¿Qué son los modelos cognitivos?
Los modelos cognitivos se refieren a una serie de herramientas que ayudan a comprender el funcionamiento del cerebro humano y cómo procesa la información. Esto es particularmente importante en tecnología, donde las empresas están buscando formas de mejorar su capacidad para entregar resultados precisos e inteligentes. En este artículo se discutirán 10 herramientas que existen actualmente y son utilizadas por los modeladores cognitivos en el campo tecnológico:
### TensorFlow – Este es un marco abierto de código fuente para la computación profunda, desarrollado originalmente dentro del Google Brain Team. Se utiliza ampliamente como herramienta principal tanto en investigaciones académicas como empresariales y se ha integrado con muchas otras tecnologías populares tales como Keras e IPython Notebooks para facilitar la construcción de redes neuronales profundas, un tipo clave de modelo cognitivo.
Keras – Este es una biblioteca abierta en Python que proporciona funcionalidades avanzadas sobre otros marcos populares como TensorFlow y Theano. Es especialmente útil para aquellos usuarios con experiencia limitada o intermedia, ya que ofrece un entorno de desarrollo amigable (IDEs) tales como Jupyter Notebooks e Zeplin notebooks .
Theano – Este es una biblioteca abierta en Python y C/o NumPy para la programación simbólica matemática. Es ampliamente utilizada por los investigadores de IA, especialmente aquellos que trabajan con modelos cognitivos profundos tales como redes neuronales o árboles decisionales .
Caffe – Este es un marco abierto para la computación visual y perceptiva. Está diseñado específicamente por los investigadores de visión artificial, lo que hace a Caffee una herramienta muy útil en el campo del reconocimiento facial o objetos .
Torch – Este es un marco abierto para la computación profunda y está escrito enteramente sobre Lua. Está ampliamente utilizado por los investigadores de IA, especialmente aquellos que trabajan con modelos cognitivos tales como redes neuronales o árboles decisionales .
MXNet – Este es un marco abierto para la computación profunda y está escrito en C++ e implementada sobre Python. Está diseñado específicamente por los investigadores de IA, lo que hace a Mxnet una herramienta muy útil cuando se trabaja con grandes conjuntos datos .
Scikit-learn – Este es un paquete abierto en python para la aprendizaje automático. Está ampliamente utilizado por los investigadores de IA, especialmente aquellos que trabajan sobre algoritmos supervisados tales como clasificación o regresión .
Apache Spark MLlib – Este es un paquete abierto en Java para la aprendizaje automático. Está diseñado específicamente por los investigadores de IA, lo cual hace a Apache spark una herramienta muy útil cuando se trabaja con grandes conjuntos datos .
H2O – Este es un marco abierto en R para la aprendizaje automático. Está ampliemente utilizado por aquellas empresas que trabajan sobre algoritmos supervisados tales como clasificación o regresión y requieren una interfaz gráfica de usuario amigable .
Snork – Este es un marco abierto en Python para la aprendizaje automático. Está diseñado específicamente por los investigadores de IA, lo cual hace a SORK muy útil cuando se trabaja con datos no lineales o complejos como son las redes neuronales .
En conclusión , hay muchas herramientas disponibles para aquellos que trabajan en el campo del modelado cognitivo. Esto permite una amplia gama de opciones y facilita la tarea a los investigadores e ingenieros de IA, permitiéndoles concentrarse más sobre cómo mejorar sus resultados o desarrollando nuevos algoritmos .