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Aumenta tu eficiencia con integraciones que simplificarán tu flujo de trabajo.
YOLO (You Only Look Once) es un sistema de detección de objetos en tiempo real que simplifica las tareas de visión artificial al permitir un procesamiento de imágenes rápido y preciso.
Protobuf (Protocol Buffers) es un formato de serialización de datos compacto y eficiente, ideal para el almacenamiento de modelos y datos de aprendizaje automático.
PMML (Predictive Model Markup Language) es un estándar para representar modelos predictivos y de aprendizaje automático, garantizando la compatibilidad entre plataformas.
Pickle es una biblioteca de serialización específica de Python que permite guardar y cargar modelos y datos de aprendizaje automático de manera eficiente.
ONNX (Open Neural Network Exchange) proporciona un formato abierto para representar modelos de aprendizaje profundo, permitiendo la interoperabilidad entre frameworks.
HDF (Hierarchical Data Format) es un formato de archivo diseñado para almacenar y organizar grandes cantidades de datos, comúnmente usado en aprendizaje automático.
JSON (JavaScript Object Notation) es un formato ligero de intercambio de datos utilizado para transmitir y almacenar datos estructurados en flujos de trabajo de aprendizaje automático.
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) es una herramienta de código abierto para la anotación de datos en proyectos de visión artificial.
Labelbox es una plataforma de etiquetado de datos que simplifica el proceso de anotar conjuntos de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático.
NVIDIA proporciona GPUs y aceleradores de IA potentes, mejorando el rendimiento de las aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
AMD ofrece CPUs y GPUs de alto rendimiento que aceleran las cargas de trabajo de aprendizaje automático y el procesamiento de datos.
Intel proporciona una gama de aceleradores de IA y soluciones de hardware optimizadas para aprendizaje automático y computación en el borde.
PyTorch es un framework de aprendizaje profundo de código abierto que ofrece flexibilidad y velocidad para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático.
TensorFlow es una plataforma de código abierto integral para aprendizaje automático, que facilita la construcción y el despliegue de modelos.
AWS (Amazon Web Services) ofrece servicios de computación en la nube, incluyendo herramientas de aprendizaje automático e infraestructura escalable para el desarrollo de IA.
Hugging Face es un centro para el procesamiento del lenguaje natural y modelos transformadores, que proporciona modelos preentrenados y herramientas para el desarrollo de IA.
Kubeflow es una plataforma de código abierto que simplifica la implementación, gestión y escalado de flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
Raspberry Pi es un computador de bajo costo y tamaño reducido, ideal para la computación en el borde y el despliegue de aplicaciones de IA en entornos restringidos.
Kubernetes es una plataforma de orquestación de contenedores de código abierto que simplifica el despliegue y escalado de aplicaciones, incluidas las cargas de trabajo de IA.
OpenShift es una plataforma de nube híbrida que agiliza el despliegue y la gestión de aplicaciones en contenedores, apoyando flujos de trabajo de IA y aprendizaje automático.