Los 7 softwares de deep learning (IA) más usados y ejemplos de uso

Cada vez más, el deep learning se está abriendo paso en el mundo del business. Incluso hay quienes afirman que ya ha superado al machine learning, pero, ¿para qué se usa? Exploramos el uso del deep learning en el entorno empresarial y nombramos 7 de las aplicaciones y softwares de deep learning más usados por las empresas.

En los  últimos años el deep learning, el machine learning y la inteligencia artificial (IA) están teniendo un gran impacto en el mundo empresarial. Igual que el machine learning, el deep learning parte de algoritmos basados en redes neuronales que intentan imitar el funcionamiento del cerebro humano. A pesar de que ambas son formas de inteligencia artificial (IA), el machine learning —aprendizage automático— y el deep learning —aprendizaje profundo— presentan ciertas diferencias, tal y como ya explicamos en: '¿Cuál es la diferencia entre el machine learning y el deep learning?'.

Sin embargo, son muchas las compañías que siguen sin entender para qué sirve el deep learning y cómo usarlo para la optimización de los procesos y operaciones empresariales.

Deep learning: ejemplos y casos de uso en business

En el ámbito empresarial el deep learning tiene una gran variedad de aplicaciones y casos de uso que cambian según las necesidades de cada sector. Algunos de los ejemplos de usos más habituales del deep learning son:

• Reconocimiento de imágenes y vídeos: los algoritmos de deep learning han mejorado significativamente la calidad y precisión de los algoritmos de detección utilizados para el texto, los objetos y la detección de logotipos y puntos de referencia. Los algoritmos de visión por ordenador basados en deep learning han multiplicado la exactitud del reconocimiento facial, la búsqueda visual y la búsqueda inversa de imágenes.
• Reconocimiento del habla: También conocido como speech-to-text (STT) o reconocimiento automático del habla (ASR), esta tecnología transforma las palabras habladas en texto. El ASR se utiliza en numerosos sectores como el de la sanidad y la automoción.
• Manufacturing: los algoritmos de deep learning aumentan la precisión de los sistemas y dispositivos industriales. Por ejemplo, la tecnología puede utilizarse para enviar automáticamente alertas sobre problemas de producción, alimentar robots y sensores industriales o analizar procesos complejos.
• Entretenimiento: los algoritmos de deep learning impulsan una amplia gama de sistemas de entretenimiento, incluyendo la personalización de contenidos, el streaming o la adición de sonido a películas mudas.
• Venta al por menor y e-commerce: algunas aplicaciones de e-commerce ya usan el deep learning para mejorar sus experiencias de compra y la customer experience con compras habilitadas por voz. Además, los robots inteligentes en las tiendas, las predicciones de tendencias futuras y las recomendaciones personalizadas también son casos de uso habituales del deep learning en retail.
• Sanidad: el deep learning se utiliza para la detección y el diagnóstico de enfermedades asistidas por ordenador, proporcionando a veces un rendimiento superior al de los expertos humanos. Además, los algoritmos de deep learning ayudan a mejorar la investigación médica y el descubrimiento de medicamentos. 
  
  

Las 6 mejores aplicaciones y softwares de deep learning (IA) en el mundo del business

A pesar de tener numerosas ventajas de negocio como la automatización de procesos o el análisis predictivo, el deep learning requiere de perfiles profesionales y de herramientas muy especializadas. Algunas de las más usadas en business son:

1. Kit de herramientas cognitivas de Microsoft (CNTK)

CNTK es un conjunto de herramientas de código abierto diseñadas especialmente para el deep learning distribuido de nivel comercial. CNTK utiliza un gráfico dirigido para describir las redes neuronales como una serie de pasos computacionales. El kit de herramientas permite combinar fácilmente modelos comunes como las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN/LSTM) y las DNN feed-forward.

CNTK es integrable a otros programas y softwares como C++, C# o Python, pero también puede ser usado de forma independiente a través del lenguaje de scripting BrainScript. Por otro lado, CNTK incluye la funcionalidad de evaluación de modelos que se aprovecha directamente en los programas Java.

2. TensorFlow

TensorFlow es un entorno de trabajo de código abierto creado por investigadores de Google para desarrollar y ejecutar algoritmos de deep learning y machine learning.

TensorFlow construye procesos utilizando el concepto de gráfico computacional. Las aristas que conectan los nodos de un grafo pueden expresarse como vectores o matrices multidimensionales, lo que se conoce como tensores. La arquitectura de flujo de datos utilizada por TensorFlow es particularmente útil para aplicaciones de procesamiento paralelo muy extensas, especialmente las redes neuronales.

Las aplicaciones de TensorFlow pueden ejecutarse en CPUs tradicionales, unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alto rendimiento o unidades de procesamiento tensorial (TPU). Estos procesadores, también desarrollados por Google y ofrecidos en Google Cloud Platform, están específicamente diseñados para acelerar las operaciones de TensorFlow.

3. PyTorch

PyTorch es un marco de deep learning y machine learning de código abierto basado en el lenguaje de programación Python y la biblioteca Torch. Se diseñó para reducir el tiempo que necesitan los científicos de datos y los developers para pasar de la investigación del prototipo de un algoritmo de machine learning a su despliegue. En comparación con TensorFlow, PyTorch se considera mucho más fácil de utilizar.

PyTorch soporta el entrenamiento distribuido, permitiendo ejecutar modelos a gran escala en múltiples CPUs, GPUs y máquinas físicas. Permite exportar modelos utilizando el formato Open Neural Network Exchange (ONNX), lo que facilita compartir modelos de deep learning y reutilizar los creados por otros. Es muy compatible con las plataformas open source, lo que le permite ejecutar fácilmente modelos en producción en proveedores como Amazon, Azure o Google Cloud.

4. API de IA de vídeo de Cloudinary

Un ejemplo ilustrativo de una solución de machine learning que no requiere conocimientos de ciencia de datos es la API de IA de vídeo de Cloudinary. Esta API puede integrarse a cualquier aplicación web y permite el procesamiento y la gestión de contenidos de vídeo gestionados por inteligencia artificial, incluidos los flujos de vídeo en tiempo real.

La IA de vídeo de Cloudinary codifica vídeos al formato más adecuado, detectando automáticamente los ajustes de calidad que permiten obtener la máxima calidad con el menor ancho de banda, sin necesidad de ajustes manuales. Realiza una compresión consciente del contenido que comprime cada fotograma del vídeo de forma individual, ajustando automáticamente la calidad.

Cloudinary también utiliza el deep learning para detectar objetos en el contenido del vídeo y ajustar el vídeo a diferentes tamaños, manteniendo el enfoque en el elemento más interesante del fotograma. Asimismo, tiene la capacidad de identificar la temática y el contenido del vídeo y crear subtítulos.

Deep learning: Softwares y hardwares requeridos

Los algoritmos de deep learning son muy intensivos desde el punto de vista computacional. Los modelos de deep learning a gran escala tardarían mucho tiempo en ejecutarse en el hardware tradicional basado en una CPU. Para solventar esto, existen tres tipos de hardware especiales utilizados para acelerar los modelos de deep learning, cosa que permite una experimentación más rápida y eficaz.

5. Unidades de procesamiento gráfico (GPU)

Las GPU están formadas por un gran número de núcleos de procesamiento que funcionan en paralelo. Están especializadas en la ejecución de múltiples cálculos de forma simultánea, lo que puede ser extremadamente eficiente para los algoritmos de deep learning. Las GPU también proporcionan un ancho de banda de memoria sustancialmente mayor, normalmente entre 10 y 15 veces más que una CPU corriente.

6. Matrices de puertas programables en campo (FPGA)

Las FPGAs son circuitos integrados en los que la red interna puede reprogramarse en función de la tarea a realizar. Las FPGA son una alternativa convincente a los ASIC, que requieren un largo proceso de desarrollo y fabricación. Las FPGAs pueden proporcionar un mejor rendimiento que las GPUs, de la misma manera que un ASIC fabricado por un propósito concreto siempre rendirá mejor que un procesador de propósito general.

7. Computación de alto rendimiento (HPC)

Los sistemas HPC son entornos de computación altamente distribuidos que utilizan miles de máquinas para lograr una potencia de procesamiento masiva. Requieren de una alta densidad de componentes con exigencias especiales de energía y refrigeración. Los algoritmos de deep learning que necesitan una gran potencia de cálculo pueden aprovechar el hardware HPC o los servicios HPC ofrecidos por proveedores cloud como AWS y Azure.

El deep learning ya está transformando nuestras vidas y tiene un increíble potencial para hacernos avanzar aún más en el futuro.

Sin embargo, estas innovaciones no podrían producirse sin las herramientas e infraestructuras que hacen que las aplicaciones de deep learning sean fáciles de desarrollar y mantener.

Escrito exclusivamente para bismart.com. Texto de Eddie Segal | Eddie Segal es ingeniero electrónico con un máster por la Universidad de Be'er Sheva, especialista en big data y analítica web y escritor de tecnología. Cubre temas que van desde la computación cloud o el agile development hasta la ciberseguridad y el deep learning.