Herramientas y Frameworks de ML

Herramientas permiten su implementación on-premise, con requisitos mínimos de hardware: 

• Scikit-learn: Herramienta de machine learning en Python que proporciona algoritmos para clasificación, regresión, clustering y reducción de dimensionalidad.

• FastAPI: Framework web en Python que permite crear APIs rápidas y eficientes, con soporte para validación automática de datos usando modelos Pydantic y OpenAPI.

• Apache MXNet: Framework de deep learning altamente escalable con soporte para múltiples lenguajes como Python, R, Scala y Julia.

• Microsoft ML.NET: Framework de aprendizaje automático para desarrolladores .NET, que permite construir modelos de machine learning sin necesidad de cambiar de ecosistema.

• RapidMiner: Plataforma de ciencia de datos que permite el desarrollo rápido de modelos de aprendizaje automático mediante interfaces visuales.

• H2O.ai: Automatizan tareas de machine learning como selección de modelos, ajuste de hiperparámetros y evaluación.

• Jupyter Notebook: Entorno interactivo para escribir y ejecutar código en Python, ideal para experimentación con modelos de IA y visualización de resultados.

Herramientas permiten su implementación on-premise y requieren una GPU NVIDIA con soporte para CUDA (opcional para aceleración de cálculo) : 

• TensorFlow: Framework de código abierto desarrollado por Google para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales.

• PyTorch: Biblioteca de machine learning de código abierto desarrollada por Facebook, conocida por su flexibilidad y soporte para investigación en IA.

• Keras: API de alto nivel para redes neuronales construida sobre TensorFlow, enfocada en facilitar el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo.

• Hugging Face Transformers: Biblioteca para el uso de modelos de lenguaje preentrenados (como GPT, BERT, T5) con compatibilidad para PyTorch y TensorFlow.

• OpenAI Codex: IA de OpenAI diseñada para comprender y generar código en varios lenguajes de programación, incluida la integración con GitHub Copilot.

• Caffe: Framework de deep learning diseñado para aplicaciones de reconocimiento visual y procesamiento de imágenes, conocido por su eficiencia.

Herramientas dependientes de la nube o con opciones limitadas para on-premise:

• Google Vertex AI: Plataforma que permite entrenar, desplegar y gestionar modelos de IA en la nube de Google con herramientas avanzadas para análisis y optimización.

• IBM Watson Studio: Herramienta de IA que ofrece capacidades de machine learning, deep learning y análisis avanzado para resolver problemas de negocio complejos.

• Tableau: Herramienta para visualización de datos con soporte para integraciones de modelos de machine learning y predicciones basadas en IA.

• DataRobot: Plataforma que automatiza el proceso de construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de machine learning y deep learning.

• Google AutoML: Herramienta que automatizan tareas de machine learning como selección de modelos, ajuste de hiperparámetros y evaluación.