Hoy vamos a descubrir qué es Tensor Flow. Descubriremos para qué sirve, porque hay que utilizarlo y qué impacto tiene en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
¿Qué es TensorFlow?
Para el desarrollo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, TensorFlow juega un papel muy importante. Pero ¿qué es TensorFlow? Se trata de una librería de código libre para Machine Learning (ML). Fue desarrollado por Google para satisfacer las necesidades a partir de redes neuronales artificiales. TensorFlow te permite construir y entrenar redes neuronales para detectar patrones y razonamientos usados por los humanos.
Además de trabajar con redes neuronales, TensorFlow es multiplataforma. Trabaja con GPUs y CPUs e incluso con las unidades de procesamiento de tensores (TPUs).
Origen de TensorFlow
TensorFlow es un sistema de computación numérica de código abierto de Google Cloud. Lo podemos encontrar en numerosos productos de Google Cloud ya que nos permite desarrollar algoritmos inteligentes. Google Cloud es uno de los pioneros en Inteligencia Artificial (IA), aprendizaje automático y Big Data, entre otros. Y TensorFlow nace de uno de los proyectos de Google en estos campos: Google Brain.
Google Brain es una división de investigación de Google dedicada a la inteligencia artificial. Este grupo de investigadores de Google construyeron DistBelief, un sistema de aprendizaje automático. A raíz de esto, su uso creció en diferentes casos de uso y aplicaciones. Google quiso seguir creciendo e investigando para simplificar y reconstruir el código base de DistBelief en una aplicación más rápida y robusta, cuyo resultado es TensorFlow.
Años más tarde, Google liberó la versión como código abierto para que los desarrolladores pudiesen investigar y adaptarlo a diversos casos de uso. Y no es algo nuevo en Google Cloud, ya que, como hemos podido ver, Google pone a disposición su misma tecnología para los usuarios.
¿Para qué sirve TensorFlow?
Antes de entrar en profundidad y ver para qué sirve, veamos qué es el aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial (si estás perdido, puedes leer antes qué es la inteligencia artificial).
El aprendizaje automático es un sistema mediante el cual ayudamos a un software a realizar una tarea sin programación ni reglas específicas. ¿Y cómo hacemos esto? Trabajando con las redes neuronales. Una red neuronal es un modelo que se puede entrenar para que reconozca y repita patrones.
Nos encontramos ante un cambio en el proceso y desarrollo con la aparición del aprendizaje automático. Anteriormente, en la programación informática, los desarrolladores se centraban en dar órdenes o reglas a las computadoras para ejecutar una acción en concreto.
Hoy, se ha conseguido cambiar todo esto por completo. Tras entrenar a la computadora, el aprendizaje automático se centra en analizar los datos de esta nueva programación y repetirlos de forma automática.
Pero ¿qué papel juega TensorFlow en todo esto? TensorFlow es una plataforma que facilita la creación e implementación de modelos de aprendizaje automático. Lo que buscamos hoy en día es automatizar cientos de procesos y TensorFlow nos permite llegar a esta automatización. Nos permite crear y entrenar modelos de Aprendizaje Automático con facilidad mediante APIs intuitivas.
¿Por qué usar TensorFlow?
Los desarrolladores no quieren perder más tiempo en el mantenimiento de la infraestructura o desarrollo de los procesos y lo que buscan es generar valor. Y para eso está la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, para crear y entrenar modelos que nos ayuden a ser más eficientes.
TensorFlow es la herramienta que te ayuda a gestionar e implementar los procesos de aprendizaje automático. Permite el entrenamiento y la implementación de tu modelo de forma fácil, ya sea en servidores o en la web, sin importar el lenguaje o la plataforma que utilices. Además, te ofrece flexibilidad, ejecución y control gracias a sus APIs intuitivas.
Ejemplos del uso de TensorFlow
En la web oficial de TensorFlow podrás encontrar los diferentes casos de uso que se pueden implementar. A continuación te contamos algunos de ellos:
Reconocimiento de imagen: es uno de los casos más comunes. En este caso podemos encontrar capas de entrada y de salida. Las redes neuronales van aprendiendo automáticamente. Aprenden representaciones cada vez más abstractas de los datos que reciben de las imágenes. Las neuronas detectan líneas, formas y texturas, entre otras cosas, para reconocer una imagen, objeto, etc.
Análisis de sentimiento: un caso de uso que podemos aplicar al marketing es el análisis de sentimiento. Utilizando herramientas de inteligencia artificial podemos llegar a predecir los gustos y necesidades de nuestros clientes identificando rasgos léxicos, iconográficos y estructurales. Nos ayudan en la gestión de la relación que tenemos con nuestros usuarios.
Diagnósticos médicos: el sector sanitario es uno de los que más se pueden beneficiar de este tipo de herramientas. Uno de los casos más comunes dentro de este sector es el análisis de las radiografías. Gracia a la inteligencia artificial, las redes neuronales pueden encontrar anomalías en las radiografías, facilitando y agilizando ciertos procesos médicos.
Conclusiones
TensorFlow nace con el propósito de facilitar la complejidad de crear y manejar modelos de Inteligencia Artifical y Machine Learning. Los desarrolladores pueden seguir mejorando y acrecentar su experiencia y las librerías de código no paran de mejorar. Dentro del mundo de la Inteligencia Artificial, TensorFlow es la herramienta que te ayudará a seguir avanzando.
Si quieres obtener más información, no dudes en contactar con nosotros, estamos deseando escucharte.
