Las 5 mejores plataformas y herramientas de aprendizaje automático en la nube

Las 5 mejores plataformas y herramientas de aprendizaje automático en la nube

Aprovechar el gran poder y el potencial sin explotar del aprendizaje automático, también conocido como ML, ya no es un lujo sino una necesidad para las empresas, investigadores y desarrolladores.

Dado que se espera que el mercado valga 209 mil millones de dólares para 2029, la demanda de soluciones de ML crece, al igual que la búsqueda de plataformas más efectivas y escalables para construir e implementarlas. Entren en escena las plataformas de aprendizaje automático basadas en la nube, que combinan la flexibilidad de la nube con el poder computacional de las aplicaciones de ML.

En este artículo, revisaremos las 5 principales plataformas de aprendizaje automático en la nube que destacan en el mercado actual. Ya sea que seas nuevo en el campo, un científico de datos experimentado o incluso un líder empresarial experimentado, nuestra lista, que incluye a Azure ML, Lambda Labs, Google Cloud, Neptune y BigML, te ayudará a obtener información vital sobre qué plataforma podría satisfacer mejor tus necesidades específicas de aprendizaje automático.

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Azure ML es el producto estrella de Microsoft para plataformas de aprendizaje automático en la nube, conocido por su entorno integrado: Azure Machine Learning Studio. Esta interfaz visual simplifica el proceso de construcción, entrenamiento e implementación de modelos de ML sin requerir un conocimiento profundo de programación. Los usuarios pueden arrastrar y soltar conjuntos de datos y módulos en un lienzo interactivo, lo que lo hace accesible incluso para principiantes. Para profesionales, Azure ML admite una amplia gama de algoritmos y marcos, como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn. Sus capacidades integradas de gestión e implementación de modelos hacen que la transición desde el desarrollo a la producción sea fluida.

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🔑 Aspectos clave de Azure ML

• Estudio de ML integral para desarrollo
• Admite una amplia gama de algoritmos y marcos
• Capacidades integradas para gestión e implementación de modelos

✅ Pros

• Interfaz visual intuitiva
• Amplio soporte de marcos
• Opciones de implementación robustas

❌ Contras

• Curva de aprendizaje para funcionalidades avanzadas
• El costo puede ser una preocupación para proyectos más pequeños

 

 

Lambda Labs rompe el molde al dirigirse directamente a entusiastas del aprendizaje profundo con su GPU cloud avanzada. Reconociendo las demandas computacionales de diversas tareas de aprendizaje profundo, Lambda Labs proporciona una infraestructura diseñada para un rendimiento óptimo. Esto se traduce en tiempos de entrenamiento más rápidos e inferencias en tiempo real, que son fundamentales en las herramientas de IA modernas. Además de la potencia en hardware, Lambda Labs ofrece pilas de software preconfiguradas, lo que permite a los desarrolladores comenzar directamente a entrenar e implementar redes neuronales. Sus estaciones de trabajo de alto rendimiento son una ventaja adicional para los desarrolladores que necesitan máquinas locales de primer nivel para cargas de trabajo de ML.

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🔑 Aspectos clave de Lambda Labs

• GPU Cloud diseñada para el aprendizaje profundo
• Ofrece pilas de software preconfiguradas
• Conocido por estaciones de trabajo de alto rendimiento

✅ Pros

• Infraestructura centrada en el aprendizaje profundo
• Ofrece pilas de software preconfiguradas
• Opciones de máquinas locales potentes

❌ Contras

• Más adecuado para operaciones de aprendizaje profundo que para ML tradicional
• No tan versátil como otras opciones para tareas de ML más amplias

 

 

Google Cloud AI & ML es una plataforma integral diseñada para potenciar tanto a científicos de datos emergentes como establecidos. Ofrece una amplia gama de herramientas y servicios, desde sóluciones sólidas de almacenamiento de datos como Google Cloud Storage hasta bibliotecas de aprendizaje automático innovadoras como TensorFlow. Una ventaja distintiva es su integración perfecta con soluciones económicas para sitios web, lo que la hace especialmente beneficiosa para startups y pequeñas empresas. A través del análisis de datos en tiempo real y la implementación de modelos directamente desde sitios web, Google Cloud AI simplifica el proceso de aprendizaje automático y impulsa a las empresas hacia la toma de decisiones basada en datos.

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🔑 Puntos clave de Google Cloud AI & ML

• Ofrece una suite de herramientas que atienden diversas necesidades de IA
• AI Hub para colaboración e implementación
• Integrado con otros servicios de Google Cloud

✅ Pros

• Amplia gama de herramientas disponibles
• AI Hub colaborativo para desarrolladores
• Integración estrecha con los servicios de Google

❌ Contras

• La estructura de precios puede ser compleja
• Algunos servicios requieren más tiempo de aprendizaje

 

 

Neptune es único al ofrecer capacidades avanzadas de aprendizaje automático en bases de datos gráficas. Permite una variedad de aplicaciones, desde sistemas de recomendación hasta detección de fraudes, al predecir relaciones en los grafos. La fortaleza de la plataforma radica en su capacidad para reconocer automáticamente estructuras de grafos, optimizar modelos de aprendizaje automático y permitir predicciones sin ingeniería de funciones manual. Además, permite una integración perfecta con Amazon SageMaker, lo que permite un flujo de trabajo integral desde el entrenamiento del modelo hasta la implementación. Neptune también permite obtener conocimientos rápidos y eficientes a través de consultas SPARQL.

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🔑 Puntos clave de Neptune

• Aprendizaje automático en bases de datos gráficas
• Integración perfecta con Amazon SageMaker
• Predicciones mediante consultas SPARQL

✅ Pros

• Aprendizaje automático para bases de datos gráficas
• Integración sencilla con SageMaker
• Predicciones intuitivas a través de SPARQL

❌ Contras

• Enfoque especializado en bases de datos gráficas
• Requiere familiaridad con el ecosistema de AWS

 

 

BigML proporciona una plataforma de aprendizaje automático basada en la nube accesible y fácil de usar, adecuada tanto para principiantes como para expertos. Cuenta con una interfaz visual que simplifica tareas como la importación de datos, la transformación y la creación de modelos. Una característica destacada es WhizzML, un lenguaje específico del dominio que automatiza flujos de trabajo complejos de aprendizaje automático. Esta automatización es útil para optimizar tareas repetitivas y garantizar la reproducibilidad. La plataforma también ofrece una variedad de algoritmos y herramientas de visualización, lo que la convierte en una opción atractiva para diversas necesidades de análisis de datos.

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🔑 Puntos clave de BigML

• Plataforma fácil de usar para tareas de aprendizaje automático
• Amplia variedad de algoritmos y herramientas de visualización
• Aprovecha WhizzML para la automatización

✅ Pros

• Plataforma intuitiva y fácil de usar
• Integración con WhizzML para una fácil automatización
• Ofrece una amplia variedad de soporte de algoritmos

❌ Contras

• Puede ser limitado para tareas muy especializadas
• Ciertas características avanzadas requieren un tiempo de aprendizaje

  

El advenimiento de las plataformas de aprendizaje automático en la nube ha revolucionado sin duda alguna la forma en que las empresas, los investigadores y los desarrolladores abordan la inteligencia artificial.

Desde el diseño intuitivo de Azure ML y BigML hasta la especialización en aprendizaje profundo de Lambda Labs, cada plataforma ofrece fortalezas únicas para atender las diversas necesidades que existen en este campo.

Elegir la correcta depende de reconocer los requisitos específicos del proyecto, las limitaciones presupuestarias y la escalabilidad deseada. Entonces, ya sea que seas nuevo en el campo y busques una plataforma sencilla o un investigador experimentado en IA en busca de capacidades más avanzadas y especializadas, el panorama de las soluciones disponibles actualmente es muy rico y variado para que elijas la mejor opción.  

****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)**** es desarrolladora de software y escritora técnica. Antes de dedicarse por completo a la escritura técnica, se desempeñó, entre otras cosas fascinantes, como programadora principal en una organización líder en branding experiencial Inc. 5,000, cuyos clientes incluyen a Samsung, Time Warner, Netflix y Sony.

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