Con cada vez más empresas que buscan ampliar sus operaciones, se ha convertido en una parte integral para ellos asimilar tanto el aprendizaje automático como el análisis predictivo. La IA junto con el marco adecuado de aprendizaje profundo realmente amplificó la escala general de lo que las empresas pueden lograr y obtener dentro de sus dominios.
El paradigma del aprendizaje automático está en continua evolución. La clave es avanzar hacia el desarrollo de modelos de aprendizaje automático que se ejecuten en dispositivos móviles para que las aplicaciones sean más inteligentes y mucho más inteligentes. El aprendizaje profundo es lo que hace posible resolver problemas complejos.
Dado que el aprendizaje profundo es la clave para ejecutar tareas de un mayor nivel de sofisticación, construirlas y desplegarlas con éxito demuestra ser todo un desafío hercúleo para los científicos e ingenieros de datos de todo el mundo. Hoy, tenemos una gran cantidad de marcos a nuestra disposición que nos permiten desarrollar herramientas que pueden ofrecer un mejor nivel de abstracción junto con la simplificación de los desafíos de programación difíciles.
- ¿Cómo programar un robot? ¿Cuál es el lenguaje de programación más preferido para ello?
- ¿Cuál es el mejor algoritmo de aprendizaje automático para predecir datos numéricos?
- Cómo hacer una IA que pueda jugar un juego simple como Mario o Pokemon
- Bill Gates ha predicho que para 2030, millones de trabajos serán asumidos por robots. ¿Estamos poniendo a las personas en problemas mediante el desarrollo de tecnología de robots?
- Inteligencia artificial: ¿Cuántas líneas de código se necesitarían para codificar un AI / AGI fuerte?
Aquí está mi lista de los 10 mejores marcos de aprendizaje profundo,
- TensorFlow
- Cafe
- Kit de herramientas cognitivas de Microsoft / CNTK
- Antorcha / PyTorch
- MXNet
- Chainer
- Keras
- Deeplearning4j
