Cuándo usar soluciones gratuitas o abiertas para IA


Existen muchas plataformas y herramientas gratuitas y abiertas para los desarrolladores de soluciones de IA. ¿Debe elegirlos o evitarlos?

Hoy en día, los sistemas de inteligencia artificial (IA) son omnipresentes. Pueden hacer muchas cosas increíbles como predecir comportamientos y patrones.

Muchas grandes empresas de tecnología también están integrando IA en su hardware. Apple lo ha integrado en sus chips para realizar varias operaciones de aprendizaje automático (ML). Incluso las unidades de procesamiento de gráficos ahora tienen algún tipo de integración de IA para mejorar el rendimiento, lo que no era el caso hace unos años.

Índice del contenido

La IA tiene su precio

Pero la IA no es barata. Hemos estado usando la IA clásica durante algún tiempo. Sin embargo, con la llegada de las redes neuronales, las cosas han cambiado drásticamente. Hemos llegado a un punto en el que puede simplemente escribir un símbolo del sistema y generar imágenes directamente desde su imaginación.

Las redes neuronales se descubrieron hace veinte años y la razón por la que funcionaban en ese entonces era la computación. Agregar capas de cómputo no era fácil en ese entonces y requería enormes costos de implementación, pero ese no es el caso hoy.

El aprendizaje automático es muy intensivo matemáticamente y requiere muchos conocimientos estadísticos. La aplicación de soluciones de inteligencia artificial no es pan comido, ya que debe estudiar todos los aspectos a fondo. Solo entonces podrá crear y aplicar estos modelos.

Aprender herramientas como Tensorflow y Kiras para hacer funcionar sus propios servidores no es una tarea fácil, y aquí es exactamente donde necesitamos soluciones de IA abiertas y gratuitas. Hubo un tiempo en el que usar soluciones de ML tampoco era tan fácil, ya que había muchos pasos a seguir. Afortunadamente, a día de hoy esto ya no es así, ya que puedes elegir el modelo que mejor se adapte a tus necesidades y sobre el que quieras trabajar.

índice de fragmentación del ADN

Para darte un ejemplo, un amigo mío que trabajaba como embriólogo me pidió que creara un modelo de ML para hacer el recuento de espermatozoides sanos y no sanos. Solían hacer un conteo manual de espermatozoides en cada paciente que tenían. Para contrarrestar esto, desarrollamos un modelo de aprendizaje automático que usa imágenes de esperma para distinguir entre esperma saludable y no saludable (ver Fig. 1).

Separación y segmentación de tonos
Fig. 1: Separación y segmentación de tonos

El modelo contó la proporción de esperma inyectado (esperma no saludable) a esperma normal para determinar el resultado final. Pasamos la mayor parte del tiempo preprocesando y luego aplicamos la separación tonal. Aplicamos el análisis de correlación canónica (CCA) para realizar la segmentación junto con algunas otras operaciones ortológicas.

Solo tuve unos días para crear este modelo de aprendizaje automático y no es una tarea fácil crear un modelo preciso en tan poco tiempo. Así que utilicé una solución de código abierto llamada Custom Vision de Microsoft, que facilita la carga, el entrenamiento y la evaluación de imágenes.

¿Qué es Visión Personalizada?

¿DÓNDE ESTÁ EL RESTO DEL CONTENIDO DE ESTE ARTÍCULO?

Este es contenido PREMIUM, eso significa solo eso
Los usuarios REGISTRADOS de nuestro sitio web pueden leerlo iniciando sesión.

Si es un usuario registrado, HAGA CLIC AQUÍ para iniciar sesión.
De lo contrario, ¡HAGA CLIC AQUÍ para registrarse GRATIS!

Si quieres conocer otros artículos parecidos a Cuándo usar soluciones gratuitas o abiertas para IA puedes visitar la categoría Electrónica.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Subir