¿Qué programas se usan para machine learning?

Este lenguaje de programación dinámico de alto nivel diseñado para satisfacer las necesidades del análisis numérico de alto rendimiento y la informática está ganando terreno rápidamente entre los científicos de datos. La biblioteca base escrita en Julia se ha integrado con las mejores bibliotecas C y Fortran de código abierto para álgebra lineal, generación de números aleatorios, procesamiento de señales y procesamiento de cadenas. Una colaboración entre las comunidades de Jupyter y Julia, proporciona una poderosa interfaz gráfica de navegación basada en navegador para Julia.

Conociendo algunos de los lenguajes de programación de Machine Learning, ahora hagamos un estudio comparativo de los factores que les afectan:

¿Cómo funciona Machine Learning?

Su proceso de aprendizaje automático consiste en construir diferentes árboles de decisión (cientos, miles o millones) y adaptarlos en función del conjunto de datos conocido. Pero no se queda ahí, también es capaz de aplicar fórmulas heurísticas —es decir, buscar una solución a un problema— en cada nodo del árbol para crear un sistema de inferencias que guíe la nueva información recibida. 🇧🇷

De forma recursiva crea un árbol de decisión por cada rama que vaya creando, donde comparará los nuevos datos con los ya utilizados para llegar o descartar la rama actual.

Azure Machine Learning Studio

Este software de IA es intuitivo y fácil de usar, pero también ventajoso para los profesionales. En la interfaz interactiva de Azure Machine Learning Studio, puede arrastrar y soltar fácilmente para crear modelos que se pueden publicar en la web desde la aplicación.

Esta herramienta de IA ofrece una amplia gama de experiencias para ayudar a los científicos y desarrolladores de datos a crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático más rápido que otro software de IA.

Knime

Knime es una herramienta de aprendizaje automático de código abierto basada en GUI. Lo mejor de Knime es que no requiere ningún conocimiento de programación. Todavía puede disfrutar de las instalaciones que ofrece Knime. Por lo general, se utiliza para fines relacionados con los datos. Por ejemplo, manipulación de datos, minería de datos, etc.

Además, procesa datos creando diferentes flujos de trabajo y luego los ejecuta. Viene con repositorios llenos de diferentes nodos. Estos nodos se llevan al portal Knime. Y finalmente, se crea y ejecuta un flujo de trabajo de nodo.

Aplicaciones de Machine Learning

Podemos hablar de tantas aplicaciones y situaciones como queramos imaginar a un paciente o en el mundo empresarial para saber cuándo es mejor bajar precios o cotizar Ventas.

Más aplicaciones….buscadores, reconocimiento de voz, lenguaje o robótica. Más ejemplos que vemos o veremos en nuestro día a día pueden ser: