IBM Watson no es un producto o una pieza de código, es una marca de IBM (marketing) utilizada para un montón de cosas.
No confunda un marco con un algoritmo . Tensorflow es una biblioteca de software que se puede utilizar para implementar varios algoritmos de aprendizaje automático. Lo que importa es el algoritmo en sí, no el marco. Tensorflow es solo una biblioteca que ayuda con el paralelismo, que solo es útil en un puñado de casos.
Los desarrolladores de IBM, que yo sepa, son un poco indiferentes cuando se trata de bibliotecas. Dependen en gran medida (y contribuyen) del código abierto y utilizarán lo que funcione mejor.
- Cómo dar un peso diferente a los conjuntos de características mientras se entrena un clasificador con Scikit
- ¿Qué es el algoritmo de descenso de gradiente?
- De estos cursos, ¿cuál debería tomar más si quiero investigar en reconocimiento de patrones o visión por computadora?
- ¿Cómo entrenamos un clasificador para el cual solo tenemos datos de entrenamiento positivos (no hay datos negativos o sin etiquetar disponibles)?
- ¿Cuáles son algunas de las herramientas de procesamiento de lenguaje natural más comunes utilizadas por las grandes corporaciones minoristas?
Muchos de los componentes / algoritmos que usan son mucho más antiguos que TensorFlow y la mayoría de las bibliotecas de aprendizaje automático. Si me preguntas, probablemente hayan construido la mayoría de estas cosas desde cero sin usar ningún marco en particular.
Como nota al margen: no existe un ” Watson de IBM ” o un “algoritmo de Watson” o un “AI de Watson”. Realmente son muchas cosas diferentes. Dependiendo del caso de uso, se utilizan una variedad de técnicas. Parece que hoy en día, IBM no está ofreciendo ningún producto complejo, realmente cognitivo, en primer lugar (aparte de implementaciones individuales por millones de dólares) y ha optado por las API de nube atómica: Productos y servicios de Watson
Si echa un vistazo a esos, en su mayoría se basan en conceptos simples como la clasificación y la extracción de entidades. No hay aprendizaje profundo involucrado 😉
