Machine Learning

¿Cuáles son los mejores espacios de trabajo o frameworks para desarrollar proyectos de Machine Learning o aprendizaje automático?

Si estas empezando en el mundo de machine learning e inteligencia artificial estas plataformas te serán de gran ayuda para todos tus proyectos futuros. En estas plataformas podrás aprender a crear redes neuronales y diferentes algoritmos predicitvos.

  1. Spark MLib

2. Tensor Flow

3. Keras

4. PyTorch

5. Amazon

6. Scikit Learn

SparkMLlib

SparkMLlib es una plataforma escalable de Apache Spark, con API en Java, Scala, Python y R, contiene algoritmos de:

  • Clasificación: regresión logística, ingenua Bayes
  • Regresión: regresión lineal generalizada, regresión de supervivencia
  • Árboles de decisión, bosques aleatorios y árboles impulsados ​​por gradiente
  • Recomendación: mínimos cuadrados alternos (ALS)
  • Agrupación: K-medias, mezclas gaussianas (GMM)
  • Modelado de temas: asignación de Dirichlet latente (LDA)
  • Conjuntos de elementos frecuentes, reglas de asociación y minería de patrones secuenciales

Tensor Flow

Es una Una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para investigación y producción.

Keras

Keras es una biblioteca de Redes Neuronales para trabajar en Código Abierto programada en Phyton.

PyTorch

PyTorch es una plataforma de aprendizaje automático basada en la biblioteca Torch, es usada para desarrollar aplicaciones de deep learning y procesamiento de lenguaje natural. Es una plataforma desarrollada por el grupo de investigación de inteligencia artificial de Facebook.

Amazon ML

Plataforma de Amazon desarrollada para muchísimos servicios acerca de inteligencia artificial, machine learning, informática, seguridad y análisis.

Scikit Learn

Herramienta para minería y análisis de datos; Accesible para todos y reutilizable en varios contextos, se puede hacer clustering,regresiones, clasificaciones.

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