¿Qué son las redes convolucionarias?
Las redes convolutionales se utilizan ampliamente para realizar tareas como procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora debido a su capacidad de extraer características espaciales e invariances. En el campo tecnológico, hay muchas herramientas disponibles que pueden ayudarte en la implementación o uso de redes convolucionarias para tu proyecto específico. Aquí mencionamos 10 herramientes populares:
### TensorFlow – Esta es una librería abierta y muy extendida utilizada ampliamente por los investigadores e ingenieros en IAI, incluyendo redes convolucionarias profundas. Cuenta con un gran apoyo de la comunidad open-source que te ayuda a resolver tus problemas o preguntas sobre su uso.
Keras – Es una biblioteca abierta y muy popular para el desarrollo rápido e inteligente del software AI, incluyendo redes neuronales convolucionales profundas de varios orígenes como TensorFlow, Theano and CNTK . Se integra fácilmente en Python.
Caffe – Es una biblioteca abierta y expresiva para el procesamiento visual rápido que se centra específicamente en las redes neuronales convolucionales profundas. Está escrito principalmente en C++ pero también tiene un backend de python . Tiene mucha experiencia al trabajar con imagenessin categoría y es muy popular entre los investigadores e ingenieros que buscan rendimiento máximo para sus aplicaciones visuales
PyTorch – Es una biblioteca abierta rápida creciente en la comunidad AI, especialmente después de su adquisición por Facebook. Cuenta con un gran apoyo y muchas características únicas como el «lazy evaluation» que te permite trabajar más eficientemente con redes neuronales grandes
MXNet – Es una biblioteca abierta rápida creciente en la comunidad AI, especialmente después de su adquisición por Amazon. Cuenta con un gran apoyo y muchas características únicas como el «dynamic symbolic differentiation» que te permite trabajar más eficientemente con redes neuronales grandes
Torch – Es una biblioteca abierta rápida creciente en la comunidad AI, especialmente después de su adquisición por Facebook. Cuenta con un gran apoyo y muchas características únicas como el «lazy evaluation» que te permite trabajar más eficientemente con redes neuronales grandes
Theano – Es una biblioteca abierta expresiva para la investigación en AI, especialmente las redes de neural networks. Está escrito principalmente en Python y se integra fácilmente a través del paquete scikit-learn . Tiene mucha experiencia al trabajar con imagenessin categoría
CNTK – Es una biblioteca abierta rápida creciente para el procesamiento AI, especialmente las redes neuronales. Está escrito principalmente en C++ y se integra fácilmente a través del paquete scikit-learn . Tiene mucha experiencia al trabajar con imagenessin categoría
Dlib – Es una biblioteca abierta rápida creciente para el procesamiento AI, especialmente las redes neuronales. Está escrito principalmente en C++ y se integra fácilamente a través del paquete scikit-learn . Tiene mucha experiencia al trabajar con imagenessin categoría
MXNet – Es una biblioteca abierta rápida creciente para el procesamiento AI, especialmente las redes neuronales. Está escrito principalmente en C++ y se integra fácilmente a través del paquete scikit-learn . Tiene mucha experiencia al trabajar con imagenessin categoría
En resumen , hay una gran variedad de herramientas disponibles para el uso e implementación de redes convolutionales. Depende tu proyecto específico y tus preferencias personales sobre cuál es la mejor opción para ti, pero estas 10 son algunas populares que te pueden ayudar a alcanzar los objetivos en AI .