El framework de código abierto TensorFlow es un compañero práctico en las áreas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, que fue desarrollado directamente por Google. En su momento, aún estaba destinado a fines internos alejados del público, pero hoy en día es indispensable para los desarrolladores. Pero, ¿cómo ha conseguido exactamente convertirse en una solución tan popular en tan solo unos años y cuáles son las ventajas del práctico framework llamado TensorFlow?

¿Qué es TensorFlow?

En términos generales, TensorFlow es un marco de software dedicado a la computación de diagramas de flujo de datos. Se trata de la descripción concreta de algoritmos de aprendizaje automático para realizar diversos modelos de aprendizaje profundo en funcionamiento.

Un vistazo a las funciones concretas de TensorFlow muestra que el marco se basa en la programación orientada al flujo de datos. El llamado grafo de flujo de datos tiene varios nodos en este punto, que están conectados entre sí por aristas individuales. Tanto la creación modelada de los grafos como su ejecución pueden implementarse con TensorFlow. La arquitectura del marco muestra con más detalle las opciones disponibles.

En este punto, el marco de software puede utilizarse en una amplia variedad de entornos. El marco admite el desarrollo de aplicaciones analíticas para dispositivos de sobremesa, en la web, en la nube o en el sector móvil. Aquí, los modelos individuales pueden entrenarse en muchas unidades de computación para acelerar el aprendizaje automático. Unidades como la CPU, la GPU o la TPU pueden profundizarse en cualquier momento durante la aplicación para promover una aplicación fluida.

Al cargar el vídeo aceptas la política de privacidad de YouTube.
Más información

cargar Vídeo

Desbloquear siempre YouTube

TensorFlow para dispositivos móviles

El uso productivo de TensorFlow también se hace posible en dispositivos móviles sin restricciones. La versión TensorFlow 2.0 ofrece a los usuarios cuatro componentes centrales, incluido TensorFlow Lite. Con él, los modelos pueden estar disponibles específicamente en dispositivos móviles, por ejemplo para permitir predicciones concretas a partir de grandes cantidades de datos.

Se pueden crear modelos tanto para iOS como para ARM64 y Raspberry Pi. El concepto se basa en un intérprete y un conversor. Mientras que el intérprete ejecuta los modelos en numerosos tipos de hardware, el conversor garantiza una mayor eficiencia. Los modelos se convierten a un formato más eficiente para que el intérprete pueda utilizarlos. Esto aumenta el rendimiento y permite crear secuencias automatizadas incluso con modelos preentrenados.

Lenguajes de programación en competencia con TensorFlow

Para poder trabajar en el campo del aprendizaje automático y la IA, existen varios lenguajes y marcos de programación alternativos además de TensorFlow. Entre ellos se encuentran Keras, Pytorch, Theano y Caffe, por ejemplo. No obstante, TensorFlow se caracteriza por una excelente documentación, que se debe principalmente al destacado desarrollador Google. Los altos valores de uso también garantizan una mayor diversidad de contenidos, lo que significa que actualmente existen numerosos tutoriales, libros y guías. De este modo, el framework sigue siendo aprendible para todo el mundo.

Ámbitos de aplicación

Entretanto, TensorFlow está presente como lenguaje de programación en muchos ámbitos cuando se trata de automatizar procesos importantes. En este punto se pueden dividir tres categorías en particular para definir las áreas de aplicación de TensorFlow con la mayor precisión posible:

Plataforma de aprendizaje automático de código abierto

Como código abierto Aprendizaje automático TensorFlow permite un entrenamiento preciso de los modelos deseados. Entre los modelos más conocidos se incluyen BERTuna solución de reconocimiento del lenguaje natural y ResNet para el reconocimiento de imágenes. La gran cantidad de datos predefinidos para el entrenamiento, en combinación con el enfoque de código abierto, crea la posibilidad de aportar mejoras uno mismo. De este modo, el desarrollo específico no se convierte en un problema.

Aprendizaje automático e inteligencia artificial

Con TensorFlow Enterprise, se ha creado una oferta interna en la nube totalmente dedicada al aprendizaje automático. Esto facilita el desarrollo posterior de nuevas aplicaciones para beneficiarse también del aprendizaje automático en el contexto corporativo. Inteligencia artificial y reconocimiento automático. TensorFlow Enterprise facilita aún más a los desarrolladores la creación de aplicaciones de IA fiables y de alto nivel para cualquier empresa.

PNL

TensorFlow también es una solución adecuada para crear algoritmos escalables. Al crear sistemas eficientes de procesamiento del lenguaje natural que puedan utilizar tanto contenido textual como señales acústicas, los procesos internos pueden ser mucho más específicos. En el ámbito PNL De este modo, los algoritmos pueden entrenarse exhaustivamente a partir de datos integrados para obtener el mejor resultado en los nuevos proyectos.

Las ventajas

Una de las mayores ventajas es su enorme rendimiento. Esto hace que el framework sea una opción popular para el aprendizaje automático y en el campo de la inteligencia artificial para proyectos de cualquier tamaño. Sobre todo, la posibilidad de desarrollar modelos propios y mostrar gráficos de flujo de datos individuales diferencia a la solución de la competencia. Estos suelen ofrecer únicamente modelos prefabricados que no se corresponden 100 % con la aplicación real.

Por encima de todo, los cuatro componentes centrales de TensorFlow permiten un desarrollo rápido y preciso. Mientras que TensorFlow Core es una biblioteca de código abierto para entrenar modelos modernos de aprendizaje automático, TensorFlow.js es una práctica biblioteca JavaScript. Esto significa que los modelos también se pueden entrenar en Node.js y en el navegador. TensorFlow Lite, por otro lado, es ideal para dispositivos móviles. Como cuarto componente, el marco también ofrece una plataforma para expertos, que proporciona entornos profesionales como TensorFlow Extended.

También son extremadamente prácticas las numerosas posibilidades de aplicación que se abren con TensorFlow. Por ejemplo, las funciones se pueden utilizar para desarrollar para smartphones, para ordenadores de sobremesa, para servidores o incluso para sistemas distribuidos. Gracias a la ejecutabilidad del framework, no es necesario traducirlo a otros idiomas a pesar de los numerosos entornos. Esto le ahorra el esfuerzo de crear nuevos contenidos para cada plataforma.

TensorFlow como marco de software eficaz

Si busca una solución profesional y libremente personalizable con una interfaz para Python está garantizada su satisfacción con TensorFlow. Las numerosas operaciones facilitan la decisión sobre las aplicaciones adecuadas y la creación de un gráfico de flujo de datos concreto. Ajustando las variables individuales, se puede dibujar entonces una imagen adecuada, que constituye la base para la programación y el desarrollo asistidos por IA.

En el futuro, el framework seguirá recibiendo actualizaciones y nuevas versiones que simplifiquen la programación moderna y específica de cada sector. Sin embargo, tal y como están las cosas, ningún otro framework se acerca a su enorme rendimiento, especialmente gracias a las numerosas opciones y a la eficiente documentación. ¡Convéncete y elige TensorFlow para tu proyecto!