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Nov 19, 2023

Principales herramientas/plataformas de aprendizaje automático automático (AutoML) para 2022

AutoML o Automated Machine Learning es un método de aprendizaje automático que automatiza

AutoML o aprendizaje automático automatizado es un método de aprendizaje automático que automatiza la capacitación, el ajuste y la implementación de modelos de aprendizaje automático. AutoML se puede utilizar para descubrir automáticamente el mejor modelo para un conjunto de datos y una tarea determinados sin intervención humana.

AutoML es una herramienta importante para hacer que el aprendizaje automático sea accesible para los no expertos, ya que puede automatizar el proceso de capacitación e implementación de modelos de aprendizaje automático. Esto puede ahorrar tiempo y recursos y acelerar la investigación sobre el aprendizaje automático.

Hay varias formas diferentes de abordar AutoML, según el problema específico que deba resolverse. Por ejemplo, algunos métodos se enfocan en optimizar un modelo para un conjunto de datos determinado, mientras que otros se enfocan en encontrar el mejor modelo para una tarea determinada.

Independientemente del enfoque que se adopte, AutoML puede ser una herramienta poderosa para hacer que el aprendizaje automático sea más accesible y eficiente. En el futuro, podemos esperar ver un uso cada vez mayor de AutoML tanto en la industria como en la investigación.

Esta publicación tiene como objetivo presentarle algunas de las principales herramientas y plataformas de AutoML. Estas herramientas/plataformas pueden servir como su fuente más satisfactoria para las funciones de AutoML. Tenga en cuenta que este no es un artículo de clasificación

Estas son algunas de las herramientas de AutoML más importantes y utilizadas para 2022:

Auto-SKLearn

Es un paquete de programación de aprendizaje automático mecanizado llamado Auto-SKLearn, que se basa en scikit-learn. Se ha liberado a un cliente de IA de la opción de cálculo y ajuste hiperlímite gracias a SKLearn automático. Cuenta con estrategias de diseño destacadas como la normalización automatizada y One-Hot. El concepto utiliza evaluadores de SKLearn para abordar problemas de recaídas y agrupación.

Si bien Auto-SKLearn puede producir los marcos de aprendizaje profundo actuales, que necesitan un rendimiento excelente en conjuntos de datos masivos, no puede funcionar tan bien con conjuntos de datos pequeños y medianos.

MLBox

Un paquete robusto de Python para el aprendizaje automático automatizado se llama MLBox. Según el archivo autorizado, proporciona características como lectura rápida y reprocesamiento, limpieza y diseño de información comunicada, determinación de elementos profundamente potentes e identificación de liberación, así como mejora precisa de hiperlímites, modelos proféticos de última generación para orden y recaída (aprendizaje profundo, apilamiento, LightGBM, etc.), pronóstico con traducción de modelos.

TPOT

Los algoritmos genéticos son utilizados por TPOT, una herramienta de optimización basada en árboles para canalizaciones de aprendizaje automático. TPOT utiliza los clasificadores de scikit-learn. Para determinar el enlace óptimo para los datos, TPOT evalúa miles de conexiones.

RapidMiner

La tecnología de aprendizaje automático de RapidMiner puede minimizar significativamente el tiempo y el trabajo necesarios para desarrollar modelos predictivos para cualquier asociación u organización que no se preocupe por el sector, los activos o las estimaciones.

El modelo automático puede producir modelos predictivos en unos cinco minutos. No requiere ninguna experiencia en particular. Los clientes pueden transferir fácilmente sus datos y determinar los resultados que necesitan.

Auto Model entonces producirá experiencias de alta estima en ese momento. La ciencia de datos computarizados se puede terminar con RapidMiner Auto Model. Analizar y mostrar datos es parte de esto.

PyCaret

PyCaret es una conocida biblioteca de aprendizaje automático de Python de código abierto y código bajo para automatizar modelos de aprendizaje automático. Es una solución eficiente y eficaz muy apreciada para la gestión de modelos y el aprendizaje automático de extremo a extremo para aumentar la productividad. La preparación de datos, el entrenamiento de modelos, el ajuste de hiperparámetros, el análisis y la interpretabilidad, entre muchas otras capacidades, se incluyen en este programa de aprendizaje automático automatizado.

Auto-Keras

Sin ningún conocimiento previo de los modelos y aplicaciones de aprendizaje automático, Auto-Keras es un destacado programa AutoML creado en la plataforma Keras. Solo TensorFlow 2.8.0 y Python 3.7 son compatibles con él.

H2OAutoML

Al crear un software de aprendizaje automático fácil de usar, H2OAutoML satisface la demanda de especialistas en aprendizaje automático. Esta herramienta de AutoML tiene como objetivo proporcionar interfaces de usuario sencillas y consistentes para varios algoritmos de aprendizaje automático al tiempo que optimiza el aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático se entrenan y ajustan automáticamente dentro de un marco de tiempo especificado por el usuario.

Nube de AutoML de Google

La arquitectura de las redes neuronales es utilizada por Cloud AutoML. Las interfaces de usuario para aprender e implementar modelos en este producto de Google son sencillas.

Sin embargo, la plataforma es de pago, por lo que tiene más sentido utilizarla únicamente para empresas comerciales a largo plazo. Por otro lado, Cloud AutoML, con limitaciones, se ofrece sin cargo durante todo el año con fines de investigación.

Uber Ludwig

El proyecto Uber Ludwig tiene como objetivo automatizar el aprendizaje profundo con la menor cantidad de código posible. Este marco ignora otros modelos de ML, que solo admite modelos de aprendizaje profundo. Naturalmente, como suele ocurrir con Deep Learning, el volumen de datos también es un factor clave.

Transfiguraciones

Es un marco AutoML basado en Scala para datos estructurados que utiliza Apache Spark. Fue desarrollado para aumentar la efectividad de los desarrolladores de aprendizaje automático con automatización ML y una API que exige reutilización, modularidad, seguridad de tipos en tiempo de compilación y transparencia. Por lo tanto, con una reducción de tiempo de aproximadamente 100 veces, alcanza una precisión casi manual.

AutoGluon

Una herramienta de AutoML que entrena modelos de aprendizaje automático de alta precisión en conjuntos de datos tabulares sin procesar, como archivos CSV, usando solo una línea de código de Python. Si bien la mayoría de los marcos de AutoML se concentran en seleccionar modelos e hiperparámetros, AutoGluon va al grano al construir muchos modelos y apilarlos en diferentes niveles. Fue creado utilizando las ideas de previsibilidad, tolerancia a fallas, robustez y simplicidad. Tabular Prediction AutoGluon se puede utilizar para la predicción de imágenes, la detección de objetos, la predicción de texto y la predicción multimodal.

AutoWeka

El programa de minería de datos se llama AutoWeka. Su base es el software de aprendizaje automático Weka. Es increíblemente fácil de usar y está repleto de capacidades sólidas, lo que lo hace adecuado tanto para principiantes como para profesionales. Utilizando dos métodos de aprendizaje automático, este programa facilita el rápido desarrollo de modelos predictivos de minería de datos (es decir, máquinas de vectores de soporte y redes neuronales artificiales).

robot de datos

DataRobot beneficia a las organizaciones al reducir costos, demoras y peligros, al tiempo que aumenta el análisis predictivo para mejorar la toma de decisiones. Esta plataforma ML es para personas que necesitan automatizar, asegurar y acelerar el análisis predictivo, ayudando a los científicos y analistas de datos a desarrollar e implementar modelos predictivos correctos en una fracción del tiempo requerido por otras soluciones. Les da acceso a una biblioteca en constante expansión de los algoritmos más recientes, prototipos prediseñados para la preparación de datos y extracción de funciones, y ensamblaje automático si es un experto en el área y necesita funciones avanzadas. Las técnicas y los valores de los parámetros están fácilmente disponibles para los nuevos científicos de datos, por lo que no hay necesidad de conjeturas de prueba y error.

splunk

Lo anterior es solo la punta del iceberg. Esta plataforma de software ayuda a buscar, analizar y visualizar la información obtenida de los muchos sitios web, sensores, dispositivos y otras aplicaciones que conforman la infraestructura de TI de su empresa. El procesamiento en tiempo real es la principal característica de venta de Splunk. Sin duda habrá observado que, si bien las CPU y los dispositivos de almacenamiento han mejorado con el tiempo, la transferencia de datos no. Splunk maneja este problema. Con la ayuda de esta plataforma, puede pronosticar con precisión los recursos necesarios para expandir la infraestructura, recibir avisos de Alertas/Eventos al inicio del estado de una máquina y producir objetos de conocimiento para la inteligencia operativa.

amazona lex

Esto le permite crear aplicaciones que usan una interfaz de voz o de texto y se manejan usando la tecnología similar que sustenta a Amazon Alexa. Amazon Lex, un servicio de inteligencia artificial (IA) completamente administrado, utiliza modelos avanzados de lenguaje natural para diseñar, construir, probar e implementar interfaces conversacionales en aplicaciones.

BigML

Uno de los productos más conocidos de AutoML, BigML, simplifica y facilita a las empresas el uso de una variedad de modelos y plataformas de aprendizaje automático para llevar sus operaciones al siguiente nivel. Este software de aprendizaje automático automatizado ofrece una plataforma completa, acceso rápido, modelos que se pueden entender y exportar, colaboraciones, automatización, implementaciones flexibles y muchas otras características.

AutoML JADBio

Una solución AutoML popular que ofrece aprendizaje automático fácil de usar sin codificación es JADBio AutoML. Los investigadores, los científicos de datos y otros pueden interactuar de manera efectiva con los modelos de aprendizaje automático utilizando este programa, AutoML, comenzando con el aprendizaje automático. El uso de AutoML solo requiere cinco pasos: preparar los datos para el análisis, realizar un análisis predictivo, aprender nueva información, interpretar los hallazgos y aplicar el modelo de aprendizaje automático que se ha entrenado.

akkio

Cualquiera puede usar Akkio, una plataforma visual intuitiva, para mejorar sus operaciones de marketing, ventas y finanzas. Los modelos de IA pueden entrenarse y ponerse a trabajar en menos de cinco minutos. No un consultor. No hay ningún software para configurar. No hay discusiones sobre las ventas. No se requiere experiencia previa en IA. Comience ahora a aprender cómo la IA puede ayudarlo a construir su empresa.

MJAR

Para compartir Python Notebooks con Mercury y obtener los resultados más satisfactorios con MLJAR AutoML, es uno de los mejores programas de AutoML. El software de aprendizaje automático automatizado más avanzado está disponible para datos tabulares. Con una amplia ingeniería de características, selección y ajuste de algoritmos, documentación automática y explicación de ML, facilita la construcción de una canalización integral de aprendizaje automático. El marco MLJAR AutoML presenta cuatro modos integrados, que lo hacen bien reconocido.

Tazi.ai

Tazi.ai es una solución de AutoML muy conocida para el aprendizaje automático continuo que pueden entender las personas y los datos en tiempo real. Es beneficioso permitir que los expertos en dominios comerciales apliquen el aprendizaje automático para obtener pronósticos. El programa AutoML utiliza los modelos de aprendizaje automático supervisado, no supervisado y semisupervisado.

Prathamesh Ingle es ingeniero mecánico y trabaja como analista de datos. También es un profesional de la IA y un científico de datos certificado con interés en las aplicaciones de la IA. Está entusiasmado con la exploración de nuevas tecnologías y avances con sus aplicaciones de la vida real.