¿Qué es, para que sirve y cómo se implementa Deep Learning?

¡Bienvenido a este artículo sobre las herramientas esenciales del deep learning para la industria técnica! En esta guía, exploraremos una variedad de herramientas que pueden ayudar al desarrollador o el investigador en profundidad. Desde los entornos integrados a las bibliotecas abiertas y los kits de desarrollo de software (SDK), hay mucha tecnología para elegir, pero antes de decidirse por una solución específica es importante comprender sus necesidades individuales del proyecto o la investigación en curso.
En primer lugar, debemos entendernos sobre lo que significa el deep learning y cómo se utiliza hoy día: El Deep Learning (DL) está transformando las industrias tecnológicas a una velocidad sin precedentes gracias al poder de los algoritmos neurales profundamente inspirados en la estructura del cerebro humano. Estos sistemas pueden aprender desde el ejemplo y mejorar sus capacidades automáticamente, lo que permite resolver problemas complejos como reconocimiento facial o voz baja sin necesidad de programación manual intensiva por parte del usuario final.
Ahora vamos a explorar algunas herramientas populares en la industria técnica: 1) TensorFlow – Es una biblioteca abierta desarrollada originalmente para Google Brain, que se utiliza ampliamente hoy día como un marco de referencia para el desarrollo y entrenamiento del deep learning. El código fuente está disponible bajo licencias open source Apache v2 permitiendo a la comunidad contribuir con mejoras continuadas en su funcionalidad sin costo adicional;
TensorFlow se puede utilizar tanto como un SDK independiente o integrado dentro de otros entornos populares tales como Jupyter Notebook, Keras y PyCharm. Además tiene una amplia gama de herramientas para la visualización del rendimiento incluyendo TF-Visualization que permite a los usuarios crear gráficos interactivos en tiempo real;
2) Caffe – Es un marco open source desarrollado por Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), con una fuerte comunidad de desarrollo y contribuciones significativas desde su lanzamiento inicial. Esto ha permitido que café se haga muy popular entre los investigadores en profundidad debido a sus características únicas como el soporte para la memoria compartida paralela (CUDA) NVIDIA, lo cual permite acelerar significativamente las tareas de procesamiento del modelo;
3) Keras – Es una biblioteca abierta escrita en Python que se utiliza ampliamente como un marco para el desarrollo y entrenamiento profundo. Está diseñada sobre otros frameworks populares tales como TensorFlow, Theano o CNTK permitiendo a los usuarios trabajar con diferentes sistemas sin tener que cambiar su código fuente;
4) PyTorch – Es un marco open source desarrollado por Facebook AI Research (FAIR), cuyo objetivo principal es proporcionar una experiencia de desarrollo y entrenamiento profundo más intuitiva para los usuarios. Esto se logra mediante la integración nativa del lenguaje Python, lo que permite a sus creadores implementar características nuevas rápidamente;
5) Microsoft CNTK – Es un marco de desarrollo y entrenamiento profundo desarrollado internamente por el equipo AI en Microsoft Research. Está diseñada para ser escalable hasta niveles masivos (MSA), lo que permite a los usuarios trabajar con grandes conjuntos de datos sin necesidad adicionales de infraestructura;
6) Apache MXNet – Es un marco open source desarrollado por Amazon Web Services, Inc. y la comunidad en general para proporcionar una experiencia intuitiva del desarrollo profundo a los usuarios con el objetivo final de facilitar su uso tanto como herramienta científica así también comercial;
7) IBM Watson – Es un conjunto integrado de servicios cloud que incluyen capacidades avanzadas en inteligencia artificial y deep learning. Esto permite a sus clientes utilizar la tecnología sin necesidad adicional del conocimiento técnico específico, lo cual ha llevó al rápido crecimientos comercial;
En conclusión: hay muchas herramientas para el desarrollo profundo en TI hoy día y cada una tiene su propia utilidad según las necessidades individuales de los usuarios. Desde entornos integrados a bibliotecas abiertas, existen soluciones que pueden satisfacer la mayoría necesidades técnicas sin embargo es importante comprender sus objetivos finales antes de decidirse por una opción específica para garantizar el éxito en su proyecto o investigación.