¿Qué software se usa para machine learning?

Entre las herramientas más populares para desarrollar ciencia de datos y aprendizaje automático se encuentran los lenguajes de programación Python y R Project. También destacan muchas herramientas desarrolladas para estos lenguajes (u otros), de gran popularidad, como: TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Theano, PyTorch, Pandas, Numpy, Hadoop, Spark, Matplotlib, Ggplot2, Dplyr, Caret , etc.

El progreso científico se acelera y se reduce su coste al utilizar software de código abierto, ya que un gran número de investigadores y equipos de trabajo colaboran activamente en el desarrollo de nuevas tecnologías. Asimismo, es más fácil trabajar en base a conocimientos previos, ya que las tecnologías desarrolladas se ponen rápidamente a disposición de los usuarios, lo que no ocurre con el software comercial, que siempre irá a la zaga del software libre, al depender de una única empresa con equipos limitados. desarrollo.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El Machine Learning es una disciplina científica dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Está diseñado para crear sistemas que adaptan su comportamiento para que las máquinas puedan tomar decisiones por sí mismas.

Habremos leído sobre muchos sitios que aprenden automáticamente, pero esto no sería del todo cierto. Aprender es otra cosa, es lo que hace un bebé cuando se lleva los pies a la boca, es lo que haces después de darte cuenta de que el código en el que estás trabajando no va a ninguna parte, es lo que hizo Skynet, o lo hará, depende. ya sea que me leas del futuro o del presente.

Youper

Este programa de inteligencia artificial se diferencia de las herramientas anteriores porque youper es una aplicación de usuario, asistente de salud emocional impulsada por IA.

La aplicación conecta al usuario con un terapeuta de inteligencia artificial, llamado Youper, cuyo trabajo es evaluar las necesidades de salud mental de cada persona, como recomendar diversas intervenciones para resolver los síntomas y mejorar los sentimientos de autoestima o felicidad.

Weka

Damos la bienvenida a la próxima herramienta ML, Weka. También es un software de código abierto. Se puede acceder a través de una interfaz gráfica de usuario. El programa es muy fácil de usar. La aplicación de esta herramienta es en la investigación y la docencia. Junto con eso, Weka también le permite acceder a otras herramientas de aprendizaje automático. Por ejemplo, R, Scikit-learn, etc.

Pytorch es un marco de aprendizaje profundo. Es muy rápido y flexible de usar. Esto se debe a que Pytorch tiene un buen dominio sobre la GPU. Es una de las herramientas más importantes en el aprendizaje automático porque se usa en los aspectos más vitales de ML, que incluyen la construcción de redes neuronales profundas y cálculos de tensor.

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:

5 comentarios en «¿Qué software se usa para machine learning?»

  1. ¿Podría Weka superar a Youper en aplicaciones de Machine Learning? ¡Interesante debate!

    • ¡Claro que sí! Weka es una herramienta sólida y versátil en el ámbito del Machine Learning, pero Youper ofrece una experiencia más personalizada y centrada en la salud mental. Ambas son excelentes en sus respectivos campos, ¡pero cada una destaca en lo suyo! ¡Interesante debate, sin duda!

  2. ¿Por qué Weka es mejor que Youper en aplicaciones de Machine Learning?

  3. ¡Creo que el futuro está en Weka! ¿Qué opinan ustedes, chicos? 🤖🚀

  4. ¡Creo que Weka es genial, pero ¿alguien ha probado Youper? Opiniones? 🧐🤔👀🤖🚀

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