O que é TensorFlow?

TensorFlow é uma biblioteca de código aberto, desenvolvida pelo Google, criada para fins específicos de computação numérica usando gráficos de fluxo de dados como fonte. Duas das aplicações mais importantes do TensorFlow são o aprendizado de máquina e a pesquisa de redes neurais profundas.

Ao contrário de muitas bibliotecas, o TensorFlow funciona em praticamente todas as plataformas concebíveis, desde CPUs, GPUs, dispositivos móveis e incorporados e unidades de processamento de tensores (peças de hardware especializadas que usam matemática de tensores).

O fundo

O TensorFlow foi originalmente criado como um projeto de aprendizado profundo da equipe Google Brain. Desde a sua criação, o TensorFlow foi implantado em todo o ecossistema do Google, em ferramentas como:

• Google Assistente
• Google Fotos
• Gmail
• pesquisa do Google

E considerando que o Google tem a maior infraestrutura de aprendizado de máquina do planeta, fazia sentido para a empresa permitir que outras empresas e desenvolvedores se beneficiassem de sua plataforma. No entanto, foi somente após a criação do TensorFlow que o Google conseguiu compartilhar essa vasta plataforma. Com a biblioteca de ferramentas TensorFlow, qualquer desenvolvedor pode adicionar aprendizado profundo ao seu software.

Como funciona o TensorFlow?

O TensorFlow usa um conjunto específico de módulos (que inclui APIs para Python, C e C++) para permitir a construção e execução de cálculos do TensorFlow. Os gráficos de fluxo de dados resultantes desses cálculos têm estado, o que significa que o programa monitora o estado da interação.

Para ser mais específico, o TensorFlow classifica camadas de dados, chamadas de nós, para descobrir dados cada vez mais complicados sobre uma imagem. À medida que o TensorFlow se aprofunda nos nós, ele pode fazer perguntas mais complicadas.

Por exemplo: no primeiro nó, poderá reconhecer uma forma redonda. À medida que o TensorFlow se aprofunda, ele pode reconhecer o formato de um olho. Ainda mais fundo e aquele olho se torna felino. Este processo de entrada, que flui através de camadas de dados até a saída, é chamado de tensor.

A iteração atual do TensorFlow permite escrever código que cria um gráfico computacional, que é uma estrutura de dados que descreve o cálculo que você deseja realizar. Há uma série de vantagens neste processo. Por um lado, os gráficos podem ser executados imediatamente ou salvos e posteriormente executados em diversas plataformas. Os gráficos também podem ser implantados em um ambiente de produção sem a necessidade de implantar também o código de construção. A única coisa necessária é um tempo de execução disponível que suporte o gráfico do TensorFlow.

Outra vantagem é que o gráfico do TensorFlow pode ser facilmente otimizado para qualquer plataforma. Isso torna possível treinar em uma plataforma muito maior e depois transferir para uma plataforma muito menos potente (como um dispositivo móvel).

Casos de uso do TensorFlow

A aplicação do TensorFlow é fascinante. Com a ajuda de tensores, um aplicativo como o Google Fotos é capaz de reconhecer com precisão locais em imagens. Por exemplo, o Fotos o utiliza para localizar um item específico em uma foto (por exemplo, uma ponte ou uma estátua) e saber exatamente onde a foto foi tirada. O aplicativo habilitado para TensorFlow pode então agir com base nessas novas informações.

Tudo isso pode funcionar assim: o aplicativo visualiza as imagens do usuário, localiza o Empire State Building e sabe que a foto foi tirada em Nova York. O aplicativo pode então exibir anúncios específicos de Nova York para o usuário.

O TensorFlow não se limita apenas a imagens. Outro caso de uso é o reconhecimento de voz e som. Na verdade, o reconhecimento de voz e som é uma das aplicações mais utilizadas do TensorFlow. O Google Assistant é o exemplo mais óbvio, mas há outros casos de uso muito importantes aos quais o TensorFlow pode ser aplicado, como:

• Reconhecimento de imagem
• Vídeos de marcação de objetos
• Carros autônomos
• Análise de sentimentos
• Detecção de falhas
• Resumo de texto
• Processamento móvel de imagens e vídeos
• Drones aéreos, terrestres e marítimos

Os componentes do TensorFlow

O TensorFlow tem várias peças que se juntam para formar o todo. Algumas dessas peças incluem:

TensorFlow.js

Permite o uso de modelos JavaScript padrão e pode construir e treinar modelos diretamente em JavaScript.

TensorFlow Federado

Uma estrutura de código aberto para experimentar aprendizado de máquina, usando dados descentralizados.

Privacidade TF

Uma biblioteca para treinar modelos de aprendizado de máquina centrados na privacidade.

tf.função

Permite a transformação de um subconjunto da sintaxe Python em gráficos portáteis e de alto desempenho.

Probabilidade do TensorFlow

Uma biblioteca Python para combinar modelos probabilísticos e aprendizado profundo.

Tensor2Tensor

Uma biblioteca de modelos e conjuntos de dados de aprendizagem profunda.

É tudo uma questão de aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina está em tudo. Com a ajuda do aprendizado de máquina, os dispositivos continuam a se tornar mais inteligentes e eficientes. Considerando que os dados são a força vital dos negócios, todas as empresas tornaram-se dependentes das informações que fornecem. Desde dados de clientes até informações B2B (e tudo mais), as empresas tornaram-se profundamente dependentes de dados.

Com a ajuda do TensorFlow e do aprendizado de máquina, sua empresa estará mais bem equipada para aproveitar os dados disponíveis. Isso porque pode ajudá-lo a fazer o seguinte:

• Preveja comportamentos e padrões de compra dos clientes para ajudá-lo a refinar suas interações com os clientes e recomendar produtos melhor.
• Preveja as necessidades de manutenção da máquina.
• Elimine a entrada manual de dados.
• Detecte spam.
• Analise dados financeiros.
• Use imagens para dados, reconhecimento de padrões e descoberta de conhecimento de banco de dados.
• Diagnosticar condições médicas.
• Melhorar a segurança cibernética.

Imagine como seria desafiador lidar com todos esses problemas sem a ajuda do aprendizado de máquina, especialmente quando big data é aplicado à equação. Embora você possa lidar efetivamente com algumas dessas tarefas com quantidades menores de dados, uma vez que você está lidando com milhares e centenas de milhares de pontos de dados, torna-se impossível entender esses dados manualmente.

E prever comportamento? A menos que sua empresa tenha um cientista de dados disponível, isso não é um bom começo. Em outras palavras, para qualquer nível confiável de computação preditiva, você precisa de aprendizado de máquina. E como o TensorFlow foi lançado com uma licença de código aberto, você pode (com a equipe de desenvolvimento certa) integrar essa tecnologia incrível em seus aplicativos e sistemas.

Uma abordagem holística para o TensorFlow