Los mejores proyectos de Machine Learning

 In Business Intelligence, Easy Tech, Machine Learning, Transformación digital

Si quieres conocer los mejores proyectos de Machine Learning, este artículo te será de ayuda. Pero antes analicemos, ¿qué significa machine learning? Es un término que en los últimos años ha ido ganando un peso importante y se refiere al aprendizaje automático. Es una rama de la inteligencia artificial que estudia la construcción de algoritmos capaces de aprender y hacer predicciones basándose en datos. Por lo que, a partir de unas entradas, puede construir un modelo a seguir.

Proyectos de Machine Learning: ¿cuáles son los mejores?

En el día a día nos encontramos con proyectos de machine learning, a pesar de que en muchos casos no sepamos reconocerlos. Pero, sin ir más lejos, gigantes como Google lo emplean en el reconocimiento de imágenes, en las mejoras de Google Maps, etc. Digamos que, aprende del usuario y de los datos que recaba para ser mejor.

Así que ahora que conoces su significado y algún ejemplo, quizás te interesa más conocer cuáles son los mejores proyectos de Machine Learning:

Azure Machine Learning Studio

Machine Learning Studio es la solución que Microsoft pone a disposición de los usuarios. La compañía lo define como “simple, escalable y vanguardista”. Está basado en un explorador sencillo pero tiene un gran potencial para crear apps arrastrando elementos y de forma visual, sin necesidad de saber programación.

TensorFlow

Estamos ante el proyecto más popular de Machine Learning en GitHub. Es una librería de código abierto para ser utilizada dentro de la computación numérica y a través de una gráfica de flujo de datos. Presenta una interfaz sencilla en Python y otra en otros lenguajes, para así construir y ejecutar gráficos computacionales. Por lo que estamos ante uno de los mejores proyectos del momento en materia de aprendizaje automático. La versión de TensorFlow 1.0 es flexible, rápida y muy recomendable.

Alpha Go Zero

En este proyecto se hace uso de TesorFlow como framework de desarrollo para el aprendizaje automático. Es una evolución y mejora del proyecto AlphaGo de Deepmind, empresa que Google compró a principios de 2014. Esta red neuronal aprendió a partir de las partidas de Go de los principales maestros.

Deep Dream

Estamos anteel algoritmo de procesamiento de imágenes de Google. Es sin duda uno de los proyectos más populares del momento en cuanto a machine learning y que más usan los usuarios. Está formado por una red neuronal artificial que fue entrenada mostrándole imágenes como ejemplo, hasta que pudiera identificarla y clasificarla correctamente.

Escáner OCR móvil de DropBox

Se trata del servicio de Dropbox que puede extraer el reconocimiento OCR de los documentos que escanean los usuarios con sus móviles. Se encuentra dentro de la suite business de Dropbox, para empresas, y hace uso del framekwork de TensorFlow. El objetivo es que cualquier texto que aparezca en la imagen se le pueda dar al usuario para llevar a cabo determinadas acciones.

RankBrain

Este otro algoritmo, RankBrain, aprende de las búsquedas realizadas en Google para ayudar y sugerir a los usuarios las búsquedas más relevantes. Digamos que consigue interpretar mejor las frases y palabras del usuario, para ofrecerle lo que más le pueda interesar. Su uso lo confirmó Google en 2015.

Michelangelo

Esta plataforma de Uber, que ha liberado a la comunidad, puede proporcionar servicios internos de aprendizaje automático y así facilitar el desarrollo e implementación de estos sistemas. Por lo que Michelangelo también es uno de los proyectos más interesantes que se pueden tomar como referencia hoy en día.

Swift AI

Swift IA es una librería de deep learning de alto rendimiento. Está programada en este lenguaje y soporta todas las plataformas de Apple. Cuenta con una herramienta muy recomendada para los usuarios que estén interesados en programar redes neuronales con Swift. Una de las clases, concretamente NeuralNet, incorpora una red neuronal artificial completa, y con soporte para deep learning. Por lo que es una de las opciones más interesantes y recomendadas.

Scikit-learn

Volviendo a Python -el lenguaje de programación más popular en estos momentos para machine learning- nos encontramos con Scikit-learn. Se trata de un módulo para machine learning. Incorpora numerosas herramientas simples a la vez de eficientes para analizar datos y también para la minería de datos. Es reutilizable dentro de muchos contextos, lo que hace que sea utilizada, popular y accesible para la comunidad. Asimismo emplea importantes herramientas como NumPy, SciPy y Matplotlib.

Es una solución muy recomendada para resolver gran parte de problemas de machine learning que no requieren de deep learning, dado que sería suficiente con instalar las librerías scikit-learn, NumPy y pandas de Python.

En el caso de requerir de deep learning, lo recomendado sería optar por la herramienta de Swift IA como te mencionamos más arriba, que sí ofrece dicho soporte.

PredictionIO

Esta librería no podría ser posible sin Apache Software Foundation, quienes lanzaron PredictionIO. Tiene una base de código abierto de última generación y su uso está enfocado para desarrolladores o científicos que trabajen con datos para crear motores predictivos. Por lo que puede utilizarse en cualquier tarea de machine learning. De esta manera, los desarrolladores podrán crear aplicaciones desplegables, con distintas tecnologías y multitud de plantillas al alcance de su mano. Es una solución que puede simplificar la gestión de la infraestructura de datos.

GoLearn

Otro de los mejores proyectos de machine learning es GoLearn. Se encuentra en desarrollo (es un proyecto joven) y se utiliza para entrenamiento y predicción de datos. Su uso es recomendado para problemas de machine learning y si en algún momento utilizaste R, WEKA o SciPy te resultará familiar.

Conclusión: ¿qué proyecto de machine learning elegir?

Todo depende de lo que necesites, en base a tus necesidades. Pero como ves, podrás trabajar en el desarrollo de un proyecto conocido o de uno nuevo, ya que en repositorio de GitHub encontrarás el proyecto de machine learning adaptado a ti. ¡Seguro!

Esperamos que esta lista de los mejores proyectos de Machine Learning te haya sido de gran utilidad. Al menos ahora ya conoces lo más popular en estos momentos, así como lo más recomendado, para que navegues en el aprendizaje automático.

Recent Posts

Dejar un comentario

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Este sitio web utiliza cookies para que usted tenga la mejor experiencia de usuario. Si continúa navegando está dando su consentimiento para la aceptación de las mencionadas cookies y la aceptación de nuestra política de cookies, pinche el enlace para mayor información.plugin cookies

ACEPTAR
Aviso de cookies