Los mejores proyectos de Machine Learning

 In Business Intelligence, Machine Learning

Si quieres conocer los mejores proyectos de Machine Learning, este artículo te será de ayuda. Pero antes, analicemos brevemente qué significa el concepto de Machine Learning para aquellas personas que nunca han oído hablar de ello. Avisamos que estás entrando en el apasionante mundo de las predicciones basadas en datos… Quizá te pique la curiosidad después de leer este artículo y quieras también saber qué es Business Intelligence.
 

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning es un término que en los últimos años ha ido ganando un peso importante y se refiere al aprendizaje automático de las máquinas. Es una rama de la inteligencia artificial que estudia la construcción de algoritmos capaces de aprender y hacer predicciones basándose en datos para poder construir un modelo a seguir. Digamos que “la máquina” aprende del usuario y de los datos que recaba para evolucionar y ser mejor.

En el día a día nos encontramos con proyectos de Machine Learning, a pesar de que en muchos casos no sepamos reconocerlos. Sin ir más lejos, gigantes como Google lo emplean en el reconocimiento de imágenes, en sus mejoras de Google Maps, etc. Así que ahora que conoces su significado, quizás te interesa conocer cuáles son los mejores proyectos de Machine Learning. Vamos allá:
 

1. 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.
 

2. 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.
 

3. 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.
 

4. Deep Dream

Estamos ante el 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.
 

5. 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.
 

6. 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.
 

7. Michelangelo

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

8. Swift AI

Swift AI Machine Learning

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 con soporte para deep learning. Teniendo todo esto en cuenta, es una de las opciones más interesantes y recomendadas.
 

9. 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 que incorpora numerosas herramientas simples y eficientes para analizar datos. Además, también sirve 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.
 

10. 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. 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.
 

11. GoLearn

GoLearn Machine Learning

Otro de los mejores proyectos de Machine Learning es GoLearn. No obstante, se encuentra en desarrollo ya que es un proyecto joven. 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, GoLearn 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 seguro que encontrarás el proyecto de Machine Learning adaptado a ti.

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. Si sabes de más proyectos, ¡compártelos con nosotros en los comentarios!

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