Mejor Software de Redes Neuronales Artificiales
Las redes neuronales artificiales (ANN) son modelos computacionales diseñados para imitar las redes neuronales que se encuentran en el cerebro humano. Se adaptan a nueva información y aprenden a tomar decisiones basadas en ella, teóricamente reflejando los procesos de toma de decisiones humanos. Las ANNs se utilizan ampliamente en diversas industrias, incluyendo la salud, las finanzas, la automoción y la tecnología, para automatizar tareas complejas, mejorar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia operativa.
Las ANNs requieren un conjunto de datos como base para el aprendizaje. Cuantos más datos tengan, más conexiones pueden establecer. Esto, a su vez, mejora sus capacidades de aprendizaje. A medida que las ANNs aprenden, pueden proporcionar consistentemente resultados precisos alineados con soluciones definidas por el usuario. Las empresas utilizan las ANNs para análisis predictivo, detección de anomalías, análisis del comportamiento del cliente y más.
Un subconjunto de las ANNs son las redes neuronales profundas (DNN). Se caracterizan por múltiples capas ocultas entre las capas de entrada y salida. Estas redes son esenciales para construir aplicaciones inteligentes con funcionalidades de aprendizaje profundo como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el reconocimiento de voz. Las DNNs son particularmente útiles en aplicaciones que requieren alta precisión y la capacidad de aprender patrones complejos a partir de grandes conjuntos de datos.
Las ANNs forman la base para varios algoritmos de aprendizaje profundo, incluyendo pero no limitado a reconocimiento de imágenes, NLP, reconocimiento de voz, sistemas autónomos, motores de recomendación y modelos generativos. Por ejemplo, en el sector de la salud, las ANNs ayudan en el diagnóstico de enfermedades a partir de imágenes médicas, mientras que en finanzas, se utilizan para la detección de fraudes y la gestión de riesgos.
Para calificar para la inclusión en la categoría de Redes Neuronales Artificiales, un producto debe:
Proporcionar una red basada en unidades neuronales interconectadas para habilitar capacidades de aprendizaje Ofrecer una base para algoritmos de aprendizaje más profundos, incluyendo DNNs con múltiples capas ocultas Vincularse a fuentes de datos para alimentar información a la red neuronal Soportar procesos de entrenamiento, prueba y evaluación de modelos Integrarse con otras herramientas y marcos de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (AI) Permitir escalabilidad para manejar grandes conjuntos de datos y cálculos complejos Incluir documentación y recursos de soporte para los usuariosMejor Software de Redes Neuronales Artificiales de un vistazo
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Más Información Sobre Software de Redes Neuronales Artificiales
¿Qué es el Software de Redes Neuronales Artificiales?
El software de redes neuronales artificiales (RNA), a menudo utilizado como sinónimo de software de aprendizaje profundo, automatiza tareas para los usuarios aprovechando las redes neuronales artificiales para producir un resultado, a menudo en forma de predicción. Aunque algunos distinguen entre las RNA y el aprendizaje profundo (argumentando que este último se refiere al entrenamiento de las RNA), esta guía usará los términos de manera intercambiable. Estas soluciones suelen estar integradas en varias plataformas y tienen casos de uso en diversas industrias. Las soluciones basadas en redes neuronales artificiales mejoran la velocidad y precisión de los resultados deseados al refinarlos constantemente a medida que la aplicación procesa más datos de entrenamiento.
El software de aprendizaje profundo mejora los procesos e introduce eficiencia en múltiples industrias, desde servicios financieros hasta agricultura. Las aplicaciones de esta tecnología incluyen la automatización de procesos, el servicio al cliente, la identificación de riesgos de seguridad y la colaboración contextual. Notablemente, los usuarios finales de aplicaciones potenciadas por aprendizaje profundo no interactúan directamente con el algoritmo. Más bien, el aprendizaje profundo impulsa el backend de la inteligencia artificial (IA) con la que los usuarios interactúan. Algunos ejemplos destacados incluyen software de chatbots y software de gestión de reclamaciones de seguros automatizado.
¿Qué Tipos de Software de Redes Neuronales Artificiales Existen?
Existen dos tipos principales de software de redes neuronales artificiales: redes neuronales recurrentes (RNN) y redes neuronales convolucionales (CNN). El tipo de red neuronal generalmente no afecta el producto final que los clientes usarán, pero podría afectar la precisión del resultado. Por ejemplo, si una herramienta de reconocimiento de imágenes está construida usando CNN o RNN importa poco a las empresas que la emplean para tratar con clientes. A las empresas les importa más el impacto potencial de implementar un asistente virtual bien hecho en su modelo de negocio.
Redes neuronales convolucionales (CNN)
Las redes neuronales convolucionales (CNN) extraen características directamente de los datos, como imágenes, eliminando la necesidad de extracción manual de características. La extracción manual de características requeriría que el científico de datos determine los diversos componentes y aspectos de los datos. Con esta tecnología, la red neuronal lo determina por sí misma. Ninguna de las características está preentrenada; en cambio, son aprendidas por la red cuando se entrena con el conjunto de imágenes dado. Esta característica de extracción automática de características hace que los modelos de aprendizaje profundo sean altamente efectivos para la clasificación de objetos y otras aplicaciones de visión por computadora.
Redes neuronales recurrentes (RNN)
Las redes neuronales recurrentes (RNN) utilizan datos secuenciales o datos de series temporales. Estos algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan comúnmente para problemas ordinales o temporales. Se aprovechan principalmente utilizando datos de series temporales para hacer predicciones sobre eventos futuros, como la previsión de ventas.
¿Cuáles son las Características Comunes del Software de Redes Neuronales Artificiales?
Las características principales dentro del software de redes neuronales artificiales ayudan a los usuarios a mejorar sus aplicaciones, permitiéndoles transformar sus datos y derivar información de ellos de las siguientes maneras:
Datos: La conexión a fuentes de datos de terceros es clave para el éxito de una aplicación de aprendizaje automático. Para funcionar y aprender adecuadamente, el algoritmo debe ser alimentado con grandes cantidades de datos. Una vez que el algoritmo ha procesado estos datos y aprendido las respuestas correctas a las consultas típicamente realizadas, puede proporcionar a los usuarios un conjunto de respuestas cada vez más preciso. A menudo, las aplicaciones de aprendizaje profundo ofrecen a los desarrolladores conjuntos de datos de muestra para construir sus aplicaciones y entrenar sus algoritmos. Estos conjuntos de datos preconstruidos son cruciales para desarrollar aplicaciones bien entrenadas porque el algoritmo necesita ver una gran cantidad de datos antes de estar listo para tomar decisiones correctas y dar respuestas correctas. Además, algunas soluciones incluirán capacidades de enriquecimiento de datos, como la anotación, categorización y enriquecimiento de conjuntos de datos.
Algoritmos: La característica más crucial de cualquier oferta de aprendizaje automático, ya sea de aprendizaje profundo o no, es el algoritmo. Es la base sobre la cual se basa todo lo demás. Las soluciones proporcionan algoritmos preconstruidos o permiten a los desarrolladores construir los suyos propios en la aplicación.
¿Cuáles son los Beneficios del Software de Redes Neuronales Artificiales?
El software de redes neuronales artificiales es útil en muchos contextos e industrias diferentes. Por ejemplo, las aplicaciones impulsadas por IA suelen utilizar algoritmos de aprendizaje profundo en el backend para proporcionar a los usuarios finales respuestas a consultas.
Desarrollo de aplicaciones: El software de redes neuronales artificiales impulsa el desarrollo de aplicaciones de IA que agilizan procesos, identifican riesgos y mejoran la efectividad.
Eficiencia: Las aplicaciones impulsadas por aprendizaje profundo están mejorando constantemente debido al reconocimiento de su valor y la necesidad de mantenerse competitivas en las industrias en las que se utilizan. También aumentan la eficiencia de las tareas repetitivas. Un ejemplo destacado de esto se puede ver en eDiscovery, donde el aprendizaje profundo ha creado grandes avances en la eficiencia con la que se revisan los documentos legales y se identifican los relevantes.
Reducción de riesgos: La reducción de riesgos es uno de los casos de uso más significativos en los servicios financieros para aplicaciones de aprendizaje automático. Las aplicaciones de IA impulsadas por aprendizaje profundo identifican riesgos potenciales y los señalan automáticamente basándose en datos históricos de comportamientos riesgosos pasados. Esto elimina la necesidad de identificación manual de riesgos, que es propensa a errores humanos. La reducción de riesgos impulsada por aprendizaje profundo es útil en las industrias de seguros, finanzas y regulación, entre otras.
¿Quién Usa el Software de Redes Neuronales Artificiales?
El software de IA tiene aplicaciones en casi todas las industrias. Algunas industrias que se benefician de las aplicaciones de aprendizaje profundo incluyen servicios financieros, ciberseguridad, reclutamiento, servicio al cliente, energía y regulación.
Marketing: Las aplicaciones de marketing impulsadas por aprendizaje profundo ayudan a los especialistas en marketing a identificar tendencias de contenido, dar forma a la estrategia de contenido y personalizar el contenido de marketing. Los algoritmos específicos de marketing segmentan las bases de clientes, predicen el comportamiento del cliente basado en comportamientos pasados y demografía del cliente, identifican prospectos de alto potencial, y más.
Finanzas: Las instituciones de servicios financieros están aumentando su uso de aplicaciones impulsadas por aprendizaje automático para mantenerse competitivas con otras en la industria que están haciendo lo mismo. A través de aplicaciones de automatización de procesos robóticos (RPA), que suelen estar impulsadas por algoritmos de aprendizaje automático, las empresas de servicios financieros están mejorando la eficiencia y efectividad de los departamentos, incluyendo la detección de fraudes, el lavado de dinero y más. Sin embargo, los departamentos en los que estas aplicaciones son más efectivas son aquellos en los que hay una gran cantidad de datos para gestionar y muchas tareas repetitivas que requieren poco pensamiento creativo. Algunos ejemplos pueden incluir la revisión de miles de reclamaciones de seguros e identificar aquellas con un alto potencial de ser fraudulentas. El proceso es similar, y el algoritmo de aprendizaje automático puede procesar los datos para lograr el resultado deseado mucho más rápido.
Ciberseguridad: Los algoritmos de aprendizaje profundo se están desplegando en aplicaciones de seguridad para identificar mejor las amenazas y tratarlas automáticamente. La naturaleza adaptativa de ciertos algoritmos específicos de seguridad permite que las aplicaciones aborden amenazas en evolución más fácilmente.
¿Cuáles son las Alternativas al Software de Redes Neuronales Artificiales?
Las alternativas al software de redes neuronales artificiales que pueden reemplazarlo parcial o completamente incluyen:
Software de procesamiento de lenguaje natural (NLP): Las empresas centradas en casos de uso basados en el lenguaje (por ejemplo, examinar grandes cantidades de datos de reseñas para comprender mejor el sentimiento de los revisores) también pueden recurrir a soluciones de NLP, como el software de comprensión del lenguaje natural, para soluciones específicamente orientadas a este tipo de datos. Los casos de uso incluyen encontrar información y relaciones en texto, identificar el idioma del texto y extraer frases clave de un texto.
Software de reconocimiento de imágenes: Para visión por computadora o reconocimiento de imágenes, las empresas pueden adoptar software de reconocimiento de imágenes. Estas herramientas pueden mejorar sus aplicaciones con características como detección de imágenes, reconocimiento facial, búsqueda de imágenes y más.
Software Relacionado con el Software de Redes Neuronales Artificiales
Las soluciones relacionadas que se pueden usar junto con el software de redes neuronales artificiales incluyen:
Software de chatbots: Las empresas que buscan una solución de IA conversacional lista para usar pueden aprovechar los chatbots. Las herramientas específicamente orientadas a la creación de chatbots ayudan a las empresas a usar chatbots listos para usar, con poca o ninguna experiencia en desarrollo o codificación necesaria.
Software de plataformas de bots: Las empresas que buscan construir su propio chatbot pueden beneficiarse de las plataformas de bots, que son herramientas utilizadas para construir y desplegar chatbots interactivos. Estas plataformas proporcionan herramientas de desarrollo como marcos y conjuntos de herramientas API para la creación de bots personalizables.
Desafíos con el Software de Redes Neuronales Artificiales
Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.
Resistencia a la automatización: Uno de los mayores problemas potenciales con las aplicaciones impulsadas por RNA radica en la eliminación de humanos de los procesos. Esto es particularmente problemático cuando se observan tecnologías emergentes como los coches autónomos. Al eliminar completamente a los humanos del ciclo de desarrollo del producto, se otorga a las máquinas el poder de decidir en situaciones de vida o muerte.
Calidad de los datos: Con cualquier implementación de IA, la calidad de los datos es clave. Como tal, las empresas deben desarrollar una estrategia en torno a la preparación de datos, asegurándose de que no haya registros duplicados, campos faltantes o datos desajustados. Una implementación sin este paso crucial puede resultar en resultados defectuosos y predicciones cuestionables.
Seguridad de los datos: Las empresas deben considerar opciones de seguridad para garantizar que los usuarios correctos vean los datos correctos. También deben tener opciones de seguridad que permitan a los administradores asignar a los usuarios verificados diferentes niveles de acceso a la plataforma.
¿Qué Empresas Deberían Comprar Software de Aprendizaje Automático?
El reconocimiento de patrones puede ayudar a las empresas en diversas industrias. Las predicciones efectivas y eficientes pueden ayudar a estas empresas a tomar decisiones informadas por datos, como la fijación de precios dinámica basada en una variedad de puntos de datos.
Retail: Un sitio de comercio electrónico puede aprovechar una API de aprendizaje profundo para crear experiencias ricas y personalizadas para cada usuario.
Finanzas: Un banco puede usar este software para mejorar sus capacidades de seguridad al identificar problemas potenciales, como el fraude, desde el principio.
Entretenimiento: Las organizaciones de medios pueden aprovechar los algoritmos de recomendación para ofrecer a sus clientes contenido relevante y relacionado. Con esta mejora, las empresas pueden seguir capturando la atención de sus espectadores.
Cómo Comprar Software de Redes Neuronales Artificiales
Recolección de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Redes Neuronales Artificiales
Si una empresa está comenzando y busca comprar su primer software de redes neuronales artificiales, donde sea que estén en el proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar el mejor software de aprendizaje automático para ellos.
Tomar una visión holística del negocio e identificar los puntos de dolor puede ayudar al equipo a crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como deseables, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o locales, y más. Dependiendo del alcance de la implementación, podría ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos que describan lo que se necesita de una plataforma de aprendizaje automático.
Comparar Productos de Software de Redes Neuronales Artificiales
Crear una lista larga
Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad del negocio hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación, después de completar las demostraciones, es útil preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.
Crear una lista corta
De la lista larga de proveedores, es aconsejable reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones.
Realizar demostraciones
Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia.
Selección de Software de Aprendizaje Automático
Elegir un equipo de selección
Antes de comenzar, crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar los puntos de dolor hasta la implementación, es crucial. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización con el interés, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el principal tomador de decisiones, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. En empresas más pequeñas, el equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño, con menos participantes multitarea y asumiendo más responsabilidades.
Negociación
Los precios en la página de precios de una empresa no siempre son fijos (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a dar un descuento por contratos de varios años o por recomendar el producto a otros.
Decisión final
Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con un tamaño de muestra pequeño de usuarios. Si la herramienta es bien utilizada y bien recibida, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo.
¿Cuánto Cuesta el Software de Redes Neuronales Artificiales?
El software de redes neuronales artificiales generalmente está disponible en diferentes niveles, siendo las soluciones más básicas menos costosas que las de escala empresarial. Las primeras generalmente carecerán de características y pueden tener límites en el uso. Los proveedores pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa del usuario, al número de usuarios o a ambos. Esta estrategia de precios puede venir con algún grado de soporte, ya sea ilimitado o limitado a un cierto número de horas por ciclo de facturación.
Una vez configurados, no suelen requerir costos de mantenimiento significativos, especialmente si se implementan en la nube. Como estas plataformas a menudo vienen con muchas características adicionales, las empresas que buscan maximizar el valor de su software pueden contratar consultores externos para ayudarles a derivar información de sus datos y obtener el máximo provecho del software.
Retorno de la Inversión (ROI)
Las empresas deciden implementar software de aprendizaje profundo para obtener algún grado de ROI. A medida que buscan recuperar las pérdidas de la compra de software, es fundamental comprender los costos asociados con él. Como se mencionó anteriormente, estas plataformas generalmente se facturan por usuario, a veces escalonadas dependiendo del tamaño de la empresa.
Más usuarios generalmente se traducirán en más licencias, lo que significa más dinero. Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana, tanto en términos de eficiencia como de ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre la implementación previa y posterior del software para comprender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para propósitos internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto con el uso de la plataforma.
Tendencias del Software de Redes Neuronales Artificiales
Automatización
La adopción del aprendizaje profundo está relacionada con una tendencia más amplia en torno a la automatización. La RPA está impulsando un interés creciente en el espacio de aprendizaje profundo porque el aprendizaje automático habilita la RPA. La RPA está ganando popularidad en múltiples verticales, siendo particularmente útil en industrias con gran cantidad de entrada de datos, como los servicios financieros, debido a su capacidad para procesar datos y aumentar la eficiencia.
Humano vs. máquina
Con la adopción del aprendizaje profundo y la automatización de tareas repetitivas, las empresas pueden desplegar su fuerza laboral humana en proyectos más creativos. Por ejemplo, si un algoritmo muestra automáticamente anuncios personalizados, el equipo de marketing humano puede trabajar en la producción de material creativo.
