- Luego de que 2023 fuera un año donde se diera más apaertura a nuevas inteligencias atiruficales de distintas ramas y otros avances tecnológicos la transformación de la socieldad va de forma acelerada.
Es bien sabido que la evolución digital no se detiene y cada segundo cuenta por lo que debemos poner nuestra atención en los avances y actualizaciones diarias que se tienen en ello. Para este 2024 se preveé que algunas de las tendencias se repitan pero las actualizaciones que cada desarrollador presente faciliten más el acceso a las personas para avanzar en el reconocimiento de las mismas con nuevos enfoques.
La elección de la “mejor” herramienta de inteligencia artificial (IA) depende en gran medida de tus necesidades específicas, el contexto y los requisitos del proyecto. Aquí hay algunas herramientas de IA populares y versátiles que se utilizan en diversas áreas:
- TensorFlow: Desarrollado por Google, TensorFlow es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Es ampliamente utilizado en la investigación y la implementación de modelos de aprendizaje automático.
- PyTorch: es una biblioteca de aprendizaje profundo desarrollada por Facebook. Es conocida por su flexibilidad y facilidad de uso, especialmente en el ámbito de la investigación en inteligencia artificial.
- Scikit-Learn: es una biblioteca de aprendizaje automático en Python que proporciona herramientas simples y eficientes para análisis predictivos de datos. Es excelente para tareas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Keras: es una interfaz de alto nivel para TensorFlow que facilita la construcción y experimentación con modelos de aprendizaje profundo. Es especialmente amigable para principiantes.
- Microsoft Azure AI: ofrece una variedad de servicios y herramientas de inteligencia artificial, que van desde servicios de aprendizaje automático hasta herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).
- IBM Watson: es una plataforma de inteligencia artificial que proporciona servicios y herramientas para el procesamiento del lenguaje natural, análisis de datos y más.
- OpenCV: Open Source Computer Vision Library es una biblioteca de visión por computadora que se utiliza comúnmente en proyectos de reconocimiento de objetos, seguimiento de objetos, procesamiento de imágenes, etc.
- H2O.ai: ofrece una plataforma de aprendizaje automático y análisis predictivo. Es conocida por su enfoque en la automatización de procesos y la facilidad de uso.
- NLTK (Natural Language Toolkit): es una biblioteca de Python ampliamente utilizada para el procesamiento del lenguaje natural. Es una excelente opción para trabajar con texto y datos lingüísticos.
- Rasa: es una plataforma de procesamiento del lenguaje natural de código abierto que se utiliza para construir asistentes virtuales y chatbots.
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): GPT es una serie de modelos de lenguaje desarrollados por OpenAI. Estos modelos son transformers preentrenados que han demostrado un rendimiento excepcional en una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural. GPT-3 es la iteración más reciente y grande de la serie y ha llamado mucho la atención por su capacidad para generar texto coherente y contextos ricos.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): desarrollado por Google, es conocido por su enfoque bidireccional en el procesamiento del lenguaje natural. A diferencia de modelos anteriores que procesaban el texto de izquierda a derecha o viceversa, BERT examina el contexto de las palabras de manera bidireccional, lo que le permite capturar mejor el significado en contextos más complejos.
Estas son solo algunas opciones, y la “mejor” herramienta dependerá de tus objetivos específicos y del tipo de problema que estés abordando. Además, ten en cuenta que la tecnología evoluciona rápidamente, por lo que siempre es útil estar al tanto de las últimas tendencias y herramientas en el campo de la inteligencia artificial.
