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Elegir la mejor API de aprendizaje automático para su proyecto

 SPD Group compara las API de Microsoft, Amazon y Google Cloud para ayudar a determinar qué API de aprendizaje automático es mejor para su proyecto.

Los proyectos de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) son complejos y multifacéticos. Si está construyendo en estos entornos, las API son una herramienta de la que simplemente no puede prescindir. Una forma poderosa de automatizar varias funciones, las API simultáneamente ahorran el presupuesto, reducen el tiempo y el esfuerzo y brindan acceso rápido al resultado deseado y nuevos flujos de datos.

El consumo de una API simplifica el proceso de desarrollo de proyectos de IA y ML. Pero qué API de aprendizaje automático es la adecuada para su proyecto en particular ? En este artículo, descubrimos cómo funcionan los servicios de ML y comparamos las tres API de ML principales del mercado.

¿Para qué se utiliza una API?

Una API actúa como intermediario entre su aplicación y un servicio de terceros. Estos servicios eliminan la necesidad de que los desarrolladores creen tecnologías similares. Por ejemplo, es común que las API meteorológicas llenen los widgets meteorológicos de las empresas líderes. Con la API de Facebook, otras aplicaciones pueden utilizar un proceso de autorización estándar. O, API de Google Maps puede proporcionar capacidades de búsqueda de mapas a aplicaciones externas.

Las API reducen el presupuesto y el tiempo de desarrollo y brindan a los usuarios una experiencia más impresionante. Anteriormente, nombramos ejemplos de API simples, pero las posibilidades de usar API en proyectos de desarrollo son mucho más amplias: hay muchas aplicaciones de aprendizaje automático y posibilidades de inteligencia artificial . Por lo tanto, abordemos estos temas con más detalle.

¿Qué es una herramienta de aprendizaje automático?

Las herramientas de aprendizaje automático son servicios cognitivos inteligentes que brindan oportunidades listas para implementar en un proyecto. Estas herramientas le permiten resolver problemas de manera más rápida y eficiente. Se pueden dividir en dos clasificaciones: plataformas y bibliotecas.

  • Plataformas permiten implementar un proyecto de aprendizaje automático de principio a fin. Microsoft Azure es una de las plataformas ML más populares. Proporciona herramientas de visualización que lo guían a través del proceso de creación de un modelo de aprendizaje automático sin la necesidad de aprender tecnologías y algoritmos complejos. Una vez que los modelos están listos, Microsoft Azure facilita la obtención de predicciones para la aplicación utilizando API simples, sin la necesidad de un código personalizado.
  • Las bibliotecas , a su vez, son herramientas más especializadas. Por regla general, están vinculados a la capacidad de resolver un problema específico en un entorno determinado y requieren habilidades de codificación adicionales para que su uso sea efectivo. Tensor Flow es un ejemplo de una de las bibliotecas más populares. Las bibliotecas de Tensor Flow simplifican significativamente la integración de elementos de autoaprendizaje y funciones de inteligencia artificial en aplicaciones diseñadas para el reconocimiento de voz, la organización de la visión por computadora o el procesamiento del lenguaje natural.

El software ML se distribuye de dos formas. Una herramienta de aprendizaje automático es  local , lo que significa que descarga herramientas locales a su computadora y obtiene acceso a las funciones necesarias. O se accede a ellos de forma remota . En cuanto a las herramientas remotas, aquí la interacción ocurre a través del servidor remoto de una empresa de terceros. A estos casos nos referimos cuando hablamos de  Machine Learning as a Service . Los ejemplos más obvios son Microsoft Azure Machine Learning y Google Prediction API.

¿Qué es una API de ML?

Por lo tanto, una API para aprendizaje automático se puede definir como una herramienta remota que utiliza ML para resolver un problema específico dentro de un proyecto específico. Por ejemplo, utilizando la API de predicción de Google, es suficiente que el usuario proporcione la cantidad necesaria de datos de entrada, y luego el sistema en sí ofrecerá capacidades de coincidencia de patrones.

¿Dónde está la API en Big Data?

El crecimiento explosivo en el número de API abiertas ha llevado al surgimiento de una economía API . Y dado que muchas API son públicas, esto al mismo tiempo contribuye a un aumento aún mayor en la cantidad de datos generados y las posibilidades de análisis , respectivamente.

Por ejemplo, un servicio de coche compartido podría usar una API de geolocalización y, al hacerlo, recopilar y analizar información sobre viajes y rutas populares en diferentes lugares y en diferentes momentos. A partir de esta información, es posible desarrollar nuevos productos y servicios, hacerlos más avanzados y lanzarlos al mercado a un costo menor y en un tiempo más corto, e incluso mejorar dichos datos mediante el uso de una capa de inteligencia artificial.

¿Cómo se pueden utilizar las API en proyectos de ML e IA?

La creación de aplicaciones basadas en tecnología de inteligencia artificial es un proceso complejo y que requiere mucho tiempo, pero los proveedores de la nube lo simplifican al ofrecer API de pago y asequibles. La adición de la cual a una aplicación permite, por ejemplo, reconocer el habla o los rostros en tiempo real. Dichas API son desarrolladas y ofrecidas por los proveedores de nube más grandes como Amazon Web Services (AWS), IBM, Google, Microsoft y Salesforce, así como por los pequeños proveedores especializados Clarifai e Indico. El mercado en auge ofrece cada vez más desarrollos con el uso de API de tecnología de inteligencia artificial que tienen funcionalidad avanzada.

Así, en la práctica, los desarrolladores pueden crear aplicaciones con funciones para reconocer rostros y lenguajes, predecir el comportamiento, los riesgos y los estados de ánimo del consumidor, y mucho más. Según un estudio de Statista , las aplicaciones más populares para las API de ML e IA son el procesamiento del lenguaje, el reconocimiento de voz, la visión, el descubrimiento de datos y las herramientas de conversación.

Estos ejemplos de IA afectan nuestra vida cotidiana con bastante frecuencia. A menudo recurrimos a Google Translate, que se basa en traducciones de aprendizaje automático y todos los días, o nos comunicamos con asistentes de voz como Siri, que es capaz de reconocer nuestro habla, respaldar una conversación y descubrir datos al mismo tiempo.

3 API populares de aprendizaje automático

Ya hemos hecho referencia a algunos ejemplos conocidos que utilizan las API de ML. Ahora, echemos un vistazo más de cerca a lo que los gigantes tecnológicos del mundo pueden ofrecernos.


API de aprendizaje automático de Google Cloud

La principal ventaja de esta solución es que Google tiene una cantidad increíble de datos a su disposición. Esto permitió a los desarrolladores de Google entrenar previamente algoritmos avanzados y proporcionar API que tienen habilidades para realizar tareas detalladas, como el reconocimiento de voz o la traducción automática.


API de aprendizaje automático de Microsoft Azure

En resumen, Azure Machine Learning es una solución en la nube que permite la construcción y uso de sofisticados modelos de aprendizaje automático de forma simple y visual, un ecosistema diseñado para difundir y monetizar algoritmos listos para usar. Azure Machine Learning es una herramienta nueva y altamente productiva para trabajar con algoritmos de aprendizaje automático. Quizás este sea incluso el único entorno que hace que sea tan fácil publicar sus algoritmos como un servicio separado y luego usarlos en sus aplicaciones.


API de aprendizaje automático de Amazon

Amazon Machine Learning es una herramienta realmente útil. Todas las etapas son intuitivas, y lo más importante, todo está perfectamente documentado en el manual básico, por lo que es posible trabajar con esta tecnología incluso sin un conocimiento teórico profundo y una amplia experiencia práctica. Es bueno para aprender los principios del aprendizaje automático; esto se ve facilitado por una política de precios "suave" y una descripción detallada de cada etapa en el manual y en el programa en sí, donde puede experimentar con la configuración.


Conclusión

Definitivamente, la elección de la API para el proyecto de aprendizaje automático dependerá de las características específicas del proyecto y de la industria. Aunque, por ejemplo, una API de análisis predictivo podría ser igualmente adecuada tanto para proyectos minoristas como bancarios . Cada una de las herramientas líderes tiene sus propias fortalezas: Amazon tiene precios muy asequibles y la capacidad de probar muchas funciones de forma gratuita, Azure invita a los principiantes a unirse al proceso de creación de modelos ML, y la ventaja obvia de Google en la cantidad de datos con los que los modelos fueron entrenados previamente.

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