Tipos de frameworks de IA que debes conocer

El desarrollo tecnológico nos facilita la vida, tanto a nivel personal como empresarial. Sin embargo, quienes se encargan de crear las herramientas tecnológicas, también necesitan de otras que hagan su trabajo más sencillo. Estas se conocen como framework, que se traduce como marco o entorno de trabajo, y que es una plantilla que sirve de base para la organización y el desarrollo de software. En este artículo, te contamos en qué consiste, cuáles son sus usos y sus tipos más conocidos.

¿Quieres adquirir más conocimiento acerca del desarrollo de la IA y cómo puede beneficiar a todo tipo de empresas? Entonces fórmate con nuestro Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios. Con este curso, aprenderás diferentes aplicaciones de machine learning en varios sectores para conocer cómo están transformando la forma de gestionar los modelos de negocio.

¿Qué es un framework y de qué está compuesto?

Un framework es, en el ámbito de la informática, estructura conceptual que proporciona un conjunto de herramientas, bibliotecas y patrones de diseño para facilitar el desarrollo de software. En otras palabras, son marcos de trabajo que funcionan como un esqueleto predefinido, y sobre el cual se puede construir una aplicación o un software.

En lo que respecta a sus componentes, incluyen bibliotecas de código reutilizables, módulos predefinidos, reglas de organización de archivos y directorios, patrones de diseño y convenciones de codificación. Por lo general, son usados por perfiles como los programadores, desarrolladores, full stack developers, etc., ya que permiten acelerar su trabajo, reducir los errores al mantener la coherencia y la estructura del código, y favorecer un entorno de trabajo que sea más colaborativo.

Su uso se extiende a otros ámbitos, como el Data Governance Framework, que se refiere a la recopilación de las reglas, los procesos y las funciones relativas a la privacidad y las normativas en el uso de datos a nivel empresarial.

El uso de los frameworks en la inteligencia artificial

En el campo de la inteligencia artificial (IA), un entorno de trabajo también tiene múltiples aplicaciones. Por ejemplo, son útiles para proporcionar herramientas y funcionalidades específicas para el desarrollo de modelos de IA. Estos frameworks, como TensorFlow, PyTorch o Keras, cuentan con multitud de funciones predefinidas para tareas comunes en inteligencia artificial, como el procesamiento de datos, la construcción y entrenamiento de modelos y la evaluación del rendimiento.

Con el paso de los años, los frameworks se han tenido que ir adaptando también al propio desarrollo tecnológico. Esto implica la integración de diferentes técnicas y algoritmos, que sean capaces de optimizar el rendimiento y la eficiencia, y mejorar la usabilidad y la accesibilidad para los desarrolladores. De hecho, existen ya algunos especializados en aplicaciones concretas, como el aprendizaje automático reforzado o el procesamiento del lenguaje natural.

¿En qué se diferencia un framework de una biblioteca?

A menudo se confunden los términos framework y biblioteca en el desarrollo de software, pero aunque están relacionados, son diferentes entre sí. El primero proporciona una estructura completa y predefinida para el desarrollo de aplicaciones, mientras que una biblioteca es un conjunto de funciones, clases y métodos que están codificados en un lenguaje de programación, y que cuentan con una interfaz definida para una tarea específica.

En el control de flujo es donde mejor se ve la diferencia. En un marco de trabajo, es este mismo el que controla el flujo de ejecución de la aplicación. Es decir, que determina cómo se estructura y se organiza el código del desarrollador. Por el contrario, en una biblioteca, es el desarrollador quien tiene el control total del flujo de ejecución y simplemente utiliza las funciones de la biblioteca según sea necesario. Además, el framework tiene una estructura más amplia y restrictiva, y la biblioteca es más flexible y se utiliza para tareas más específicas dentro de una aplicación.

A pesar de estas diferencias, ambos conceptos están estrechamente relacionados, puesto que el framework suele hacer uso de las bibliotecas para proporcionar funcionalidades específicas.

Tipos de framework más utilizados en inteligencia artificial

Como explicamos, un framework sirve de base para la creación de programas, bibliotecas y lenguaje interpretado, entre otras finalidades. Pero no hay uno solo, sino que son varios tipos que se adaptan a las necesidades del proyecto que se quiera realizar. Para elegir el que más idóneo, hay que observar cuáles son las características de dicho proyecto e identificar tanto las necesidades generales como las específicas de lo que se desea realizar.

A continuación puedes encontrar algunos ejemplos.

Open Source

Los frameworks Open Source son un software de código abierto. Es decir, que el código fuente que la compone se publica bajo una licencia de uso libre, por lo que permite a cualquier persona que lo utiliza llevar a cabo modificaciones sin que se requiera ningún tipo de licencia por derechos de autor.

De este modo, cualquier desarrollador podrá utilizar un código Open Source para sus necesidades concretas. Pero también reducirlo, modificarlo y mejorarlo. Como están basados en la metodología colaborativa, se consigue que se actualicen de manera constante y que se desarrollen nuevos usos mejorados. Una aplicación basada en el mismo concepto es el Open Source Intelligence (OSINT).

Son varios los software de código abierto más populares hoy en día, entre los que podemos destacar:

• TensorFlow. Plataforma de código abierto desarrollada por Google que se utiliza principalmente para el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático y redes neuronales. Es una de las herramientas más populares y ampliamente utilizadas en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Estos últimos se pueden entrenar y desplegar en diferentes dispositivos gracias a las diferentes herramientas, bibliotecas y recursos, pero también a la flexibilidad y escalabilidad con la que cuenta. Además, TensorFlow está optimizado para aprovechar al máximo el poder de procesamiento de unidades de procesamiento gráfico (GPU) y unidades de procesamiento tensorial (TPU).

• Apache SystemML. Plataforma de aprendizaje automático de código abierto diseñada para simplificar y escalar el proceso de implementación de algoritmos desde lenguajes de programación como R o Python, que se usan en el análisis de datos en conjuntos de datos pequeños, a entornos de Big Data como Scala. Ofrece una interfaz flexible en la que los usuarios escriben y ejecutan algoritmos de aprendizaje automático en entornos distribuidos. Con ello, se facilita el procesamiento de grandes volúmenes de datos con escalabilidad.
• Caffe es un framework de aprendizaje profundo que se centra en proporcionar un entorno flexible y eficiente para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Fue creado por Berkeley AI Research y sus colaboradores, y destaca por su enfoque en la expresión, velocidad y modularidad. Por estas características, es interesante para aplicaciones de visión por computadora y reconocimiento de imágenes.
• Torch es una biblioteca de aprendizaje de código abierto que destaca por su versatilidad y eficiencia. Se basa en el lenguaje de programación Lua, y abarca distintos algoritmos para el aprendizaje profundo. Para facilitar el rendimiento, utiliza LuaJIT para scripting y una implementación C subyacente.

Gemini

Gemini es el relevo de Google BARD o Biomedical Analysis, Resources, and Discovery. Se trata de una plataforma desarrollada por Google para acelerar la investigación en el campo biomédico, y cuyo funcionamiento era muy similar a ChatGPT.  La razón para el cambio se debe a un desarrollo más profundo, como la app nativa para Android, que permitirá escribir, hablar y usar imágenes para pedir ayuda al asistente de IA; o Gemini Advanced, que es el modelo avanzado y que ahora será de pago.

Otra aplicación de Gemini es su asistente de voz, que ahora será el sustituto del que usaba Google. No obstante, el funcionamiento es similar, con la opción de decir "Hey Google" o usando el botón de encendido pulsado.

Microsoft Azure

Microsoft Azure es una plataforma de servicios en la nube ofrecida por Microsoft. Abarca distintos servicios de computación, almacenamiento, redes, bases de datos y análisis, entre otros. Está presente en más de 60 países, y permite a las empresas construir, implementar y administrar aplicaciones y servicios de forma rápida y escalable. Todo ello sin tener que invertir en infraestructura física local.

En cuanto a sus aplicaciones, los clientes pueden utilizar los servicios de Azure para hospedar sus páginas web, desarrollar y desplegar aplicaciones, almacenar y procesar grandes volúmenes de datos o implementar soluciones de inteligencia artificial. Dispone además de varios modelos de implementación, como la nube pública, privada e híbrida. Se centra en la innovación continua y la escalabilidad.

Amazon IA

Amazon IA, o Amazon Web Services (AWS) Artificial Intelligence, es un conjunto de servicios y herramientas de inteligencia artificial que ofrece Amazon Web Services. Integran capacidades de IA en sus aplicaciones mediante el uso del framework proporcionado por AWS. Sus servicios incluyen Amazon SageMaker, que simplifica el proceso de entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje automático; Amazon Rekognition, con capacidades de reconocimiento de imágenes y vídeos; Amazon Comprehend, para el análisis de texto y la extracción de información; y Amazon Polly, que convierte texto en voz de forma natural.

Estos servicios están diseñados para ser altamente escalables y rentables. Es decir, que cualquier empresa, con independencia de su tamaño, puede aprovechar las capacidades de inteligencia artificial sin la necesidad de invertir en infraestructura. Amazon IA mejora la eficiencia operativa, ofrece experiencias de usuario más personalizadas y desarrolla nuevas aplicaciones innovadoras con capacidades de inteligencia artificial integradas.