Sumérgete en TensorFlow: la poderosa plataforma de código abierto de Google para aprendizaje automático. ¡Descubra cómo esto está dando forma al futuro de la IA y el aprendizaje profundo!
TensorFlow es una biblioteca de código abierto, desarrollada por Google, creada para fines específicos de computación numérica utilizando gráficos de flujo de datos como fuente. Dos de las aplicaciones más importantes de TensorFlow son el aprendizaje automático y la investigación de redes neuronales profundas.
A diferencia de muchas bibliotecas, TensorFlow funciona en prácticamente todas las plataformas imaginables, desde CPU, GPU, dispositivos móviles e integrados y unidades de procesamiento tensoriales (piezas de hardware especializadas que utilizan matemáticas tensoriales).
El fondo
TensorFlow fue creado originalmente como un proyecto de aprendizaje profundo por el equipo de Google Brain. Desde sus inicios, TensorFlow se ha implementado en todo el ecosistema de Google, en herramientas como:
- Asistente de Google
- Fotos de Google
- Gmail
- búsqueda de Google
Y teniendo en cuenta que Google tiene la infraestructura de aprendizaje automático más grande del planeta, tenía sentido que la empresa permitiera que otras empresas y desarrolladores se beneficiaran de su plataforma. Sin embargo, no fue hasta después de la creación de TensorFlow que Google pudo compartir esta vasta plataforma. Con la biblioteca de herramientas TensorFlow, cualquier desarrollador puede agregar aprendizaje profundo a su software.
¿Cómo funciona TensorFlow?
TensorFlow utiliza un conjunto específico de módulos (que incluye API para Python, C y C++) para permitirle crear y ejecutar cálculos de TensorFlow. Los gráficos de flujo de datos resultantes de estos cálculos tienen estado, lo que significa que el programa monitorea el estado de la interacción.
Para ser más específico, TensorFlow clasifica capas de datos, llamadas nodos, para descubrir datos cada vez más complicados sobre una imagen. A medida que TensorFlow profundiza en los nodos, puede plantear preguntas más complicadas.
Por ejemplo: en el primer nodo, es posible que reconozcas una forma redonda. A medida que TensorFlow profundiza, puede reconocer la forma de un ojo. Más profundo aún y ese ojo se vuelve felino. Este proceso de entrada, que fluye a través de capas de datos hasta la salida, se llama tensor.
La iteración actual de TensorFlow le permite escribir código que crea un gráfico computacional, que es una estructura de datos que describe el cálculo que desea realizar. Este proceso tiene una serie de ventajas. Por un lado, los gráficos pueden ejecutarse inmediatamente o guardarse y ejecutarse posteriormente en diferentes plataformas. Los gráficos también se pueden implementar en un entorno de producción sin necesidad de implementar también el código de compilación. Lo único que se requiere es un tiempo de ejecución disponible que admita el gráfico TensorFlow.
Otra ventaja es que el gráfico de TensorFlow se puede optimizar fácilmente para cualquier plataforma. Esto hace posible entrenar en una plataforma mucho más grande y luego transferir a una plataforma mucho menos potente (como un dispositivo móvil).
Casos de uso de TensorFlow
La aplicación de TensorFlow es fascinante. Con la ayuda de tensores, una aplicación como Google Photos puede reconocer con precisión ubicaciones en imágenes. Por ejemplo, Fotos lo utiliza para localizar un elemento específico en una foto (por ejemplo, un puente o una estatua) y saber exactamente dónde se tomó la foto. La aplicación habilitada para TensorFlow puede actuar en función de esta nueva información.
Todo esto podría funcionar así: la aplicación ve las imágenes del usuario, localiza el Empire State Building y sabe que la foto fue tomada en Nueva York. Luego, la aplicación puede mostrar anuncios específicos de Nueva York al usuario.
TensorFlow no se limita solo a imágenes. Otro caso de uso es el reconocimiento de voz y sonido. De hecho, el reconocimiento de voz y sonido es una de las aplicaciones más utilizadas de TensorFlow. El Asistente de Google es el ejemplo más obvio, pero hay otros casos de uso muy importantes a los que se puede aplicar TensorFlow, como por ejemplo:
- Reconocimiento de imagen
- Vídeos de etiquetado de objetos
- Coches autónomos
- Análisis de los sentimientos
- Detección de fallas
- Resumen de texto
- Procesamiento móvil de imágenes y vídeos.
- Drones aéreos, terrestres y marítimos
Componentes de TensorFlow
TensorFlow tiene varias piezas que se unen para formar el todo. Algunas de estas piezas incluyen:
TensorFlow.js
Permite el uso de modelos JavaScript estándar y puede crear y entrenar modelos directamente en JavaScript.
TensorFlow federado
Un marco de código abierto para experimentar con el aprendizaje automático, utilizando datos descentralizados.
Privacidad TF
Una biblioteca para entrenar modelos de aprendizaje automático centrados en la privacidad.
función tf
Permite la transformación de un subconjunto de la sintaxis de Python en gráficos portátiles de alto rendimiento.
Probabilidad de TensorFlow
Una biblioteca de Python para combinar modelos probabilísticos y aprendizaje profundo.
Tensor2Tensor
Una biblioteca de modelos y conjuntos de datos de aprendizaje profundo.
Se trata de aprendizaje automático
El aprendizaje automático está en todo. Con la ayuda del aprendizaje automático, los dispositivos siguen volviéndose más inteligentes y eficientes. Teniendo en cuenta que los datos son el alma de los negocios, todas las empresas se han vuelto dependientes de la información que proporcionan. Desde datos de clientes hasta información B2B (y todo lo demás), las empresas se han vuelto profundamente dependientes de los datos.
Con la ayuda de TensorFlow y el aprendizaje automático, su empresa estará mejor equipada para aprovechar los datos disponibles. Esto se debe a que puede ayudarle a hacer lo siguiente:
- Prediga los comportamientos de los clientes y los patrones de compra para ayudarle a refinar las interacciones con sus clientes y recomendar mejor productos.
- Anticipar las necesidades de mantenimiento de la máquina.
- Elimine la entrada de datos manual.
- Detectar spam.
- Analizar datos financieros.
- Utilice imágenes para datos, reconocimiento de patrones y descubrimiento de conocimientos de bases de datos.
- Diagnosticar condiciones médicas.
- Mejorar la ciberseguridad.
Imagínese lo difícil que sería abordar todos estos problemas sin la ayuda del aprendizaje automático, especialmente cuando se aplican big data a la ecuación. Si bien algunas de estas tareas se pueden manejar de manera efectiva con cantidades más pequeñas de datos, una vez que se trata de miles y cientos de miles de puntos de datos, resulta imposible comprender esos datos manualmente.
¿Y predecir el comportamiento? A menos que su empresa tenga un científico de datos disponible, este no es un buen comienzo. En otras palabras, para cualquier nivel confiable de computación predictiva, se necesita aprendizaje automático. Y como TensorFlow se lanzó con una licencia de código abierto, puedes (con el equipo de desarrollo adecuado) integrar esta increíble tecnología en tus aplicaciones y sistemas.
