TensorFlow: lo que debes saber

La inteligencia artificial está experimentando un potente desarrollo en los últimos años. Y, con ella, el aprendizaje automático, un modo en el que los sistemas pueden realizar labores específicas como detectar fallos o llevar a cabo predicciones, sin necesidad de programación previa. En nuestro Curso de Machine Learning puedes aprender más sobre esta técnica avanzada, en la que Google ha jugado un papel trascendental. ¿Cómo? Poniendo a disposición del público la librería de TensorFlow. ¡Descubre qué es y cuáles son sus funciones principales!

¿Qué es TensorFlow? Definición y características de esta biblioteca

La mejor forma de explicar qué es TensorFlow es hablar del funcionamiento de la propia mente humana: cerebros repletos de neuronas que se conectan entre sí y que permiten, entre otras cosas, realizar razonamientos complejos.

La librería de TensorFlow hace posible construir estas redes neuronales, pero de forma artificial, para que las máquinas puedan hacer uso de ellas. Se trata de un sistema open source diseñado con fines de aprendizaje automático, es decir, para crear y gestionar modelos computacionales capaces de encontrar relaciones entre datos y realizar acciones en base a los mismos.

TensorFlow es un sistema de código abierto con el que crear y entrenar modelos de aprendizaje automático

Como hemos adelantado, fue desarrollada por Google para sus proyectos empresariales y, posteriormente, abierta a cualquier desarrollador/a que quisiera implementarla en sus softwares. Gracias a ello, la aplicación cuenta con una gran comunidad de usuarios/as, que la emplean para entrenar sus redes artificiales o partir de sistemas ya existentes en la plataforma.

Características de la librería de TensorFlow

Ahora que ya hemos explicado qué es TensorFlow, es el momento de hablar de sus características. En primer lugar, hay que tener en cuenta que es un sistema de computación numérica cuyas conexiones toman forma de objetos de Phyton, una razón más por la que estudiar este lenguaje tan usado en desarrollo.

Los nodos a los que se vinculan, sin embargo, están escritos con C++. Pero, además de los detalles técnicos, la librería de TensorFlow destaca por muchos otros factores, como los siguientes:

• Buen ritmo de actualizaciones: desde sus inicios, TensorFlow ha experimentado diversos lanzamientos.
• Flexible: puede ejecutarse a nivel local o en la nube, y en una GPU o en una CPU. Además, sirve para Android, Apple, Windows y Linux.
• Para principiantes y expertos: la librería de TensorFlow cuenta con extensos planes formativos en su propio sitio online, con los que avanzar en el dominio de la herramienta.
• Intuitivo: dispone de una interfaz cómoda y manejable desde la que el/la usuario/a puede comprobar el resultado de sus desarrollos.
• Potente: es capaz de gestionar grandes conjuntos de información y adaptarse al crecimiento del volumen de datos.
• Completo: un aspecto sin el que no se entiende lo que es TensorFlow es el paquete de herramientas que lleva incorporado. Será difícil que no encuentres la herramienta que buscas dentro de la plataforma, que está llena de recursos valiosos como What-If Tool o TLP Research Cloud.
• Útil: con la librería de TensorFlow se pueden generar gráficos de flujos de datos, almacenarlos y entrenarlos para que actúen como el/la usuario/a desee.

¿Para qué sirve TensorFlow? Usos más habituales

Ya hemos visto qué es TensorFlow, pero ¿de qué modo puede utilizarse? Pues para multitud de cosas, tanto en el terreno de los gráficos como en el análisis de datos o en el propio marketing, mejorando el vínculo que una empresa establece con su público objetivo.

En función de las herramientas por las que te decantes, la librería de TensorFlow te abrirá todo tipo de funcionalidades distintas. A continuación, te explicamos algunas de ellas, pero no olvides que se trata solo de una sugerencia. Si quieres estar al tanto de todas las posibilidades, te recomendamos que consultes periódicamente la web de la plataforma y que te unas a los foros y comunidades de desarrolladores/as surgidas a su alrededor.

Depuración y validación de datos

Una de las características más potentes de la librería de TensorFlow tiene que ver con el tratamiento de datos. De hecho, la herramienta simplifica mucho la gestión de altos volúmenes de información, realizando desde análisis básicos de los macrodatos típicos en big data hasta su validación para que resulten realmente útiles.

Análisis de imágenes

Encontrar patrones en imágenes, modificarlas para que resulten más atractivas o incluso ayudar al cuerpo sanitario a realizar diagnósticos más precisos mediante el análisis de las pruebas. Gracias al gigante de Mountain View y a los miles de usuarios/as que lo han impulsado, las funciones de la librería de TensorFlow van mucho más allá de lo que podría parecer en un principio, pudiendo llegar a mejorar la salud de las personas y el tratamiento temprano de sus dolencias.

Detección de audio y texto

Tras descubrir qué es TensorFlow, los/as desarrolladores/as se apresuraron a implementar una de las funcionalidades a las que estamos más acostumbrados/as hoy en día: el uso de nuestra propia voz para realizar búsquedas en Internet o pedirle a la IA que nos realice recordatorios.

Y es que la plataforma es realmente eficaz para reconocer audio, lo que encierra un sinfín de posibilidades. Por ejemplo, analizar una conversación comercial para ver qué discurso llega más al target de una empresa o cuáles son las keywords más potentes.

Del mismo modo, TensorFlow también se maneja bien con el texto, permitiendo resumir contenidos o traducirlos a otros idiomas. En definitiva, gran parte de los usos que damos por sentado en cualquier web o aplicación actual pueden realizarse con este instrumento, que se beneficia del respaldo de una comunidad potente.

Creación de sistemas de recomendación efectivos

El último de los usos de TensorFlow del que vamos a hablar tiene que ver con el marketing. Concretamente, con la recomendación de productos, como los artículos sugeridos que aparecen en un e-commerce.

A través de la librería de TensorFlow, podrás compilar estos sistemas de sugerencias personalizadas para los/as usuarios/as, mejorarlos y registrar las interacciones que ocurren en el site.

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Desde su aparición, el aprendizaje automático ha marcado un antes y un después a nivel tecnológico. Prácticamente todos los sectores pueden beneficiarse de sus funciones y una gran cantidad de ellos ya lo está haciendo.

Los nuevos modelos de inteligencia artificial son solo un ejemplo de lo que esta potente herramienta es capaz de hacer. Si quieres aprender a dominarla, en Deusto Formación te damos las claves con nuestro Curso de Machine Learning, una formación avanzada que te preparará para el futuro. ¡Contáctanos y hazte un hueco en la vanguardia tecnológica!