# ¿Cuáles son las principales plataformas de aprendizaje automático para desarrolladores de aplicaciones móviles?

<p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Los desarrolladores de aplicaciones móviles están integrando cada vez más el aprendizaje automático en sus aplicaciones para funciones como la personalización, el reconocimiento de imágenes, los sistemas de recomendación y el procesamiento del lenguaje natural. La plataforma adecuada necesita ofrecer APIs confiables, opciones de implementación amigables para móviles y soporte para inferencia en tiempo real.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Aquí hay algunas <a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms">plataformas de aprendizaje automático</a> que los equipos móviles están utilizando para incorporar ML en sus aplicaciones. Tengo curiosidad por saber qué herramientas funcionaron mejor para sus casos de uso.</p><ul>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews">Vertex AI</a>: Plataforma de ML totalmente gestionada en Google Cloud. Soporta la implementación de modelos a través de APIs e integra bien con Firebase y las herramientas de Android.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/databricks-data-intelligence-platform/reviews">Databricks Data Intelligence Platform</a>: Entorno nativo en la nube para el desarrollo de ML y la prestación de modelos. Funciona bien para equipos que construyen backends que impulsan experiencias de aplicaciones en tiempo real.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/deepnote/reviews">Deepnote</a>: Plataforma de cuadernos colaborativos para experimentación y análisis. Útil para la creación de prototipos y pruebas tempranas antes de implementar modelos en entornos móviles.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/dataiku/reviews">Dataiku</a>: Ofrece opciones de implementación y evaluación que se pueden conectar a aplicaciones móviles a través de APIs REST. Soporta una mezcla de desarrollo con y sin código para pipelines de ML.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews">Saturn Cloud</a>: Entorno de computación escalable para construir y probar modelos de ML en Python. A menudo se utiliza para entrenar modelos antes de implementarlos en puntos finales en la nube utilizados por aplicaciones móviles.</li>
</ul><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">¿Cuál de estas plataformas—u otras—ha facilitado la incorporación del aprendizaje automático en sus aplicaciones móviles? Busco comentarios sobre el rendimiento, la facilidad de integración y las capacidades de respuesta en tiempo real.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Déjame saber si quieres una variante dirigida a desarrolladores de iOS, características de ML en tiempo real o equipos más pequeños.</p>

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He oído que Vertex AI y Databricks Data Intelligence Platform son opciones fuertes para desarrolladores de aplicaciones móviles que utilizan aprendizaje automático. Tengo curiosidad por saber cuál funciona mejor para la inferencia en tiempo real y la escalabilidad en varios dispositivos. Puedes explorar más plataformas de ML aquí: https://www.g2.com/categories/machine-learning.

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