No hay duda que uno de los recursos de marketing más valiosos en la actualidad es la IA. Por ello, en este artículo te hablaremos sobre las mejores herramientas de inteligencia artificial.
Hemos preparado una lista de las herramientas IA más populares, cada una de ellas con sus propias características y beneficios.
Indice:
Estás son las 10 mejores herramientas de inteligencia artificial
A continuación te compartimos una lista de algunas de las mejores herramientas de IA disponibles. En cada una de ellas encontrarás una descripción detallada con sus principales características:
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker es una de las mejores herramientas de inteligencia artificial. Se trata de un servicio completamente administrado por Amazon Web Services (AWS) que simplifica el proceso de creación, capacitación e implementación de modelos de aprendizaje automático.
Como resultado, esta herramienta de IA proporciona una variedad de recursos y marcos, incluido el etiquetado de datos, el entrenamiento de modelos y el ajuste automático de modelos. Gracias a esto, se ha convertido en una excelente opción para el desarrollo de la inteligencia artificial escalable.
Google Cloud AI Platform (inteligencia artificial en la nube de Google)
Google Cloud AI Platform es un conjunto integral de herramientas y servicios que permite a las empresas crear, implementar y administrar modelos de IA a escala.
La herramienta de inteligencia artificial de Google ofrece funciones como entrenamiento de modelos de IA, ajuste de hiper parámetros e implementación de modelos.
Además de esto, la plataforma admite marcos populares como TensorFlow y PyTorch, lo que la convierte en una opción versátil para el desarrollo de IA.
IBM Watson
IBM Watson es otra de las mejores herramientas de inteligencia artificial. En este caso se trata de una sólida plataforma de IA que proporciona una variedad de herramientas para el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático, la visión por ordenador y más.
No solo eso, también brinda acceso a modelos de inteligencia artificial preconstruidos y API que se pueden integrar fácilmente en las aplicaciones. Todo ello ha permitido que los desarrolladores aprovechen las capacidades avanzadas de IA, incluso sin tener un conocimiento extenso de codificación.
Microsoft Azure Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learning también es un recurso de inteligencia artificial con múltiples aplicaciones. Se trata de un servicio basado en la nube que permite a los desarrolladores crear, implementar y administrar modelos de aprendizaje automático.
Una característica muy útil de Azure Machine es que cuenta con una interfaz visual para la preparación de datos. De hecho, a través de dicha interfaz se puede realizar el entrenamiento y la implementación de modelos.
Además, brinda soporte para marcos populares como TensorFlow y PyTorch. Y eso no es todo, Azure Machine Learning se integra bien con otras herramientas y servicios de Microsoft.
PyTorch
PyTorch es otro marco de aprendizaje automático de código abierto conocido por su simplicidad y facilidad de uso. En este caso, la herramienta de inteligencia artificial ofrece un gráfico computacional dinámico, lo que lo hace adecuado para tareas que requieren flexibilidad y ajustes de modelo sobre la marcha.
PyTorch ha ganado popularidad en la comunidad de investigación y brinda un soporte excelente para los modelos de aprendizaje profundo.
TensorFlow
TensorFlow es una herramienta de inteligencia artificial de aprendizaje automático y de código abierto, desarrollada por Google. Proporciona un ecosistema integral para construir e implementar modelos de IA, con soporte tanto para el aprendizaje profundo, como para los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático.
La herramienta proporciona flexibilidad, escalabilidad y una amplia gama de modelos preconstruidos. Debido a esto, se le considera una opción popular entre los desarrolladores.
H2O.ai
H2O.ai es una plataforma de IA de código abierto que ofrece herramientas para el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la selección automática de modelos.
Proporciona una interfaz fácil de usar para el pre-procesamiento de la información, el entrenamiento e implementación de modelos. También ofrece capacidades de AutoML, que automatizan el proceso de selección de la mejor arquitectura de modelo e hiper parámetros.
DataRobot
Se le considera una de las mejores herramientas de inteligencia artificial porque permite a los usuarios crear e implementar modelos de IA sin una gran experiencia en codificación o ciencia de datos.
Cuenta con una interfaz de arrastrar y soltar para la preparación de datos, entrenamiento y evaluación de modelos. DataRobot también proporciona funciones avanzadas como análisis de series temporales, detección de anomalías y procesamiento de lenguaje natural.
Salesforce Einstein:
Lo interesante de Salesforce Einstein es que se trata de una plataforma de CRM impulsada por la inteligencia artificial. Fue diseñada para aprovechar el aprendizaje automático y proporcionar información personalizada, recomendaciones, así como brindar capacidades de automatización.
La plataforma analiza los datos de los clientes, identifica patrones y ayuda a las empresas a ofrecer campañas de marketing más específicas, mejorar la previsión de ventas y mejorar el servicio al cliente.
Clarifai:
Clarifai también es una plataforma de inteligencia artificial especializada en visión artificial y reconocimiento de imágenes. Por lo tanto, brinda modelos preconstruidos y API para múltiples tareas como detección de objetos, clasificación de imágenes y reconocimiento facial.
La sólida tecnología de Clarifai la convierte en una de las mejores herramientas de inteligencia artificial para industrias como el comercio electrónico, la atención médica y la moderación de contenido.
Conclusión
Todas estás herramientas de inteligencia artificial ofrecen una amplia gama de funciones y capacidades. Lo genial de ello, es que dichas herramientas se adaptan a diferentes necesidades y niveles de experiencia.
Sin embargo, elegir la herramienta más adecuada depende de tus requisitos específicos, los recursos disponibles y la complejidad de tus proyectos de IA.
