Aprendizaje automático de código abierto
Descubre qué es el aprendizaje automático de código abierto y explora proyectos, plataformas y herramientas de esta práctica.
El aprendizaje automático de código abierto está en todas partes
Desde bots de chat y reconocimiento de imágenes hasta asistencia sanitaria predictiva y automóviles sin conductor, el aprendizaje automático está por todas partes y tan profundamente arraigado en nuestra vida personal y profesional que, la mayoría de las veces, ni siquiera lo notamos.
Detrás de todo eso se encuentra el aprendizaje automático de código abierto, que ha permitido el rápido crecimiento y la evolución de las bibliotecas y los marcos de aprendizaje automático y, por tanto, ha hecho posible que la tecnología sea más inteligente y resuelva desafíos cada vez más complejos para las personas y las empresas.
¿Qué es el aprendizaje automático de código abierto?
La popularidad del aprendizaje automático ha aumentado exponencialmente en los últimos años, con más empresas que buscan formas de usar la inteligencia artificial para resolver los desafíos empresariales. A medida que el aprendizaje automático se hace más común, también es más fácil de desarrollar e implementar, y esto se debe en gran medida al software de aprendizaje automático de código abierto gratuito.
Cada vez son más las empresas tecnológicas que ponen bibliotecas de software y algoritmos de aprendizaje automático a disposición de los desarrolladores sin coste alguno, lo cual les proporciona una oportunidad para experimentar con proyectos de código abierto de aprendizaje automático.
En el caso del software de código cerrado, solo una persona u organización es propietaria y puede modificarlo. Normalmente, los usuarios deben firmar un contrato de propiedad por el que se comprometen a no hacer nada con el software que los propietarios no hayan permitido explícitamente. Por el contrario, cualquiera puede ver, modificar y compartir el software de código abierto, de modo que los usuarios pueden modificar el código fuente e incorporarlo a sus propios proyectos.
Quizá te estés preguntando qué motivo puede llevar a las empresas a ceder su software de forma gratuita, especialmente cuando todavía hay un mercado para el software comercial. Sin embargo, esta práctica tiene muchas ventajas, incluso para las grandes empresas tecnológicas.
Por ejemplo, las plataformas de aprendizaje automático de código abierto fomentan la innovación. Cuantos más desarrolladores trabajen con una herramienta determinada, más posibilidades habrá de que alguien tenga una idea ingeniosa para usarla o mejorarla. Y, con más desarrolladores, mayor es la probabilidad de detectar errores o problemas que puedan surgir, lo que permitirá resolverlos con mayor rapidez.
Además, puesto que el software de código abierto está disponible para tantas personas, se generan comunidades sólidas alrededor de los distintos proyectos de software de código abierto. Estas comunidades también contribuyen a que aumente la evolución, la popularidad y la disponibilidad de las bibliotecas y los marcos de código abierto.
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Ventajas del aprendizaje automático de código abierto
Las herramientas de aprendizaje automático de código abierto pueden ayudar a las empresas a resolver una gran variedad de desafíos tecnológicos y ofrecen las siguientes ventajas:
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Correcciones más rápidas
El software de aprendizaje automático de código abierto es gratuito y está disponible para todos, por lo que, naturalmente, atrae a muchos usuarios. Como resultado, si el software tiene un error o algo no funciona como debería, es muy probable que se pueda detectar y resolver rápidamente.
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Una gran comunidad de soporte técnico
Puesto que las plataformas de aprendizaje automático de código abierto atraen a muchos desarrolladores, crecen enormes comunidades en línea en torno a ellas. Estas comunidades ofrecen foros a los que los desarrolladores pueden recurrir cuando encuentran dificultades o quieren conocer la opinión de otras personas. En los foros en línea, se suele encontrar respuesta a la mayoría de los posibles problemas y, a medida que el aprendizaje automático se haga más popular, los conocimientos de la comunidad también seguirán aumentando.
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Oportunidad de ayudar a acelerar la aceptación del aprendizaje automático
Aunque el aprendizaje automático tiene un gran potencial e incontables casos de uso, es posible que algunos programadores lo encuentren abrumador si no tienen mucha experiencia con él. Es más probable que los desarrolladores experimenten con el aprendizaje automático si es de código abierto, ya que el carácter gratuito del software significa que no tienen prácticamente nada que perder al probarlo. Además, el software de código abierto está al alcance de desarrolladores con un amplio abanico de aptitudes, lo cual también aumenta el número de usuarios.
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Continuidad de los proyectos
Los desarrolladores pueden trabajar en el mismo proyecto durante años. Cuando usan herramientas de aprendizaje automático de código abierto, pueden tener la tranquilidad de que sus conocimientos y experiencia son portables. Esto hace que estas herramientas sean más atractivas aún, ya que pueden usarlas y mejorarlas con la certeza de que, si sus circunstancias cambian, no perderán sus contribuciones.
Proyectos de aprendizaje automático de código abierto
Style2paints
Style2paints, uno de los proyectos más populares en GitHub, permite a los usuarios colorear arte lineal fácilmente mediante IA.
Conversión profunda de voz
Las redes neuronales profundas permiten convertir cualquier voz a otra voz de destino mediante el reconocimiento y la síntesis de voz. De esta forma, se puede imitar la voz de algún famoso o cualquier otra persona.
ONNX Runtime
ONNX Runtime ayuda a acelerar el aprendizaje automático en una amplia gama de marcos, sistemas operativos y plataformas de hardware.
Kits de herramientas de IA responsable
Los kits de herramientas como Fairlearn, InterpretMLy Error Analysis permiten obtener información más detallada sobre el comportamiento de los modelos de aprendizaje automático, detectar falta de equidad y posibles errores, y buscar formas de crear programas de aprendizaje automático más responsables.
DeepSpeed
DeepSpeed es una biblioteca de optimización de aprendizaje profundo que ofrece entrenamiento de modelos a gran escala para todos los usuarios, desde científicos de datos que entrenan modelos en superequipos a escala masiva hasta quienes entrenan modelos en clústeres de bajas prestaciones o, incluso, en una sola GPU.
OpenAI
OpenAI ofrece herramientas para desarrollar, entrenar y comparar algoritmos de aprendizaje de refuerzo.
MLflow
MLFlow facilita la administración de todas las etapas del ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la experimentación hasta la implementación.
PyTorch
PyTorch ofrece entrenamiento, herramientas y bibliotecas para ayudar a crear proyectos de aprendizaje profundo.
¿Por qué el aprendizaje automático de código abierto mantiene a las empresas a un nivel competitivo?
En lo que respecta al aprendizaje automático, el software de código abierto puede facilitar el acceso y también ayudar a fomentar una mentalidad de innovación, crecimiento y comunidad en la empresa. Cuando las plataformas de aprendizaje automático de código abierto permiten que las empresas las utilicen y contribuyan, crean un bucle de comentarios, es decir, un lugar abierto para compartir ideas, resolver desafíos empresariales y hacer que los productos sean mejores y más fáciles de usar.
Además, al hacer que el aprendizaje automático sea más accesible, las plataformas de aprendizaje automático de código abierto ayudan a acelerar la adopción y la aceptación de la IA entre los desarrolladores y las empresas, lo que a su vez hace que la IA sea mejor y más inteligente en beneficio de todos.
Las herramientas de aprendizaje automático de código abierto también ayudan a las startups a darse a conocer. Cuando las organizaciones más nuevas ofrecen código abierto al público, consiguen que se reconozca su nombre y fomentan una confianza que podría dar lugar a nuevos usuarios.
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Cómo elegir una plataforma de aprendizaje automático de código abierto
¿Qué criterios deben tenerse en cuenta a la hora de evaluar las plataformas de aprendizaje automático de código abierto? Ten en cuenta los siguientes factores:
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Velocidad
Si tu proyecto dispone de un tiempo disponible limitado, querrás tener en cuenta la latencia de la plataforma. ¿Cuánto tiempo va a pasar desde que se inicie el proyecto hasta que se vean los primeros resultados? Consulta plataformas de streaming si el proyecto necesita obtener resultados en tiempo real.
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Facilidad de uso
¿Qué dificultad tiene la plataforma para instalarla, configurarla y usarla? ¿Es difícil programar? ¿Tiene una interfaz gráfica de usuario flexible?
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Facilidad de uso para desarrolladores
Aquí es donde querrás tener en cuenta la experiencia en programación de tu equipo. Si la programación no es una de sus aptitudes, busca plataformas que requieran escribir poco (o ningún) código. Algunas plataformas de aprendizaje automático de código abierto están diseñadas para desarrolladores experimentados, pero también hay disponibles muchas alternativas más sencillas.
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Comunidad
¿La plataforma dispone de una gran comunidad de colaboradores activa? Cuantos más usuarios, más probable es que se desarrollen recursos adicionales para sustentar la plataforma en el futuro.
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Interoperabilidad
¿La plataforma está pensada para ser una herramienta independiente o funciona con las otras aplicaciones de la organización? Piensa en cómo te gustaría usar la plataforma y si tiene interoperabilidad con las aplicaciones o marcos que te gustaría usar. Por ejemplo, uno de los marcos compatibles con Azure es PyTorch, un marco de aprendizaje profundo que da prioridad a Python. Azure también admite muchas otras aplicaciones, como TensorFlow y Scikit-Learn, pero es posible que otra plataforma no admita los marcos que necesitas.
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