¿Qué es TensorFlow?

Programación

Tokio School | 05/12/2020

¿Qué es TensorFlow? Los sistemas de inteligencia artificial son cada vez más importantes en el mundo de la empresa para ahorrar costes económicos. Google lanzó en 2015 TensorFlow, una herramienta que muchas empresas utilizan para sus procesos y que resulta de gran utilidad por su versatilidad y nivel de desarrollo.

Una herramienta que se basa en el deep learning y que tiene múltiples aplicaciones. Ya existían algunos precedentes como DistBelief, que realizaba funciones similares, basándose en el sistema de redes neuronales. Pero, los años, pasan, la tecnología avanza y las necesidades aumentan.

Google liberó TensorFlow para extender esta tecnología en el desarrollo de aplicaciones en distintos dispositivos.

En este contexto, nació TensorFlow, una herramienta con un bagaje de datos mayor y con una capacidad mayor para la edición y modificación. Este software está tan extendido que, hoy, es imposible entender el desarrollo de la inteligencia artificial sin su aportación.

TensorFlow nace como parte de una estrategia a largo plazo de Google. Una estrategia que hace que la compañía este cada vez más presente en cientos de dispositivos y aplicaciones y que, por otro lado, al ser de código abierto, ha obligado a sus grandes competidores a hacer lo mismo con sus tecnologías de inteligencia artificial.

 

En qué consiste TensorFlow

TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Cuenta con un ecosistema integral y flexible de herramientas, bibliotecas y recursos de la comunidad.

TensorFlow cuenta con una biblioteca de código abierto que se basa en un sistema de redes neuronales. ¿Qué quiere decir esto? Pues que se trata de una herramienta que puede relacionar varios datos en red de forma simultánea, imitando lo que hace el cerebro humano.

TensorFlow permite que los investigadores del campo de la IA puedan impulsar un aprendizaje automático innovador mientras que los desarrolladores pueden compilar e implementar con relativa facilidad aplicaciones de deep learning y aprendizaje automático.

Por ejemplo, con TensorFlow se pueden desarrollar aplicaciones que pueden reconocer varias palabras de un alfabeto porque es capaz de relacionar las letras y los fonemas. Otro ejemplo es la capacidad de desarrollar una relación entre una foto y un texto concreto, gracias a la habilidad de asociación de las redes neuronales.

En Tensor Flow se almacenan todas las pruebas y experimentos que se realizaron para el desarrollo de multitud de programas y aplicaciones que funcionan y están implementadas en distintos dispositivos de nuestro día a día.

 

Los comienzos de TensorFlow

TensorFlow es el sistema de aprendizaje automático de segunda generación de Google Brain. Actualmente se ha convertido en la plataforma de código abierto para deep learning más usada del mundo.

La primera plataforma de este estilo y antecesora directa de TensorFlow fue DistBelief, que también fue desarrollada por el equipo de Google Brain. Esta sección del gigante americano siguió creciendo y en 2014 decidieron empezar a construir TensorFlow como sustituto de su anterior proyecto.

 

Software libre

TensorFlow nació como herramienta propia y se convirtió en software libre. Hoy en día es posible acceder a ella de forma libre y editarla en función de nuestras necesidades específicas. Su perfeccionamiento a través de la licencia OpenSource ha permitido su uso masivo.

Además, también se ha conseguido que el tiempo de procesamiento se redujese, convirtiéndola en una herramienta que destaca por su capacidad de procesamiento y su velocidad.

 

El futuro de TensorFlow en IoT

Internet of Things (IoT) empieza a crecer y a despegar. Son muchas las empresas, mayoritariamente startups que están intentando crear lugares para la recolección de datos que sirvan para mejorar el aprendizaje automático.

¿Cómo afecta esto a TensorFLow? Pues, básicamente, cuantos más datos, más indefinidos van a ser. Ahí es donde entra el deep learning para procesarlos y que el aprendizaje de las IA sea mucho mejor y dé mejores resultados.

 

Aplicaciones de TensorFlow

Desde que se liberó el código de TensorFlow son muchas las empresas que usan este software o que se han basado en el para desarrollar distintas aplicaciones. Te dejamos con algunas de las aplicaciones actuales de esta herramienta de deep learning:

  • Fotografía. En determinados modelos de smartphones se ha incluido una tecnología desarrollada con TensorFlow que permite sacar fotos que permiten desenfocar completamente el fondo mientras mantienes a la persona retratada totalmente enfocada. Un efecto conocido como bokeh, que se suele lograr con más de una cámara, más de una toma y postproducción.
  • Diagnóstico médico. El deep learning ya está ayudando a los médicos a que puedan, por ejemplo, analizar mejor las radiografías. Se trata de una de las aplicaciones más interesantes para TensorFlow y en la que las compañías están focalizando más sus esfuerzos.
  • Procesamiento de imágenes. Uno de los ejemplos de esto es DeepDream, que utiliza el sistema de redes neuronales de TensorFlow para crear imágenes sobreprocesadas que tienen apariencia de alucinaciones o sueños. Parece algo un tanto superficial, pero se le ha encontrado una aplicación en el campo de la Historia del Arte.
  • Son muchas las aseguradoras que están empezando a usar TensorFLow y el deep learning para predecir las posibilidades que tiene un asegurado de tener un accidente.

Esto son solo algunos ejemplos de las aplicaciones prácticas que puede tener TensorFlow, pero en el futuro pueden ser más. ¿Quieres participar en el desarrollo tecnológico y formar parte de la historia? ¡Especialízate en deep learning!

 

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