Aprendizaje automático en el desarrollo de aplicaciones: Guía 2026

Resumen rápido: El aprendizaje automático transforma el desarrollo de aplicaciones al habilitar funciones inteligentes como la personalización, el análisis predictivo y la toma de decisiones automatizada. Desde Core ML y Foundation Models de Apple hasta ExecuTorch de PyTorch para dispositivos periféricos, los desarrolladores ahora cuentan con potentes marcos de trabajo para integrar modelos de aprendizaje automático en los dispositivos. La investigación académica muestra 56 682 aplicaciones de IA entre 7,2 millones de aplicaciones móviles, con herramientas que alcanzan tasas de éxito de compilación del 981 % y una precisión de clasificación del 921 % en entornos de producción.

El desarrollo de aplicaciones ha evolucionado desde la funcionalidad básica hasta los sistemas inteligentes y adaptativos. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan el comportamiento del usuario, realizan predicciones y automatizan tareas complejas que antes requerían intervención humana.

Pero aquí está la clave: integrar el aprendizaje automático en las aplicaciones no se trata solo de añadir una palabra de moda a la lista de funcionalidades. Requiere comprender los marcos de trabajo, las canalizaciones de datos, la implementación de modelos y las limitaciones de la computación perimetral.

Esta guía aborda el aspecto práctico del desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático, desde la elección de marcos de trabajo hasta los costes de implementación, respaldada por datos de investigación de instituciones académicas y sistemas de producción a gran escala.

Lo que el aprendizaje automático aporta al desarrollo de aplicaciones

Los algoritmos de aprendizaje automático procesan patrones de datos para realizar predicciones y tomar decisiones sin necesidad de programación explícita para cada escenario. En las aplicaciones, esto se traduce en funcionalidades que se adaptan y mejoran en función de las interacciones del usuario.

Una investigación realizada por la Universidad de Luxemburgo y la Universidad de Alberta analizó 7.259.232 aplicaciones móviles e identificó 56.682 aplicaciones basadas en inteligencia artificial mediante herramientas de detección automatizadas. La herramienta AI Discriminator se ejecutó durante 1.440 horas en 96 hilos concurrentes para extraer este conjunto de datos.

¿Qué hace realmente el aprendizaje automático en las aplicaciones de producción? Varias capacidades clave destacan.

Recomendaciones personalizadas

Los algoritmos de aprendizaje automático rastrean los patrones de navegación, el historial de compras y los datos de interacción para sugerir contenido o productos relevantes. Las empresas informan que las recomendaciones personalizadas generan hasta 401 TP3T de ventas en aplicaciones de comercio electrónico.

Los algoritmos suelen utilizar filtrado colaborativo (analizando comportamientos de usuarios similares) o filtrado basado en contenido (comparando los atributos de los elementos con las preferencias del usuario). Muchos sistemas de producción combinan ambos enfoques.

Análisis predictivo

Las aplicaciones financieras predicen los patrones de gasto, las aplicaciones de salud pronostican posibles problemas médicos y las aplicaciones de logística anticipan los retrasos en las entregas. Estas predicciones se basan en datos históricos procesados mediante modelos de regresión o redes neuronales.

Waze utiliza TensorFlow Extended (TFX) en Vertex AI para crear sistemas de aprendizaje automático que predicen patrones de tráfico y optimizan las rutas. Su sistema prioriza la simplicidad, la infraestructura gestionada y el despliegue automatizado.

Procesamiento natural del lenguaje

Las aplicaciones analizan la información ingresada por el usuario, extraen la intención y generan respuestas mediante modelos de PLN. Los modelos de análisis de sentimientos alcanzan una precisión de prueba del 921% en las reseñas de aplicaciones móviles, y las arquitecturas basadas en LSTM logran una alta precisión de entrenamiento, según una investigación del Instituto Tecnológico de Sumatra.

El proceso de clasificación de sentimientos incluye el preprocesamiento de texto con una longitud máxima de secuencia de 100 tokens.

Visión por computador

El reconocimiento de imágenes impulsa funciones que van desde la autenticación facial hasta el escaneo de productos. Los modelos procesan la información de la cámara en tiempo real, identificando objetos, texto o patrones.

Core ML de Apple optimiza los modelos de visión artificial para un rendimiento óptimo en el dispositivo, utilizando los procesadores Apple Silicon para minimizar el consumo de memoria y energía. Este marco de trabajo gestiona la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación de imágenes sin conexión a internet.

Crea funciones de aplicación más inteligentes con IA superior

IA superior Desarrolla aplicaciones basadas en IA y productos de software a medida que se basan en modelos y algoritmos de aprendizaje automático. Su trabajo puede incluir análisis predictivo, PNL, visión artificial, inteligencia empresarial, análisis de macrodatos y componentes de IA personalizados.

Para el desarrollo de aplicaciones, esto puede brindar soporte a funciones de recomendación, reconocimiento de imágenes, herramientas basadas en chat, personalización, pronósticos u otras funciones de IA integradas en aplicaciones móviles o web.

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Marcos y herramientas para la integración del aprendizaje automático

Los desarrolladores disponen de varios marcos de trabajo para añadir capacidades de aprendizaje automático a las aplicaciones. La elección depende de los requisitos de la plataforma, la complejidad del modelo y las limitaciones de implementación.

Ecosistema de aprendizaje automático de Apple

Apple proporciona tres marcos de trabajo interconectados para el desarrollo de iOS, iPadOS y macOS.

Core ML integra modelos entrenados en aplicaciones con un rendimiento optimizado en el dispositivo. Admite una amplia variedad de tipos de modelos, desde clasificadores de imágenes hasta procesadores de lenguaje natural, aprovechando los procesadores Apple Silicon y minimizando el consumo de energía.

El marco de trabajo Foundation Models proporciona acceso directo al modelo base del dispositivo, que constituye el núcleo de Apple Intelligence. Gracias a la compatibilidad nativa con Swift, los desarrolladores pueden acceder al modelo con tan solo tres líneas de código, lo que permite funciones inteligentes que operan sin conexión a internet.

Create ML permite a los desarrolladores entrenar modelos personalizados con Swift sin necesidad de tener amplios conocimientos de aprendizaje automático. El framework gestiona la preparación de datos, el entrenamiento y la evaluación mediante una interfaz visual.

PyTorch ExecuTorch

ExecuTorch extiende PyTorch a dispositivos periféricos, desde teléfonos móviles hasta sistemas embebidos. Según la documentación de PyTorch, el framework ofrece portabilidad entre diversas plataformas, un entorno de ejecución ligero con aceleración de hardware completa y herramientas PyTorch familiares, desde la creación hasta la implementación.

El framework funciona de manera eficiente en dispositivos con recursos limitados optimizando el uso de la memoria y aprovechando la aceleración de hardware de la CPU, la GPU, la NPU y el DSP. Arm creó Jupyter Labs prácticos que demuestran la implementación de ExecuTorch en CPU y NPU de Arm.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite convierte modelos de TensorFlow para su implementación en dispositivos móviles y sistemas embebidos. El marco de trabajo comprime los modelos y optimiza la inferencia para entornos con recursos limitados.

Waze implementó TFX con Vertex AI para construir su plataforma de aprendizaje automático, priorizando la simplicidad y la automatización. Su sistema gestiona la ingesta de datos, el entrenamiento del modelo, la validación y el despliegue sin necesidad de administración manual del servidor.

Kit de aprendizaje automático para Android

Google ML Kit proporciona API listas para usar para tareas comunes de aprendizaje automático en Android. Entre sus funciones se incluyen el reconocimiento de texto, la detección facial, el escaneo de códigos de barras y la identificación de idiomas.

El marco ofrece modelos tanto para dispositivos como para la nube. Los modelos para dispositivos funcionan sin conexión y procesan los datos localmente para proteger la privacidad, mientras que los modelos en la nube proporcionan mayor precisión para tareas complejas.

El proceso de desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático

Crear una aplicación basada en aprendizaje automático requiere coordinar el trabajo de ciencia de datos con el desarrollo de software tradicional. Así es como suele desarrollarse el proceso.

Requisitos y auditoría de datos

Los proyectos comienzan definiendo qué debe lograr el componente de aprendizaje automático y evaluando la disponibilidad de datos. ¿Existen datos históricos? ¿Están etiquetados correctamente? ¿Cuál es el volumen de datos?

Esta fase permite identificar las deficiencias desde el principio. Entrenar un motor de recomendaciones sin historial de compras o crear un clasificador de sentimientos sin reseñas etiquetadas no funcionará.

Las investigaciones demuestran que los equipos dedican mucho tiempo a la preparación de datos. Los estudios de análisis de sentimientos demuestran que los procesos de preprocesamiento que combinan la reducción de mayúsculas y minúsculas, la eliminación de ruido mediante expresiones regulares, el filtrado de palabras vacías y la derivación morfológica mejoran el rendimiento de la clasificación.

Selección y entrenamiento del modelo

Los científicos de datos eligen algoritmos en función del tipo de problema. Para tareas de clasificación, pueden usar regresión logística o redes neuronales. Para problemas de regresión, pueden emplear modelos lineales o árboles de decisión.

Los modelos LSTM lograron un excelente desempeño en tareas de clasificación de sentimientos, y las investigaciones demostraron una alta precisión tanto en el entrenamiento como en las pruebas de análisis de sentimientos en reseñas de aplicaciones móviles. El entrenamiento utilizó lotes de reseñas preprocesadas con secuencias de un máximo de 100 tokens.

El entrenamiento del modelo se realiza mediante iteraciones a través de múltiples versiones. Los equipos ajustan los hiperparámetros, prueban diferentes arquitecturas y evalúan el rendimiento con datos de validación antes de finalizar el modelo.

Diseño y desarrollo de interfaces de usuario

Mientras los científicos de datos entrenan los modelos, los desarrolladores crean la interfaz y la infraestructura de la aplicación. Una investigación de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong presentó DeclarUI, una herramienta automatizada para generar código de interfaz de usuario declarativo a partir de diseños.

DeclarUI logró una tasa de éxito de compilación de 98% en React Native con una cobertura de PTG (Page Transition Graph) de 96,8%. El sistema modela relaciones complejas entre páginas y realiza una optimización iterativa para mejorar la fidelidad visual y la funcionalidad.

La herramienta fue evaluada con conjuntos de datos de diseño de interfaces de usuario, demostrando su aplicabilidad práctica a flujos de trabajo de diseño del mundo real.

Integración de modelos

Los modelos entrenados se convierten a formatos optimizados para dispositivos móviles. Core ML utiliza archivos .mlmodel, TensorFlow Lite utiliza archivos .tflite y PyTorch utiliza archivos .pt o .ptl.

La integración conecta el modelo con la lógica de la aplicación. Cuando una acción del usuario activa la inferencia (escribir un mensaje, tomar una foto, realizar una búsqueda), la aplicación pasa los datos al modelo y gestiona el resultado.

La implementación en el borde de la red mantiene el procesamiento en el dispositivo para mayor privacidad y velocidad. La implementación en la nube ofrece mayor capacidad de procesamiento, pero requiere conectividad de red e introduce latencia.

Pruebas y optimización

Los modelos de aprendizaje automático necesitan una validación que vaya más allá de las pruebas de software tradicionales. Los equipos evalúan la exactitud, la precisión, la exhaustividad y las puntuaciones F1 en conjuntos de datos de prueba que el modelo no ha visto durante el entrenamiento.

La optimización del rendimiento reduce el tamaño del modelo y el tiempo de inferencia. Las técnicas incluyen la cuantización (utilizando números de menor precisión), la poda (eliminando pesos innecesarios) y la destilación del conocimiento (entrenando modelos más pequeños para que imiten a otros más grandes).

Las herramientas Core ML de Apple ahora ofrecen técnicas de compresión de pesos granulares específicamente para modelos de lenguaje y modelos de difusión de gran tamaño que se ejecutan en procesadores Apple Silicon.

Desglose de costos para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático

Los proyectos de aplicaciones de aprendizaje automático cuestan más que las aplicaciones tradicionales debido a la experiencia en ciencia de datos y los recursos computacionales necesarios. A continuación, se explican los factores que influyen en los gastos.

Planificación y arquitectura

Las fases iniciales definen los requisitos, auditan la calidad de los datos y diseñan la arquitectura del sistema. Las fases de planificación y arquitectura suelen implicar una inversión significativa en la evaluación inicial y el diseño del sistema.

Esta fase determina la viabilidad técnica. ¿Puede la función de aprendizaje automático deseada funcionar con los datos disponibles? ¿Qué nivel de precisión es realista? ¿Qué enfoque de implementación es el más adecuado?

Datos y modelado

La recopilación, limpieza y etiquetado de datos, así como el entrenamiento de modelos, constituyen la base del trabajo de aprendizaje automático. Estos procesos representan costos significativos, que varían según el volumen de datos y la complejidad del modelo.

El etiquetado de datos —que consiste en que personas anoten ejemplos de entrenamiento— suele representar un gasto considerable. La clasificación de imágenes puede requerir miles de fotos etiquetadas. Las tareas de PLN necesitan muestras de texto etiquetadas.

El entrenamiento de modelos consume recursos computacionales. Entrenar redes neuronales complejas puede llevar horas o días en clústeres de GPU, lo que genera costos de computación en la nube.

Desarrollo de aplicaciones

La creación de la interfaz de la aplicación, la infraestructura de backend y la integración del modelo de aprendizaje automático representan una inversión de desarrollo sustancial para aplicaciones listas para producción. Las aplicaciones más sencillas con funciones básicas de aprendizaje automático se sitúan en el extremo inferior del rango de costos; las aplicaciones complejas con múltiples componentes de aprendizaje automático alcanzan el extremo superior.

El tiempo de desarrollo abarca de 4 a 8 semanas para el trabajo de datos y modelado, más tiempo adicional para la implementación e integración de la interfaz de usuario.

Infraestructura

Los costos de infraestructura continuos cubren servidores, bases de datos, alojamiento de modelos y servicios en la nube. Los gastos mensuales de infraestructura varían significativamente según el volumen de usuarios y los requisitos computacionales.

El aprendizaje automático en el dispositivo reduce los costos de infraestructura, ya que el procesamiento se realiza localmente. El aprendizaje automático basado en la nube requiere servidores para gestionar las solicitudes de inferencia, lo que aumenta los gastos operativos.

Las investigaciones demuestran que las estrategias eficientes de implementación de modelos pueden permitir un ahorro significativo en los costos de inferencia mediante la optimización de la asignación de recursos.

Aplicaciones prácticas en diversos sectores

Las capacidades de aprendizaje automático se aplican de manera diferente según el contexto de la industria y las necesidades del usuario.

Comercio electrónico y venta minorista

Los sistemas de recomendación de productos analizan el historial de navegación, los artículos añadidos al carrito y los patrones de compra para sugerir artículos relevantes. La búsqueda visual permite a los usuarios fotografiar productos y encontrar artículos similares en el inventario.

Los algoritmos de precios dinámicos ajustan los precios en función de la demanda, la competencia y los niveles de inventario. Los chatbots gestionan las consultas de atención al cliente mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender la intención y proporcionar respuestas relevantes.

Salud y bienestar

Las aplicaciones de diagnóstico analizan síntomas e imágenes médicas para detectar posibles problemas de salud. Los monitores de actividad física predicen el riesgo de lesiones basándose en patrones de actividad y datos biomecánicos.

Las aplicaciones de recordatorio de medicación utilizan aprendizaje automático para optimizar la frecuencia de los recordatorios en función de los patrones de cumplimiento del usuario. Las aplicaciones de salud mental detectan cambios de humor mediante análisis de texto o patrones de voz.

Finanzas y Banca

Los sistemas de detección de fraude identifican transacciones sospechosas aprendiendo patrones de gasto normales y señalando anomalías. Los modelos de calificación crediticia evalúan el riesgo utilizando fuentes de datos alternativas que van más allá de los informes crediticios tradicionales.

Los robo-asesores recomiendan carteras de inversión en función de la tolerancia al riesgo y los objetivos financieros. La categorización de gastos etiqueta automáticamente las transacciones para la elaboración del presupuesto.

Transporte y Logística

Los algoritmos de optimización de rutas predicen los patrones de tráfico y sugieren las rutas óptimas. La implementación TFX de Waze gestiona la predicción de tráfico en tiempo real a gran escala mediante pipelines de aprendizaje automático automatizados.

La previsión de la demanda ayuda a las aplicaciones de transporte compartido a ubicar a los conductores donde es más probable que haya recogidas. Las aplicaciones de reparto predicen los tiempos de llegada de los paquetes teniendo en cuenta el tráfico, el clima y los datos históricos.

Contenido y medios

La recomendación de contenido impulsa la interacción en las plataformas de streaming al predecir qué quieren ver los usuarios. Las aplicaciones de edición de imágenes y videos utilizan el aprendizaje automático para mejoras automatizadas, eliminación de objetos y transferencia de estilo.

La generación automática de subtítulos y la traducción hacen que el contenido sea accesible en diferentes idiomas. La moderación de contenido detecta el material inapropiado mediante visión artificial y procesamiento del lenguaje natural.

Desafíos en el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático

La integración del aprendizaje automático introduce una complejidad que va más allá del desarrollo de aplicaciones tradicionales. Constantemente surgen varios desafíos.

Calidad y disponibilidad de los datos

Los modelos de aprendizaje automático son tan buenos como sus datos de entrenamiento. Un volumen de datos insuficiente, un etiquetado deficiente o muestras sesgadas dan lugar a predicciones inexactas.

Recopilar datos de entrenamiento de calidad requiere tiempo y recursos. Las normativas de privacidad restringen la forma en que las aplicaciones recopilan y utilizan datos personales, lo que limita los ejemplos de entrenamiento disponibles.

Precisión y fiabilidad del modelo

Los modelos de aprendizaje automático realizan predicciones probabilísticas, no resultados deterministas. Incluso los modelos de alta precisión fallan en casos extremos o con entradas inusuales.

El modelo de análisis de sentimiento LSTM, que logra una precisión de prueba del 921% (TP3T), aún clasifica erróneamente el 81% (TP3T) de las reseñas. Las aplicaciones necesitan un manejo adecuado de los errores cuando las predicciones son incorrectas.

Restricciones del dispositivo

Los dispositivos móviles tienen memoria, potencia de procesamiento y duración de la batería limitadas. Los modelos grandes que funcionan bien en servidores tienen dificultades en los teléfonos.

Las técnicas de compresión de modelos son útiles, pero sacrifican precisión en aras del tamaño. Encontrar el equilibrio adecuado entre la capacidad del modelo y el uso de recursos requiere una optimización cuidadosa.

Mantener los modelos actualizados

El comportamiento del usuario cambia con el tiempo. Los modelos entrenados con datos históricos se vuelven gradualmente menos precisos a medida que cambian los patrones.

Los estudios indican que muchas aplicaciones móviles basadas en IA tienen ciclos de actualización limitados, lo que plantea dificultades de mantenimiento. Las aplicaciones necesitan sistemas para reentrenar los modelos con datos nuevos e implementar las actualizaciones.

Requisitos de experiencia

El desarrollo de aprendizaje automático requiere habilidades de ciencia de datos que muchos equipos de desarrollo no poseen. Contratar especialistas en aprendizaje automático o capacitar al personal existente aumenta los costos y el tiempo de ejecución.

La colaboración interdisciplinaria entre científicos de datos e ingenieros de software puede resultar complicada cuando los equipos hablan lenguajes técnicos diferentes.

Mejores prácticas para una integración exitosa del aprendizaje automático

Ciertos enfoques mejoran sistemáticamente los resultados del desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático.

Comience con un modelo mínimo viable.

Construye el modelo más simple que demuestre que el concepto funciona. Un clasificador de regresión logística básico suele ser más eficaz que no usar ningún método de aprendizaje automático, y lanzar un producto funcional es mejor que esperar meses por una red neuronal perfecta.

A partir de ahí, se puede iterar. Recopilar datos reales de los usuarios, medir el rendimiento y mejorar el modelo de forma incremental basándose en los patrones de uso reales.

Priorizar el aprendizaje automático en el dispositivo siempre que sea posible.

La inferencia en el dispositivo ofrece tiempos de respuesta más rápidos, funciona sin conexión y protege la privacidad del usuario. El marco Foundation Models de Apple demuestra que las potentes funciones de aprendizaje automático funcionan sin conexión a internet.

ExecuTorch permite la implementación en dispositivos con una amplia variedad de hardware, desde teléfonos de gama alta hasta sistemas embebidos. Su entorno de ejecución ligero proporciona una aceleración de hardware completa, minimizando al mismo tiempo el consumo de recursos.

Construya flujos de datos robustos

Los procesos automatizados de recopilación, limpieza y etiquetado de datos reducen el trabajo manual y mejoran la coherencia. Los procesos de preprocesamiento para el análisis de sentimientos, que combinan la conversión de mayúsculas y minúsculas, la eliminación de ruido, el filtrado de palabras vacías y el análisis morfológico, demuestran una preparación sistemática de los datos.

El control de versiones para conjuntos de datos ayuda a rastrear qué datos entrenaron qué modelo, lo cual es esencial para la depuración y el cumplimiento de las normas.

Supervisar el rendimiento del modelo en producción.

Realiza un seguimiento de las métricas de precisión, la latencia de inferencia y el uso de recursos en implementaciones reales. Los modelos que funcionaron bien en las pruebas podrían comportarse de manera diferente con datos de usuarios reales.

Configure alertas para detectar la degradación del rendimiento. Si la precisión de la predicción cae por debajo de los umbrales, investigue si la deriva de datos o los casos extremos están causando problemas.

Plan de actualizaciones del modelo

Diseña aplicaciones para descargar y cambiar a modelos actualizados sin necesidad de actualizar completamente la aplicación. Las actualizaciones inalámbricas de modelos te permiten mejorar el rendimiento del aprendizaje automático sin pasar por los procesos de revisión de las tiendas de aplicaciones.

Mantén la compatibilidad con versiones anteriores. Los usuarios que utilicen versiones antiguas de la aplicación deberían poder seguir usándola aunque no tengan el modelo más reciente.

Maneje los fracasos con elegancia

Las predicciones de aprendizaje automático a veces serán erróneas. Las aplicaciones deberían ofrecer un comportamiento alternativo cuando la confianza sea baja o las predicciones parezcan poco razonables.

Permita que los usuarios corrijan los errores. Si un clasificador de sentimientos etiqueta incorrectamente los comentarios, permita la corrección manual y, si es necesario, utilice esa corrección para mejorar el entrenamiento futuro.

Tendencias emergentes en el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático

El panorama continúa evolucionando a medida que surgen nuevas capacidades y marcos de trabajo.

Modelos fundamentales e IA generativa

El marco de trabajo Foundation Models de Apple proporciona acceso directo a los modelos base del dispositivo, lo que permite implementar funciones generativas con tan solo unas pocas líneas de código. Esto democratiza las capacidades avanzadas de aprendizaje automático que antes requerían una infraestructura extensa.

Los modelos de lenguaje y de difusión de gran tamaño se benefician de las nuevas técnicas de compresión de pesos en Core ML Tools, lo que los hace prácticos para su implementación en dispositivos móviles.

Aprendizaje federado

El aprendizaje federado entrena modelos en dispositivos descentralizados sin recopilar datos brutos de forma centralizada. Este enfoque mejora la privacidad: los datos del usuario permanecen en los dispositivos, mientras que las mejoras del modelo se agregan a toda la base de usuarios.

Esto es importante para las aplicaciones que manejan información sensible, como datos de salud o registros financieros, donde la recopilación centralizada de datos plantea problemas de privacidad.

AutoML y aprendizaje automático de bajo código

Las herramientas automatizadas de aprendizaje automático seleccionan algoritmos, ajustan hiperparámetros y optimizan modelos con una mínima intervención manual. Create ML de Apple ejemplifica esta tendencia, permitiendo a los desarrolladores entrenar modelos mediante interfaces visuales sin necesidad de tener amplios conocimientos de aprendizaje automático.

Estas herramientas reducen las barreras de entrada, permitiendo que los equipos más pequeños añadan capacidades de aprendizaje automático sin necesidad de contratar especialistas en ciencia de datos.

Aceleración de IA en el borde

El hardware especializado, como las NPU (Unidades de Procesamiento Neuronal) y los DSP (Procesadores de Señal Digital), acelera la inferencia de aprendizaje automático en dispositivos móviles. ExecuTorch aprovecha esta diversidad de hardware para optimizar el rendimiento en diferentes arquitecturas de chips.

Esta evolución del hardware hace que los modelos más sofisticados sean prácticos en los dispositivos. Lo que hace unos años requería procesamiento en la nube, ahora se ejecuta localmente en los teléfonos.

Marcos de aprendizaje automático multiplataforma

Los frameworks como ExecuTorch y TensorFlow Lite permiten implementar el mismo modelo en plataformas iOS, Android y sistemas embebidos. Esto reduce el esfuerzo de desarrollo: se entrena una vez y se implementa en todas partes.

La generación automatizada de la interfaz de usuario de DeclarUI, que logra un éxito de compilación de 98%, demuestra que las herramientas continúan mejorando la productividad de los desarrolladores en todo el flujo de trabajo de desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático.

Preguntas frecuentes