Descripción: Un framework de aprendizaje automático es un marco de software que proporciona herramientas y bibliotecas para desarrollar modelos de aprendizaje automático. Estos frameworks permiten a los desarrolladores y científicos de datos construir, entrenar y desplegar modelos de machine learning de manera más eficiente y efectiva. Generalmente, incluyen componentes como algoritmos de aprendizaje, herramientas de preprocesamiento de datos y capacidades de visualización, lo que facilita el flujo de trabajo en el desarrollo de modelos. Los frameworks pueden ser de código abierto o comerciales y son fundamentales para la implementación de soluciones de inteligencia artificial en diversas aplicaciones. En el contexto de la computación en la nube, estos frameworks se integran con servicios en línea, permitiendo el escalado y la gestión de recursos de manera óptima. En computación en el borde, los frameworks de aprendizaje automático permiten la ejecución de modelos en dispositivos locales, lo que reduce la latencia y mejora la eficiencia al procesar datos cerca de su origen. Esto es especialmente relevante en aplicaciones que requieren respuestas rápidas, como en vehículos autónomos o dispositivos IoT, donde la toma de decisiones en tiempo real es crucial.
