataforma de Inteligencia Artificial gratuita para desarrolladores. Bajo el nombre de TensorFlow, el gigante de los motores de búsqueda ofrece una biblioteca de código abierto en Python para el desarrollo de Inteligencia Artificial. Como una “plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático” (autopromoción de Google), TensorFlow permite a los principiantes y a los profesionales usar conexiones API personalizadas para lidiar con el desarrollo de sistemas de IA.

En nombre “Tensor” proviene de las operaciones aritméticas que tienen lugar en redes neuronales artificiales. Google ya usa TensorFlow internamente, por lo que es una plataforma muy madura y admite numerosos lenguajes de programación.

Microsoft Cognitive Toolkit

Altamente eficiente y diseñado para la escalabilidad: esta es la mejor manera de describir Microsoft Cognitive Toolkit (o CNTK, para abreviar). Para garantizar esto, el marco está, por supuesto, optimizado para su uso en Microsoft Azure.

Sus puntos fuertes residen, principalmente, en el análisis de datos en tiempo real. La propia Microsoft ha estado utilizando durante mucho tiempo el kit de herramientas en servicios como Cortana o Skype, lo que significa que el kit de herramientas cognitivas se puede utilizar siempre que sea necesario analizar grandes cantidades de datos.

PyTorch

PyTorch también vino originalmente de uno de los grandes jugadores: desarrollado por ingenieros de Facebook a partir del entorno Torch que existe desde 2002, el marco de código abierto se ha convertido mientras tanto en una de las herramientas estándar para el desarrollo de IA.

OpenAI ahora también utiliza el marco de código abierto, ya que ofrece muchas posibilidades para desarrollar sistemas inteligentes. Hay bibliotecas para todas las áreas importantes del aprendizaje automático (Machine Learning), incluido el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje, el reconocimiento de patrones o el entrenamiento de redes neuronales. Una base sólida para realizar proyectos de aprendizaje automático.

Shogun

Shogun es una biblioteca de código abierto para el desarrollo de IA bajo licencia GPLv3. La caja de herramientas, escrita en C++, ofrece a los desarrolladores una variedad de herramientas para diseñar aplicaciones de aprendizaje automático.

Además de las interfaces para lenguajes de programación populares como Python, Java, Ruby y C#, hay soporte para varios modelos vectoriales, así como algoritmos de aprendizaje online y de clúster. La bioinformática también se tuvo en cuenta durante el desarrollo, lo que permite a Shogun procesar enormes cantidades de datos.

FluxML

FluxML es un marco de aprendizaje automático bajo una licencia MIT. Se describe a sí mismo como la “pila elegante de aprendizaje automático” y, por lo tanto, los investigadores de IA la utilizan a menudo, razón por la cual universidades de renombre también participan en el proyecto.

Flux está diseñado para hacer que las aplicaciones de Machine Learning sean lo más intuitivas y matemáticas posibles, por lo que el marco también se basa en Julia como lenguaje de programación. FluxML tiene una variedad de paquetes y scripts que brindan funciones específicas, incluida la compatibilidad con GPU y TPU.

Apache Mahout

La Apache Foundation es mejor conocida por su servidor web. Sin embargo, con Mahout, también hay un marco de IA que es particularmente adecuado para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático estadístico y matemático. Esto es posible gracias al uso de álgebra lineal, que puede lograr efectos significativos con solo unas pocas líneas de código.

Mahout también utiliza Java como base para la escalabilidad de las aplicaciones desarrolladas. A diferencia de otros kits de herramientas Machine Learning, Mahout viene con su propio lenguaje, similar a R, sin traducir otros lenguajes, lo que puede dificultar la conversión de soluciones existentes.

Deeplearning4j

Deeplearning4j también se basa en Java, y se puede utilizar para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje profundo y redes neuronales. Gracias a su manejo eficiente de la computación distribuida por CPU y GPU a través de Spark y Hadoop, es posible desarrollar algoritmos particularmente poderosos y fácilmente escalables.

scikit-learn

La biblioteca de aprendizaje automático scikit-learn se basa en Python y es particularmente adecuada para el análisis de datos predictivos: varios algoritmos para clasificar y ordenar datos están a bordo, toda la biblioteca está optimizada para esto, con Python y las bibliotecas científicas asociadas NumPy y SciPy para trabajar juntos. Por esto, y porque es popular en la enseñanza, scikit-learn es una de las herramientas más importantes e interesantes para el desarrollo de la IA.

Herramientas gratuitas para desarrolladores de IA