Introducción a las herramientas de inteligencia artificial
Sin duda, las Herramientas de Inteligencia Artificial y las Herramientas de Aprendizaje Automático son las dos áreas que están tomando el mercado de manera agresiva en los últimos tiempos. La IA existe desde la década de 1980, pero no fue hasta años muy recientes que vimos el tremendo crecimiento de la IA y sus aplicaciones. Podemos decir que la Inteligencia Artificial es la inteligencia demostrada por la máquina y es más probable que intente crear una simulación del proceso de inteligencia humana.
Áreas y aplicaciones de la inteligencia artificial.
En la figura a continuación, verá una gran cantidad de áreas donde la IA se está utilizando ampliamente.
Discutamos algunos de ellos:
1. Aprendizaje automático
En Machine Learning, se define un objetivo y la máquina debe aprender los pasos para alcanzar el objetivo. Tomemos un ejemplo en el que tenemos un conjunto de imágenes de un gato y un león. El objetivo del modelo es decir un sí cada vez que aparece una imagen de un gato en la pantalla. La máquina puede aprender esto exponiéndolo a una gran cantidad de imágenes de gatos de antemano para que pueda entrenarse lo suficiente como para identificar al gato tan pronto como aparezca en la pantalla.
2. Robótica en herramientas de inteligencia artificial
Esta área de aprendizaje automático se centra en la construcción y fabricación de robots. Como vemos, hoy existen robots en cualquier forma. El cajero automático de donde retiramos efectivo también es una forma de robot y luego hay muchos robots inteligentes que funcionan. El almacén de Amazon tiene más de cien mil robots que realizan el trabajo de envío dentro del almacén.
3. Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
El proceso de manipulación del habla o voces y textos se conoce como procesamiento del lenguaje natural. Podemos derivar muchas conclusiones importantes de la PNL. Por ejemplo, podemos automatizar la tarea de categorización de comentarios, si algunos usuarios están contentos o tristes con el servicio, podemos implementar una PNL para llegar a la conclusión analizando sus comentarios a través de la PNL.
4. Visión en herramientas de inteligencia artificial
Este campo le da a la máquina la capacidad de ver. Por ejemplo, esta capacidad se puede dar a un robot o a un automóvil que puede usar técnicas de procesamiento de señal digital para ver a través de una cámara.
5. Conducción y vehículos autónomos.
Esta área de Inteligencia Artificial se enfoca en hacer que la conducción y los vehículos sean autónomos. Por ejemplo, Uber ha comenzado a fabricar vehículos autónomos sin conductor que también operan en muy pocas ciudades.
Principales herramientas / marcos de inteligencia artificial
La IA es la charla del siglo porque cada día AI hace que el mundo sea mejor y más fácil. Grandes nombres como Google, Facebook y Amazon ya están desarrollando marcos y herramientas y contribuyéndolos en forma de herramientas de IA de código abierto. En esta sección, veremos algunos de los marcos y herramientas más utilizados que se utilizan en la IA.
1. Caffe en herramientas de inteligencia artificial
Caffe fue desarrollado por Berkeley Vision and Learning Center y es un marco de aprendizaje profundo que es muy popular y ampliamente utilizado entre los ingenieros de IA e incluso los usuarios empresariales debido a su velocidad. Caffe es capaz de procesar más de 50 millones de imágenes en un solo día. Las áreas donde se utiliza ampliamente el café son proyectos de áreas de investigación, discurso, multimedia y visiones.
2. Flujo tensorial
Tensor flow es un marco de código abierto que fue desarrollado por Google y se utiliza para la inteligencia de cómputo numérico. Realiza el cálculo mediante el uso de gráficos de flujo de datos. Si visitamos el sitio web, https://www.tensorflow.org/, podemos ver muchos tutoriales y aprender que cualquiera puede obtener y comenzar a usar el flujo de tensor.
3. Theano en herramientas de inteligencia artificial
Theano es una vez más una biblioteca de código abierto muy popular que fue desarrollada en la Universidad de Montreal, Quebec, Canadá por el grupo LISA. Theano es similar al flujo tensorial si dejamos de lado algunas diferencias. Si bien el flujo de Tensor es mejor en el soporte de GPU, las opciones de visualización de datos, Theano admite una gama más amplia de operaciones que el flujo de Tensor.
4. Keras en herramientas de inteligencia artificial
Keras es una biblioteca de red neuronal de código abierto que está programada en lenguaje Python. Tiene la capacidad de ejecutarse sobre otras bibliotecas como Tensor Flow, Theano, etc. Fue desarrollado por un ingeniero de Google, Francois Chollet.
La forma en que funciona Keras es: no maneja ningún cálculo de bajo nivel, en su lugar, utiliza otras bibliotecas como Tensor flow y Theano para hacerlo. Entonces Keras maneja API de alto nivel y compila el modelo con funciones de pérdida y optimizador. Si visitamos el sitio web, https://keras.io/, podemos ver muchos tutoriales y aprender que cualquiera puede obtener y comenzar a usar Keras.
5. Scikit-Learn en herramientas de inteligencia artificial
Scikit learn es nuevamente una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que está programada en python. Fue desarrollado por David Cournapeau como parte del proyecto Google Summer of Code en el año 2007. Scikit learn proporciona una serie de algoritmos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados que se pueden usar dentro de su programa de Python.
Esta biblioteca está basada en Scientific Python y debe instalarse antes de que podamos comenzar a usar la biblioteca sci-kit-learn. Algunas de las características que proporciona sci-kit learn son:
- NumPy: contiene muchas funciones matemáticas y puede admitir matrices grandes y multidimensionales.
- SciPy: esta biblioteca contiene módulos para computación científica y técnica, como los módulos para álgebra lineal, optimización, procesamiento de señales e imágenes, integración, etc.
- Matplotlib: se utiliza principalmente como biblioteca de visualización y trazado. Se puede utilizar para crear una gran cantidad de tramas gráficas para visualizar los modelos de aprendizaje automático.
- IPython: es una consola para computación interactiva que se puede usar con múltiples lenguajes de programación.
- Pandas: esta biblioteca se utiliza con fines de manipulación y análisis de datos.
6. Pytorch en herramientas de inteligencia artificial
PyTorch es un paquete científico que se basa en Python y utiliza el poder de las GPU (unidades de procesamiento de gráficos). Ofrece una API fácil de usar y también proporciona una excelente plataforma que ofrece gráficos computacionales dinámicos que se pueden cambiar durante el tiempo de ejecución. 
Conclusión
Como parte de esta publicación, hemos aprendido sobre IA y sus aplicaciones. Además, vimos una serie de marcos y herramientas que se utilizan como parte del modelado de cualquier aplicación de IA. Visite los enlaces a los que se hace referencia en cada una de las descripciones de la herramienta y también en Google para obtener más información.
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