Cuando se trata de inteligencia artificial y su implementación en varios campos, son necesarios los Frameworks. Estos explotan la capacidad de la tecnología y aumentan su eficiencia. En esta oportunidad compararemos los tres mejores Frameworks disponibles para el Deep Learning, Keras vs TensorFlow vs PyTorch.

Keras vs TensorFlow vs PyTorch en el Deep Learning

Antes de hablar de los 3 frameworks mencionados, hablemos un poco sobre el Deep Learning o Aprendizaje Profundo. Este es un algoritmo automático que imita el aprendizaje humano. A través de esta tecnología, un sistema es capaz de “aprender” por sí mismo como efectuar una tarea.

Keras vs TensorFlow vs PyTorch

Este sistema generalmente utiliza redes neuronales virtuales contenidas en un ordenador. Ahí es donde entran estas tres plataformas. Keras es una biblioteca de red neuronal escrita en Python. Es un sistema de código abierto capaz de correr en TensorFlow y diseñado para la experimentación rápida con redes neuronales profundas.

TensorFlow por su parte es una biblioteca diseñada para el flujo de datos de diversas tareas. Fue creada por Google en el 2017 y se usa para aplicaciones de aprendizaje automático. Finalmente PyTorch es una plataforma de aprendizaje automático para Python.

inteligencia artificial

PyTorch tiene diversas funciones, aunque se usa principalmente en los sistemas de procesamiento de lenguaje natural. Diversas herramientas cotidianas usan ente tipo de tecnología, entre ellas se encuentran Siri, Google Translate y una infinidad de buscadores como el de Bing.

Características de los 3 frameworks

A pesar de que estas tres plataformas están relacionadas entre sí, tienen diferencias que determinan su función. Aunque podemos encontrar dos de ellas en un mismo sistema, cada una se enfocará en un ámbito distinto.

Uno de los primeros ámbitos en los que compararemos Keras vs TensorFlow vs PyTorch es el Nivel del API. Keras es un API de alto nivel, utiliza fácilmente la simplicidad sintáctica por lo que facilita el rápido desarrollo.

TensorFlow por su parte, nos proporciona APIs de niveles alto y bajo. Finalmente PyTorch es un API de bajo nivel. Está enfocado en trabajar directamente con expresiones de formación. De hecho, PyTorch se volvió la solución preferida para la investigación académica y para la optimización con expresiones personalizadas.

Otro campo importante a destacar es la velocidad. En este punto Keras se queda un poco atrás ya que el rendimiento es mucho más lento. Mientras que PyTorch y TensorFlow trabajan a un ritmo similar, el cual es bastante rápido y garantiza el alto rendimiento.

A pesar de esto, el sistema más fácil y simple de usar es Keras. Su interfaz es más legible y consisa. Mientras que la arquitectura de TensorFlow y PyTorch los hacen más difícil de usar. Finalmente Keras es usado para procesamientos de datos pequeños al contrario de las otras dos opciones que tienen un gran capacidad de procesamiento de datos.

A grandes rasgos estas son las diferencias que observamos al comparar Keras vs TensorFlow vs PyTorch. Quedará de tu parte analizar el sistema y decidir que plataforma usar en él.

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