Mejores herramientas y Software para Inteligencia Artificial

Mejores herramientas y Software para Inteligencia Artificial

Si deseas dedicarte a la Inteligencia Artificial o aplicarla a proyectos actuales, es necesario que dispongas de las mejores herramientas a tu alcance, siempre y cuando, se adapten a tu presupuesto. Algunas de las más utilizadas en la actualidad, son las siguientes.

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Apache Spark.

Apache Spark logo

Es una de las soluciones más empleadas en estos momentos, por los científicos de datos y desarrolladores de IA, que emplean grandes volúmenes de datos. Para trabajar con Python, aplicamos la librería PySpark. Sin embargo, Spark también es compatible con otros lenguajes de programación y no solo con Python, como por ejemplo con Java, R, Scala y SQL. Además de ser compatible con la lectura de archivos JSON, CSV, Cassandra etc. A esto hay que sumarle que también se puede correr desde AWS, con la ayuda de Jupyter. Todo un conjunto de funciones, que le han hecho así de popular.

Algunas empresas que utilizan Spark: Netflix, eBay y Nokia.

¿Qué ventajas tiene Apache Spark?

  • Open Source: se trata de un proyecto con una gran comunidad libre, con todas las ventajas que eso conlleva.
  • Velocidad: optimiza muy bien el hardware de la memoria RAM, para poder trabajar con petabytes de datos y varios clusters a la vez.
  • Multilenguaje: como antes hemos mencionado, es compatible con varios lenguajes de programación.
  • Alta demanda por empresas: es un framework muy demandado y los desarrolladores que lo aprenden, tienen un mejor futuro laboral.

Power bi.

logo de power bi

Power Bi es uno de los softwares más utilizados a nivel corporativo, en las empresas que trabajan con grandes volúmenes de datos. Cualquier usuario de nivel básico, puede crear gráficos e informes, con los datasets introducidos.

Los datasets pueden estar en los siguientes formatos: PBIX, CSV, XLS y con Power Query Editor, poder importar otros formatos como JSON o XML. Este software también permite aplicar modelos de Machine Learning como por ejemplo regresiones múltiples o K-nearest neighbors (KNN), además de poder hacer integraciones con Azure Cognitive Services. Principalmente, las BD’s que se pueden conectar con Power bi, son las bases de datos en SQL. Utiliza el lenguaje de programación “M”, para consultas Microsoft Power Query y “DAX” para realizar cáculos con Power Bi.

Algunas empresas que utilizan Power Bi: Bayer, Nokia y Zurich.

¿Qué ventajas tiene Power Bi?

  • Facilidad de uso: lo que puede suponer un gran ahorro en mano de obra cualificada.
  • Seguridad para evitar fugas de datos: que puede evitar problemas legales y hackeos.
  • Poder conectarse a fuentes de datos externas: proporcionando ahorro de tiempo y de recursos.
  • Integridad con otras herramientas de Azure.
  • Sin restricciones de almacenamiento: al tener compatibilidad con servicios cloud.

Apache Cassandra.

Apache Cassandra logo

Se trata de un gestor de bases de datos NoSQL. Como podemos observar, las bases de datos NoSQL, son las más empleadas en la mayoría de proyectos de Inteligencia Artificial, debido a que trabajan con grandes volúmenes de datos y estructuras diferentes. En el caso de Cassandra, posee su propio lenguaje de consulta. Esto hace que los expertos en Cassandra o profesionales que hayan trabajado con proyectos que apliquen esta tecnología, tengan una gran ventaja a la hora de crecer laboralmente o desarrollar software de IA más eficiente. Sin embargo, el lenguaje propio (CQL), es bastante similar al SQL, por lo que tampoco debería de ser un gran impedimento para desarrolladores junior.

Algunas empresas que utilizan Cassandra: Meta, Spotify y Reddit.

¿Qué ventajas tiene Apache Cassandra?

  • Tasa de fallos muy baja.
  • Alta escalabilidad. Este punto es muy importante, a la hora de ahorrar tiempo y recursos en futuras actualizaciones del proyecto que aplique esta tecnología.
  • Alta disponibilidad.
  • Replicación de datos.

Anaconda.

Anaconda Logo

Se trata de un suite open source, con el que correr software en Python y R ¿Por qué utilizar Anaconda? Algunas veces determinadas librerías tienen conflictos de instalación y compatibilidad, sin embargo, con el software de Anaconda, se tienen menos errores en ese sentido. Es compatible con la consola de Windows, integración con Jupyter NoteBook, MacOS y más entornos de Linux. Ofrece el servicio de Anaconda Cloud que permite almacenar y compartir archivos de código, junto con paquetes de software en la nube.

Algunas empresas que utilizan Anaconda:  Bank of America y  JPMorgan Chase.

¿Qué ventajas tiene Anaconda?

  • Contiene más de 1500 paquetes.
  • Tiene herramientas para Machine Learning y Deep Learning.
  • Ahorra tiempo a la hora de instalar librerías.
  • Almacena proyectos en Cloud.

AWS.

logo aws

AWS es la plataforma de Amazon para trabajar en cloud. Gracias a ella, se pueden desplegar todo tipo de proyectos. Una de las formas más populares de desplegar proyectos en AWS, es mediante Putty y conexiones SSH, que permiten trabajar con consola en remoto de una forma muy sencilla y segura.

Recientemente se está haciendo popular el perfil profesional de DevOps, que trata de trabajadores que se encargan de gestionar el despliegue y mantenimiento, de proyectos en Cloud, sobre todo en AWS, que es el más empleado, en competencia con IBM, Azure, Google etc.

Algunas empresas que utilizan AWS:  Linkedin, Meta y SAP.

¿Qué ventajas tiene AWS?

  • Flexibilidad y distribución geográfica.
  • Multitud de herramientas.
  • Mayor seguridad.
  • Gran documentación y tutoriales para aprender a utilizarlo.

Visual Studio Code.

vs code

Es uno de los entornos de desarrollo más empleados en la actualidad, para todo tipo de lenguajes de programación. Como en Inteligencia Artificial, los lenguajes que más se utilizan son Python y R, este entorno, este es uno de los favoritos por los desarrolladores. Sublime Text, también es muy bueno, pero para grandes proyectos es recomendable el uso de Visual Studio Code. Es necesario instalar la extensión de Python para poder programar con ese lenguaje y para programar con R, la extensión de R Tools.

¿Qué ventajas tiene Visual Studio Code?

  • Más rápido que Pycharm. Ya que Visual Studio, gasta menos recursos.
  • Tiene Debugger. Por lo que es mejor que otros editores más simples.
  • Integración con GitHub.

Jupyter.

jupyter

Se trata de una shell interactiva a la que se accede mediante web, con la que se crean documentos que se organizan por bloques. En cada bloque se pueden poner fórmulas matemáticas, gráficos, archivos multimedia y ejecutar códigos de programación en varios lenguajes y en diferentes pasos. Los bloques también se pueden emplear para comentar el proyecto, mediante texto. Los documentos en Jupyter se pueden compartir.

Apache Spark es compatible con la integración con Jupyter. Los profesionales de análisis de datos, utilizan muy a menudo la herramienta de Jupyter.

Algunas empresas que utilizan Jupyter:  Trivago, Yelp y Delivery Hero.

¿Qué ventajas tiene Jupyter?

  • Probar y ejecutar código en partes específicas y no todo al completo.
  • Compartir documentos de forma sencilla.
  • La forma de documentar es muy clara.
  • Compatible con AWS.

MongoDB.

MongoDB

MongoDB es un gestor de bases de datos NoSQL, que ha sido desarrollado en C++, que se basa en documentos BSON, que realmente tienen la estructura de JSON y en vez de utilizar “tablas” se utilizan “colecciones”. Si tu proyecto de IA está basado en datasets con JSON, trabajar con este tipo de base de datos, resulta mucho más cómodo y sencillo.

Permite almacenar cantidades considerables de datos no estructurados. La instalación es sencilla y además también tiene versión cloud. A parte de ser empleado en proyectos de IA con Python, también es muy empleado en proyectos programados con JavaScript y Node.js.

Algunas empresas que utilizan MongoDB:  Barclays, Royal Bank of Scotland y Verizon.

¿Qué ventajas tiene MongoDB?

  • Fácil instalación.
  • Servicio cloud desde la web oficial.
  • Gran escalabilidad, permitiendo la creación de más nodos.
  • Permite clusters distribuidos.

Tableau.

tableau

Es un software de Inteligencia Empresarial, con algunas cosas en común con Power Bi. La principal función de este programa es la interpretación/analítica de datos e integración de infraestructuras de datos. Se puede conectar a fuentes de datos como las de Salesforce, SQL Server, Google Analytics , MongoDB, entre otras y realizar las integraciones correspondientes.

Algunas empresas que utilizan Tableau:  Coca-Cola, Nike y Skype.

¿Qué ventajas tiene Tableau?

  • Visualización de datos excelente.
  • Soporta varios lenguajes de scripting.
  • Se implementa fácilmente.

¿Cuáles son las mejores librerías para trabajar con IA?

  • Scikit-Learn: es de las librerías más empleadas en IA, que incluye algoritmos de clasificación, algoritmos de regresión y diferented algoritmos de identificación de patrones en grupos.
  • TensorFlow: desarrollada por Google y una de las más avanzadas en la actualidad. Trabaja con redes neuronales, que sirven para todo tipo de usos, como por ejemplo la interpretacion de imágenes, sistemas de recomendaciones o algoritmos aplicados a la salud. Algo interesante, es que también es compatible con Javascript.
  • Pandas: la librería más utilizada para trabajar con estructuras de datos, grandes volúmenes de datos y trabajar con archivos en CSV, XLS, JSON, XML, TXT etc.


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¿Cuál es el mejor hardware para trabajar con IA?

A la hora de trabajar en proyectos de IA o estudiar Deep Learning, el hardware se convierte en una desventaja, ya que se necesita una gráfica potente que suele ser cara, mucha RAM para procesar millones de datos y buen hardware en general.

  • Tensorbook: se trata de un portátil creado especialmente para profesionales del Deep Learning y Machine Learning. La RAM es de 64GB (Modelo 2022) y tiene la tarjeta gráfica de NVIDIA más potente del mercado, para portátiles.
  • Dell Alienware: esta gama de Dell también es recomendable para profesionales de IA, debido al hardware potente en gráfica y RAM.
  • Alternativa eficiente: trabajar en cloud, puede ser una idea acertada, para que el hardware no se desfase de forma rápida y abaratar costes en determinados proyectos o equipos de programación. Ya que esta industria evoluciona tan rápido que el hardware podría desfasarse en meses.

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