¿Qué son los marcos de IA?

Los primeros marcos de IA comenzaron en las comunidades académicas o de investigación como una forma de apoyar el desarrollo de redes neuronales. A medida que evolucionó el deep learning, los marcos que siguieron se adaptaron a modelos de IA a gran escala y casos de uso más específicos, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Los marcos de IA también se hicieron ampliamente accesibles para científicos de datos novatos, desarrolladores de IA principiantes y empresas sin experiencia en machine learning, lo que facilitó el acceso a la IA.

Los marcos de IA tienen funciones integradas que ayudan a acelerar y simplificar los pipelines de machine learning. Si bien cada marco varía, los elementos típicos incluyen:

• Paquetes y bibliotecas para preparar, procesar y cargar conjuntos de datos

• Implementaciones de algoritmos comunes de machine learning

• Modelos preconfigurados y preentrenados listos para ser afinados o implementados

• Métodos para el entrenamiento y la evaluación de modelos

• Interfaces de programación de aplicaciones (API) para facilitar el desarrollo de la IA en diferentes lenguajes de programación

• Extensiones para optimizar los hiperparámetros y el rendimiento del modelo

Algunos marcos ofrecen estas características avanzadas:

• API y bibliotecas de entrenamiento distribuidas para entrenar modelos en múltiples máquinas o GPU a través de la computación paralela

• Herramientas deMLOps para la implementación y monitorización de modelos

• Herramientas de visualización para comprender mejor los modelos a través de histogramas de pesos y sesgos, gráficos de curvas de aprendizaje y predicciones de modelos, y gráficos de métricas como precisión y pérdida

Diseñar la arquitectura subyacente de los sistemas de IA puede ser complicado, pero construirla desde cero aumenta la dificultad. Los marcos de IA encapsulan la complejidad del machine learning en módulos, por lo que se reduce el tiempo y el esfuerzo dedicados a comprender las matemáticas y las estadísticas subyacentes y a transformarlas en código de software.

Estas son algunas de las principales ventajas de los marcos de IA:

• Reducción de los costes de desarrollo

• Flujos de trabajo estandarizados

• Implementación más rápida

Los bloques de construcción predefinidos que incluyen los marcos de IA permiten a las organizaciones ahorrar en los costes iniciales de desarrollo. En lugar de gastar en desarrollar aplicaciones de IA desde cero, las empresas pueden invertir en crear soluciones dirigidas a las necesidades empresariales y de los clientes.

Los marcos proporcionan metodologías fundamentales y herramientas de IA para el proceso de desarrollo. Como tales, ayudan a establecer flujos de trabajo estándar de machine learning escalables para diversos proyectos de IA, desde la automatización, la visión artificial y la IA generativa hasta la comprensión del lenguaje natural y la robótica.

El entorno de desarrollo de software completo de los marcos de IA ayuda a acelerar y optimizar el proceso. También abre nuevas vías para la creación rápida de prototipos, lo que puede conducir a una innovación y una comercialización más rápidas de las aplicaciones con IA.

Las empresas tienen varias opciones entre las que elegir, por lo que deben tener en cuenta sus requisitos y casos de uso. Un marco adecuado debe satisfacer las necesidades a corto plazo de la empresa, abordar sus objetivos a largo plazo y adaptarse a sus capacidades técnicas.

A continuación, se indican algunos factores que hay que tener en cuenta a la hora de seleccionar un marco de IA:

• Facilidad de uso

• Integración

• Interpretabilidad y explicabilidad

• Código abierto frente a código cerrado

• Rendimiento y escalabilidad

A pesar de sus componentes predefinidos, un marco de IA sigue teniendo una curva de aprendizaje. Las empresas pueden probar diferentes marcos para evaluar su facilidad de uso y comprobar si cuentan con documentación clara y detallada, tutoriales y otros recursos que faciliten la curva de aprendizaje.

La compatibilidad de un marco de IA con la pila tecnológica de una organización es esencial. Los equipos de TI deben evaluar en qué medida se integra un marco con las fuentes de datos, la infraestructura y otras plataformas.

La capacidad de interpretar los resultados y outputs de los algoritmos de machine learning, así como de comprender los procesos de toma de decisiones subyacentes a los modelos de IA, suele ser crucial para sectores como la sanidad y las finanzas. Algunos marcos de IA incorporan técnicas para hacer la IA más interpretable y explicable.

Los marcos de IA de código abierto suelen ser gratuitos para cualquier uso, mientras que los marcos propietarios suelen requerir una licencia para uso comercial. Los marcos de código abierto son rentables y ofrecen un mayor control y transparencia. Por su parte, los marcos propietarios incluyen asistencia dedicada y oportuna, así como características más avanzadas.

El alto rendimiento y la escalabilidad son fundamentales, especialmente para los sistemas de IA que gestionan grandes volúmenes de datos o que requieren respuestas en tiempo real. Estos sistemas pueden beneficiarse de marcos con características de optimización y funcionalidades de formación distribuida.

Los marcos siguen mejorando a medida que avanza la IA. Y, aunque es imposible mencionar todos los marcos existentes, a continuación se muestra una lista de algunos de los más actuales y populares:

• Hugging Face

• IBM Watson Studio

• Keras

• LangChain

• Pytorch

• Scikit-learn

• TensorFlow

Hugging Face es una empresa conocida por su biblioteca de modelos de transformadores centrados en el PLN y su dinámica comunidad de código abierto. Su Model Hub actúa como una plataforma para compartir y acceder a una miríada de modelos de IA preentrenados. Hugging Face también contiene bibliotecas para procesar conjuntos de datos y evaluar modelos y herramientas para el servicio de modelos.

IBM Watson Studio ayuda a los científicos de datos, desarrolladores y analistas a crear, ejecutar y gestionar modelos de IA. Incluye estas características:

• Una biblioteca de modelos de PLN

• Herramientas de visualización

• Modelos de optimización que se pueden utilizar para la toma de decisiones

• AutoAI para automatizar la preparación de los datos, el desarrollo de modelos, la ingeniería de características y la optimización de hiperparámetros

• Herramientas MLOps para implementar y monitorizar modelos de machine learning

• Herramientas de gobierno de la IA

Keras se autodefine como "una API de deep learning diseñada para seres humanos, no para máquinas". Su objetivo es facilitar el desarrollo de modelos tanto a principiantes como a expertos.

Su API de alto nivel está escrita en Python y puede ejecutarse en otros marcos como TensorFlow y PyTorch. Esta API central incluye métodos integrados para crear, entrenar y evaluar modelos. Keras también admite el aprendizaje por transferencia, el afinado y el entrenamiento distribuido.

Otros miembros del ecosistema Keras son la biblioteca KerasHub de modelos preentrenados, el marco de optimización de hiperparámetros KerasTuner y la biblioteca Keras Recommenders, que sirve para crear motores de recomendación.

LangChain es un marco de código abierto para crear aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), incluidos chatbots y agentes de IA. Utiliza una arquitectura modular en la que cada módulo representa abstracciones que encapsulan los conceptos y pasos complejos necesarios para trabajar con LLM. Estos componentes modulares pueden encadenarse entre sí para crear aplicaciones de IA. Su plataforma LangSmith permite la depuración, las pruebas y la monitorización del rendimiento.

PyTorch es un pionero en el campo de los marcos de IA. Se trata de un marco de deep learning de código abierto que combina la biblioteca de machine learning de Torch con una API de alto nivel basada en Python. Demuestra versatilidad a través de una amplia gama de arquitecturas de redes neuronales, desde algoritmos de regresión lineal simples hasta redes neuronales convolucionales complejas.

El marco es conocido por representar modelos de deep learning como gráficos de cálculo dinámicos, lo que ofrece a los desarrolladores de IA la flexibilidad de modificar el código de un modelo sin tener que restablecerlo por completo durante las fases de desarrollo, depuración y entrenamiento. PyTorch también cuenta con un rico ecosistema de bibliotecas y herramientas que complementan sus características principales.

Scikit-learn es uno de los primeros kits de herramientas de código abierto para la ciencia de datos y el machine learning. Está construido sobre las bibliotecas Python NumPy, para cálculos matemáticos y numéricos, SciPy, para cálculos científicos, y Matplotlib, para visualización. Scikit-learn tiene una amplia variedad de algoritmos para el aprendizaje supervisado y no supervisado, funciones de selección y evaluación de modelos, módulos de transformación de conjuntos de datos, servicios de carga de conjuntos de datos y herramientas para el análisis predictivo de datos.

TensorFlow es otro pionero del marco de IA de código abierto. Trata los datos como matrices multidimensionales llamadas tensores, luego construye un gráfico computacional que mapea el flujo de datos entre operaciones en una red neuronal. También admite la ejecución rápida, en la que las operaciones se ejecutan inmediatamente sin crear un gráfico computacional.

TensorFlow, creado por Google, ofrece un ecosistema sólido de conjuntos de datos, modelos, herramientas, bibliotecas y extensiones para crear e implementar modelos de machine learning, e incluso un paquete full-stack dedicado a la creación de motores de recomendación. También cuenta con el apoyo activo de la comunidad y una gran cantidad de recursos educativos sobre machine learning.

Además, el marco de código abierto pone a disposición un conjunto de recursos para incorporar prácticas de IA responsable en cada fase del proceso de machine learning. Entre estos recursos se encuentran herramientas para examinar conjuntos de datos en busca de posibles sesgos, técnicas de preservación de la privacidad, como el aprendizaje federado, y bibliotecas para evaluar métricas como la equidad.