¿Por qué debería usar herramientas de aprendizaje automático de código abierto ahora?

¿Por qué debería usar herramientas de aprendizaje automático de código abierto ahora?

  • Big Data
  • marzo 3, 2022
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fuente abierta aprendizaje automático Las herramientas se están convirtiendo rápidamente en una parte integral de cualquier equipo de ciencia de datos. La conveniencia y el rápido ritmo de publicación hacen uso de fuente abierta Herramientas una decisión fácil para aprendizaje automático proyectos De Google sobre OpenAI, hay un interés creciente en hacer que el software no tenga barreras. Ya que AI Los sistemas aprenden a través del entrenamiento y usan los que están fácilmente disponibles aprendizaje automático Las plataformas son un paso que puede ahorrar tiempo y dinero. En esta entrada de blog, analizamos cómo fuente abierta aprendizaje automático Las herramientas pueden ayudar a su equipo a comenzar con los datos.

¿Qué es el aprendizaje automático de código abierto?

aprendizaje automático es una rama de inteligencia artificial que crea algoritmos y modelos para comprender datos y hacer predicciones. Es un tema candente para las empresas que necesitan procesar grandes cantidades de datos para obtener información sobre los clientes, los productos o el mundo que los rodea. aprendizaje automático Las herramientas se pueden comprar como programas de software individuales, pero también se pueden encontrar en fuente abierta Paquetes como Tensor Flow, OpenAI, Pytorch, etc.

fuente abierta significa que el software es gratuito y está disponible para los desarrolladores. Los beneficios de fuente abierta aprendizaje automático Hay muchas herramientas. fuente abierta Las herramientas le brindan flexibilidad y control sobre cómo se procesan sus datos. Puede adaptar fácilmente estos paquetes a sus necesidades, incluso si no tiene experiencia en programación. También puede usarlos en cualquier sistema operativo común (Windows, linux).

¿Cuál es la exageración sobre los productos de aprendizaje automático de código abierto para la ciencia de datos?

La ciencia de datos es la nueva frontera empresarial. Los datos están explotando y los científicos de datos tienen una gran demanda. Para satisfacer esta demanda, fuente abierta aprendizaje automático Las herramientas son cada vez más populares.

Hay muchas razones por las que estas herramientas se han vuelto tan atractivas para las empresas. Brindan acceso a una amplia gama de algoritmos diferentes que, de otro modo, serían inaccesibles para las pequeñas empresas. También son más fáciles de instalar, mantener y usar sobre la marcha.

aprendizaje automático ayuda a los científicos de datos a aplicar cálculos complejos a big data. La capacidad de procesar el conocimiento existente y aprender constantemente de él demuestra ser extremadamente valiosa para los científicos de datos que construyen modelos. fuente abierta paquetes dentro pitón y R ayudan a optimizar los flujos de trabajo. aprendizaje automático ayuda a los equipos de ciencia de datos a crear automáticamente modelos que pueden analizar datos complejos y ofrecer resultados más rápidos y precisos de una manera más eficiente y que ahorra tiempo.

Según Salesforce, fuente abierta Las herramientas están detrás de las tecnologías basadas en datos y generadoras de datos. La cantidad de datos crece constantemente. Estas herramientas no solo reducen el tiempo que dedica a comenzar con la ciencia de datos, sino que también aumentan la probabilidad de que su equipo adopte una. fuente abierta mentalidad en el futuro. Veamos algunas razones para usarlo. fuente abierta aprendizaje automático herramientas.

Más innovación

fuente abierta Las herramientas fomentan la innovación porque básicamente puede ajustarlas y personalizarlas según sus necesidades, ampliando los usos y capacidades de las herramientas existentes. al abrir aprendizaje automático Las empresas de tecnología utilizan herramientas para impulsar la creatividad y la innovación. Cuanta más gente trabaje en ello aprendizaje automático herramientas, más probable es que surjan ideas disruptivas.

empresas inician la suya aprendizaje automático beneficio de los proyectos fuente abierta Herramientas para practicar y entrenar sus modelos antes de pasar a herramientas de nivel empresarial.

Resuelve problemas más rápido

fuente abierta Los proyectos están respaldados por una gran comunidad de científicos e ingenieros de datos que comparten modelos, conjuntos de datos y soporte previamente capacitados. Puede encontrar fácilmente modelos de reconocimiento de imágenes preparados para entrenar su herramienta de clasificación. A fuente abierta aprendizaje automático Así es como su modelo puede ayudar a transferir el aprendizaje de otro modelo. Por ejemplo, puede transferir capacidades de un modelo que ha aprendido a reconocer mesas al modelo que desea reconocer escritorios.

Desarrollo continuo

Google es una de las empresas colaboradoras fuente abierta proyectos para aprendizaje automáticocon sus tecnologías DeepMind, y regularmente fuente abierta aprendizaje automático proyectos Una de las razones que dan es para fomentar la investigación en curso. aprendizaje automático. Dependiendo de su proyecto ML, puede beneficiarse y abrir modelos pre-entrenados registros, para que no tenga que crear su modelo desde cero. En particular, puede evitar tener que recolectar masivamente registros. Debido a su disponibilidad y facilidad de uso, la comunidad de usuarios mejora constantemente fuente abierta aprendizaje automático herramientas.

Casos de uso de aprendizaje automático de código abierto

los aprendizaje automático de hoy se basa en el concepto de que las computadoras pueden aprender sin intervención humana al estar expuestas a nuevos datos y adaptarse. Esto conduce a una variedad de usos con los que puede estar familiarizado:

  • Coches autónomos
  • Ofertas de recomendación en línea
  • análisis de los sentimientos
  • detección de una estafa

La mayoría de las industrias que manejan cantidades masivas de datos han reconocido el valor de aprendizaje automático y han sido muy modificados a través del uso aprendizaje automáticoespecialmente fuente abierta.

Finanzas: Los bancos y las instituciones financieras utilizan aprendizaje automático Tecnología para identificar tendencias y conocimientos y prevenir el fraude. aprendizaje automático Las habilidades pueden identificar indicadores de alto riesgo, así como oportunidades de inversión.

cibernético seguridad: IoT y los entornos distribuidos amplían la superficie de ataque y generan grandes cantidades de datos que deben escanearse y monitorearse en busca de indicadores de amenazas. aprendizaje automático el software ayuda seguridad Los analistas identifican indicadores de compromiso y patrones de comportamiento del atacante. Esta tecnología también puede ayudar a reducir los falsos positivos porque aprende del conocimiento previo y puede filtrar y priorizar alertas.

Cuidado de la salud: Gracias a la popularidad de los sensores y dispositivos portátiles, aprendizaje automático es una tendencia creciente en el cuidado de la salud. La tecnología ayuda a los dispositivos a evaluar la salud de una persona en tiempo real, ayudando a los médicos a identificar tendencias y problemas que pueden mejorar el tratamiento.

Por qué las herramientas de aprendizaje automático de código abierto son esenciales para el trabajo en equipo de ciencia de datos

La ciencia de datos se trata principalmente de trabajo en equipo, ya que combina diferentes habilidades (datos, estadísticas, tecnología, etc.). Así como también, fuente abierta aprendizaje automático Las herramientas casi pueden convertirse en un miembro más del equipo, facilitando las tareas manuales y agilizando los flujos de trabajo. He aquí por qué pensamos fuente abierta aprendizaje automático es clave para cualquier equipo de ciencia de datos:

fuente abierta es más flexible: una de las principales diferencias con software propietario es la posibilidad de personalizar el software para tener más control sobre los proyectos que desarrollas. Ya que fuente abierta El software puede funcionar con una variedad de formatos de datos que su equipo puede evitar Dependencia de un proveedor.

Promueve el reclutamiento y la retención de empleados: ser competente fuente abierta significa que los profesionales tienen habilidades transferibles y las grandes empresas contribuyen a ello fuente abierta aprendizaje automático Proyectos para atraer y retener el mejor talento. Es por eso que estas tecnologías son estándar en las universidades y los círculos industriales.

fuente abierta ofrece más seguridad: la popularidad y el enfoque basado en la comunidad de fuente abierta ayuda a identificar posibles vulnerabilidades y solucionarlas rápidamente.

Pensamientos finales

aprendizaje automático es una tecnología esencial para resolver desafíos científicos y tecnológicos y solo puede hacerlo de manera efectiva con la ayuda de fuente abierta herramientas. fuente abierta aprendizaje automático Las herramientas pueden ofrecer a los científicos de datos una mayor precisión en la reproducción de resultados y acelerar el proceso de investigación.

La publicación Por qué debería usar herramientas de aprendizaje automático de código abierto ahora apareció primero en Datafloq.

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