¿Qué herramientas podemos usar para Inferencia Automática?

¡Buenas tardes! En este artículo se discutirán algunas herramientas que existen para inferencias automáticas en los campos de la tecnología y las empresas. Estamos hablando sobre el proceso automatizado mediante el cual un sistema extrae conocimientos o conclusiones a partir de datos, sin necesidad del interés humano directo.
1) **TensorFlow**: Es una herramienta popular para inferencia automática que se utiliza ampliamente en la industria y es desarrollada por Google Brain. Se puede utilizar como un framework abierto para construir modelos de red neuronal profunda, incluidos los usados comúnmente con el aprendizaje automatizado supervisado o no supervisado (por ejemplo, autoencoder).
2) **Keras**: Es una biblioteca de Python que se utiliza ampliamente para construir modelos de red neuronal profunda. Se puede utilizar como un framework sobre otros frameworks populares tales como TensorFlow y Theano. Está diseñado específicamente con el objetivo de facilitar la creación, entrenamiento e implementaciones del modelo en diferentes plataformas (por ejemplo, CPU o GPU).
3) **Scikit-learn**: Es una biblioteca popular para aprendizaje automático supervisado que se utiliza ampliamente por su simplicidad y flexibilidad. Incluye varios algoritmos de clasificación e inferencia estadística, tales como decision trees o kNN (cercanía).
4) **H2O**: Es un framework especializado para el aprendizaje automático en tiempo real que se utiliza ampliamente por su velocidad y escalabilidad. Incluye varios algoritmos de inferencia estadística, tales como GLM o random forest.
5) **Caffe**: Es un framework especializado para la construcción e implementación rápida del modelo en tiempo real que se utiliza ampliamente por su velocidad y escalabilidad. Incluye varios algoritmos de inferencia estadística, tales como CNN o LSTM (red neuronal recurrente).
6) **Theano**: Es un framework especializado para la construcción e implementación rápida del modelo en tiempo real que se utiliza ampliamente por su velocidad y escalabilidad. Incluye varios algoritmos de inferencia estadística, tales como autoencoder o RNN (red neuronal recurrente).
7) **Microsoft CNTK**: Es un framework especializado para la construcción e implementación rápida del modelo en tiempo real que se utiliza ampliamente por su velocidad y escalabilidad. Incluye varios algoritmos de inferencia estadística, tales como CNN o LSTM (red neuronal recurrente).
8) **Amazon SageMaker**: Es un servicio especializado para la construcción e implementación rápida del modelo en tiempo real que se utiliza ampliamente por su simplicidad y flexibilidad. Incluye varios algoritmos de inferencia estadística, tales como kNN o random forest.
9) **Google Cloud ML Engine**: Es un servicio especializado para la construcción e implementación rápida del modelo en tiempo real que se utiliza ampliamente por su simplicidad y flexibilidad. Incluye varios algoritmos de inferencia estadística, tales como decision trees o kNN (cercanía).
10) **IBM Watson Studio**: Es un servicio especializado para la construcción e implementación rápida del modelo en tiempo real que se utiliza ampliamente por su simplicidad y flexibilidad. Incluye varios algoritmos de inferencia estadística, tales como decision trees o kNN (cercanía).
En resumen, hay muchas herramientas para la inferencia automática en el campo tecnológico que se utilizan ampliamente por su simplicidad y flexibilidad. Estos incluyen TensorFlow, Keras, Scikit-learn, H2O, Caffe, Theano, Microsoft CNTK, Amazon SageMaker, Google Cloud ML Engine e IBM Watson Studio.