Un marco de red neuronal es una biblioteca de software o un conjunto de herramientas que proporciona funcionalidades y abstracciones para diseñar, construir y entrenar redes neuronales. Estos marcos ofrecen API (interfaces de programación de aplicaciones) y herramientas que simplifican la implementación de arquitecturas de redes neuronales, manejando tareas como definir capas, conectar neuronas, especificar algoritmos de optimización y gestionar el entrenamiento y la evaluación de modelos. Los marcos de redes neuronales populares incluyen TensorFlow, PyTorch, Keras y Caffe, cada uno de los cuales ofrece características y capacidades únicas adecuadas para diversas tareas y aplicaciones de aprendizaje profundo.
Un marco de aprendizaje profundo (DL) abarca un conjunto más amplio de herramientas y bibliotecas diseñadas específicamente para desarrollar e implementar modelos de aprendizaje profundo. Mientras que los marcos de redes neuronales se centran en la construcción y el entrenamiento de redes neuronales, los marcos de DL se extienden para incluir soporte para varias arquitecturas de aprendizaje profundo más allá de las redes neuronales, como las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN) y los modelos de aprendizaje por refuerzo profundo. Estos marcos a menudo se integran con aceleradores de hardware especializados como GPU y TPU para mejorar el rendimiento computacional para tareas de entrenamiento e inferencia.
Los marcos dedicados a redes neuronales convolucionales (CNN) son herramientas especializadas dentro del panorama más amplio de los marcos de aprendizaje profundo. Si bien los marcos DL brindan soporte integral para varias arquitecturas de aprendizaje profundo, los marcos diseñados para CNN optimizan específicamente las funcionalidades y el rendimiento para tareas que involucran reconocimiento de imágenes, detección de objetos y otras aplicaciones de visión por computadora. Ejemplos de marcos de CNN incluyen TensorFlow con su API Keras, PyTorch, MXNet y Caffe, cada uno de los cuales ofrece características y optimizaciones específicas adaptadas a tareas relacionadas con CNN.
Un marco de aprendizaje automático (ML) abarca un conjunto de herramientas y bibliotecas diseñadas para respaldar el desarrollo, la capacitación y la implementación de modelos de aprendizaje automático. A diferencia de los marcos de aprendizaje profundo que se centran en redes neuronales y arquitecturas relacionadas, los marcos de aprendizaje automático brindan un soporte más amplio para los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático, como la regresión lineal, los árboles de decisión, las máquinas de vectores de soporte y las técnicas de agrupación. Los marcos de aprendizaje automático populares incluyen scikit-learn, MATLAB, R y Weka, que atienden una amplia gama de tareas de aprendizaje supervisadas, no supervisadas y de refuerzo.
Los marcos utilizados para el aprendizaje profundo generalmente se refieren a herramientas y bibliotecas integrales optimizadas específicamente para construir y entrenar redes neuronales y otras arquitecturas de aprendizaje profundo. Estos marcos, como TensorFlow, PyTorch y Keras, ofrecen un amplio soporte para diseñar modelos complejos de redes neuronales, manejar conjuntos de datos a gran escala, optimizar el rendimiento del modelo con aceleradores de hardware e implementar modelos entrenados en entornos de producción. Los marcos de aprendizaje profundo aprovechan los avances en la eficiencia computacional, la optimización de algoritmos y la interpretabilidad de modelos para permitir avances en campos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje por refuerzo.