La inteligencia artificial ha sido uno de los temas avanzados en la industria tecnológica. La implementación de aplicaciones de inteligencia artificial está creciendo rápidamente y los entusiastas de la tecnología deben mantenerse al día con este campo en evolución para trabajar con herramientas y aplicaciones impulsadas por la inteligencia artificial.
Uno de los lenguajes de programación más populares que se implementan en proyectos de IA y ML es Python. Este artículo proporciona una lista de proyectos y aplicaciones de IA de código abierto con Python.
• TensorFlow: figura como uno de los principales proyectos de inteligencia artificial de códigoabierto con Python. TensorFlow es un producto de Google y ayuda a los desarrolladores a crear y entrenar modelos de AA. Ha ayudado a los ingenieros de ML a convertir prototipos en materiales de trabajo de forma rápida y eficiente. Actualmente, tiene miles de usuarios en todo el mundo y es una solución de referencia para la IA.
• Chainer: Chainer es un marco basado en Python para trabajar en redes neuronales. Admite múltiples arquitecturas de red simultáneamente, incluidas redes recurrentes, redes recursivas y redes de alimentación. Además, permite el cálculo CUDA para que los usuarios puedan usar GPU con muy pocas líneas de código.
• PyTorch: PyTorch ayuda en la investigación de la creación de prototipos para que los usuarios puedan implementar los productos más rápidamente. Permite la transmisión entre modos de gráficos a través de TorchScript y proporciona capacitación distribuida que los usuarios pueden escalar. Este modelo está disponible en múltiples plataformas en la nube y tiene numerosas herramientas en su ecosistema para respaldar la PNL, la visión por computadora y otras soluciones.
• Shogun: es una biblioteca de aprendizaje automático y ayuda a crear modelos de aprendizaje automático eficientes. Shogun no se basa exclusivamente en Python, ya que se puede usar con varios otros lenguajes de programación como C #, Lua, Ruby y R, por nombrar algunos. Permite combinar varias clases de algoritmos y presentaciones de datos para que los usuarios puedan crear prototipos de canalizaciones de datos rápidamente.
• Gensim: es una biblioteca de Python de código abierto que puede analizar archivos de texto sin formato para una comprensión más profunda de las estructuras semánticas, y también recuperar archivos semánticamente similares y realizar otras tareas. Como cualquier otra biblioteca de Python, es escalable e independiente de la plataforma.
• Statsmodels : Es un módulo de Python que proporciona clases y funciones para la estimación de diferentes modelos estadísticos, para la realización de pruebas y para la exploración de datos estadísticos. Admite la especificación de modelos mediante fórmulas y marcos de datos de estilo R.
• Theano : Theano permite a los usuarios evaluar operaciones matemáticas, incluidas matrices multidimensionales, de manera eficiente. Se utiliza en la construcción de proyectos de aprendizaje profundo. Las altas velocidades de Theano dan una dura competencia a las implementaciones de C para problemas que involucran grandes cantidades de datos. Está programado para tomar estructuras y convertirlas en códigos eficientes.
• Keras: Keras es una API accesible para redes neuronales. Está basado en Python y también se puede ejecutar en CNTK, TensorFlow y Theano. Está escrito con Python y sigue las mejores prácticas para reducir la presión cognitiva. Hace que trabajar en proyectos de aprendizaje profundo sea más eficiente.
• NuPIC: Es un proyecto de código abierto basado en la teoría de HTM (Memoria Temporal Jerárquica). Su profunda experiencia en la investigación teórica de la neurociencia ha llevado a enormes descubrimientos sobre cómo funciona el cerebro. Sus sistemas de aprendizaje profundo han demostrado logros impresionantes.
• Scikit-learn: es una biblioteca de herramientas y aplicaciones basada en Python que se puede utilizar para la minería de datos y el análisis de datos. Esta herramienta tiene una excelente accesibilidad y es extremadamente fácil de usar. Los desarrolladores lo han construido en NumPy y SciPy para facilitar la eficiencia para principiantes e intermedios.
Fuente: analyticsinsight.net | somoslibres
