Las 5 mejores herramientas de machine learning para empresas

A medida que el machine learning se populariza y su uso se generaliza, los proveedores de software van expandiendo la oferta de plataformas y herramientas de machine learning, cada vez con posibilidades más avanzadas y más fáciles de usar. 

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Como ya avanzábamos en el artículo 'Machine learning: ¿qué es, cómo funciona y para qué sirve?', el machine learning se está posicionando como una tecnología puntera dentro del ámbito empresarial. Sin embargo, trabajar con algoritmos de machine learning es complicado y, habitualmente, requiere de expertos especializados. Debido a esto, cada vez son más los proveedores de software que amplían su oferta de herramientas, plataformas y sistemas de machine learning especialmente diseñados para negocios. Este tipo de softwares consiguen que incluso usuarios sin experiencia en ciencia de datos puedan trabajar con algoritmos de machine learning.

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A continuación, repasamos algunas de las mejores plataformas de machine learning para empresas y usuarios no expertos en ciencia de datos. Estas herramientas automatizan todo el flujo de trabajo del machine learning, desde la preparación de los conjuntos de datos hasta el entrenamiento del modelo, la evaluación y el despliegue de la producción.

 

1. Azure Machine Learning

Azure Machine Learning (Azure ML) forma parte de la arquitectura integral de herramientas de Big Data de Microsoft y admite algoritmos clásicos de machine learning supervisado y no supervisado, así como algoritmos de deep learning.

Azure ML es una plataforma de aprendizaje automático muy completa que cuenta con diferentes opciones de usabilidad según el nivel de expertise del usuario. Esta especialmente diseñada para que las empresas generen valor a través del machine learning y es una de las opciones más agiles y rápidas de crear e implementar modelos de machine learning. 

La herramienta permite tanto codificar en Python o R como trabajar con modelos de machine learning en otros lenguajes de programación utilizando SDK e incluso trabajar sin código o con poco código mediante Azure ML Studio. Además, el entorno de la herramienta fomenta el trabajo colaborativo, es fácilmente integrable y permite a los usuarios construir, entrenar y hacer un seguimiento de los modelos de machine learning y de deep learning de manera sencilla.

Azure Machine Learning se integra con otros frameworks como TensorFlow, PyTorch o Scikit-learn, por lo que se pueden importar los modelos desarrollados en estos frameworks a Azure ML sin necesidad de modificar los códigos.

2. Scikit-learn (Python)

Scikit-learn es el paquete de machine learning más popular de Python debido a su sencillez y a su variedad de posibilidades de uso. Es compatible con los algoritmos de machine learning más comunes como los árboles de decisión, la regresión lineal, los bosques aleatorios, los vecinos más cercanos, las máquinas de vectores de soporte (SVM) y el descenso de gradiente estocástico.

Scikit proporciona herramientas de análisis de modelos incluida la matriz de confusión para evaluar el rendimiento de cada modelo.

Scikit-learn es un entorno ideal para iniciarse en el mundo del machine learning y empezar a trabajar en tareas sencillas para posteriormente aventurarse a opciones más completas como Azure Machine Learning.

3. IBM Watson

La oferta de productos de machine learning de IBM Watson puede ayudarte a usar fácilmente los datos de una amplia gama de fuentes sin perder la confianza en las predicciones y recomendaciones producidas por tus modelos de inteligencia artificial

La marca ofrece acceso a un portafolio completo de capacidades de IA focalizadas en el uso empresarial. En este sentido, IBM Watson no solo permite crear modelos de machine learning, sino que además se puede aprovechar el conjunto de herramientas para acelerar el tiempo de obtención de valor mediante la creación previa de aplicaciones.

4. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es un servicio de machine learning totalmente administrado, si bien está orientado a usuarios con conocimientos de ciencia de datos. La plataforma permite a científicos de datos y developers crear y entrenar modelos de machine learning de forma rápida y sencilla e implementarlos directamente en entornos de producción.

Por otro lado, SageMaker ofrece una instancia integrada de Jupyter Notebook que facilita el acceso a las fuentes de datos para la exploración y el análisis, sin necesidad de gestionar un servidor. Asimismo, la plataforma proporciona algoritmos genéricos de machine laerning optimizados para ejecutarse eficientemente en grandes conjuntos de datos en un entorno distribuido.

Al igual que Azure Machine Learning, SageMaker admite de forma nativa los marcos más populares de machine learning y deep learning.

5. MLflow

MLflow es una plataforma de código abierto que gestiona todo el ciclo de vida del machine learning; incluyendo la experimentación, el despliegue y un registro central de los modelos. Se puede integrar y utilizar con todas las bibliotecas de machine learning y lenguajes de programación.

Las principales capacidades de MLflow son:

  • Seguimiento: La API y la interfaz de usuario que registra parámetros, versiones de código, artefactos y métricas, permite visualizar y analizar los resultados de los códigos de machine learning una vez ejecutados.
  • Proyectos: MLflow empaqueta el código de machine learning en un formato reutilizable y reproducible, lo que facilita compartirlo con otros científicos de datos o desplegarlo en producción.
  • Modelos: La plataforma gestiona modelos de diferentes bibliotecas de machine learning y los despliega en plataformas de inferencia.
  • Registro de modelos: Mediante el repositorio central, se puede gestionar todo el ciclo de vida de los modelos, incluido el control de versiones, las transiciones y las anotaciones.

Estas son algunas de las herramientas de machine learning más utilizadas en el ámbito del business. Sin embargo, más que la elección de una herramienta, a la hora de trabajar en un proyecto de machine learning, lo realmente importante es entender qué es el machine learning, cómo funciona y cómo puede ser aplicado para generar valor empresarial

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En el ámbito empresarial el machine learning o aprendizaje automático tiene tantas aplicaciones como herramientas, tecnologías y sistemas existen. Al fin y al cabo, el machine learning consigue que las máquinas realicen operaciones de manera autónoma gracias al etiquetado masivo de datos, superando las capacidades analíticas humanas. Sin embargo, la programación de los códigos de machine learning son creados por humanos, por lo que, por ahora, las máquinas siguen sin haber superado a las personas.

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