detrás de la creación de TensorFlow | Udacity ¿Quién creó TensorFlow? | Detrás de la creación
Según TensorFlow.org, TensorFlow es “una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Tiene un ecosistema integral y flexible de herramientas, bibliotecas y recursos comunitarios que permite a los investigadores impulsar lo último en ML y a los desarrolladores crear e implementar fácilmente aplicaciones basadas en ML”.
También se describe como «un ecosistema completo para ayudarlo a resolver problemas desafiantes del mundo real con el aprendizaje automático».
En resumen, TensorFlow ofrece una forma sencilla de crear modelos. Es una plataforma avanzada de aprendizaje automático que puede crear, implementar y experimentar fácilmente. Es su solución a sus problemas recurrentes de aprendizaje automático.
Contenido
¿Quién creó TensorFlow?
Los investigadores de Google crearon el marco de código abierto TensorFlow para ejecutar aprendizaje profundo, aprendizaje automático y otros tipos de análisis para predecir resultados estadísticos.
Tiene la capacidad de optimizar el trabajo de análisis avanzado que los estadísticos, los modeladores predictivos y los científicos de datos encuentran increíblemente útil. ¿Por qué elegirían el nombre TensorFlow? Dado que el aprendizaje automático utiliza muchas matemáticas de alto nivel, su nombre describe lo que es capaz de hacer.
Acerca de TensorFlow
TensorFlow puede encargarse de los conjuntos de datos en matriz usándolos como nodos computacionales en forma de gráfico. En realidad, se le dio su nombre porque crea tensores hechos de nodos conectados en un gráfico que representan vectores multidimensionales.
La arquitectura de flujo de datos utiliza resultados generalizados de los cálculos e incluso funciona bien con grandes aplicaciones de procesamiento en paralelo, como las redes neuronales.
Este marco también tiene API de bajo y alto nivel. Es mejor utilizar las API de alto nivel cuando pueda para simplificar el desarrollo de la programación de aplicaciones y el desarrollo de canalizaciones. Las API de bajo nivel que Google ha denominado “TensorFlow Core” son útiles para experimentar y poder depurar aplicaciones.
La evolución de TensorFlow
Puede ejecutar TensorFlow en unidades de procesamiento de gráficos de alto rendimiento como GPU, CPU convencionales y unidades de procesamiento de tensor TPU de Google. Una TPU es un dispositivo personalizado que Google diseñó para que los trabajos de TensorFlow se realicen a un ritmo más rápido. Se lanzaron al público por primera vez en 2016 después de su uso interno utilizando TensorFlow para ejecutar sus servicios en línea (como Street View y RankBrain) junto con sus aplicaciones.
Luego, Google creó la segunda generación de TPU en 2018 para su Google Cloud Platform. Google diseñó TensorFlow para que funcione por separado de su propia infraestructura informática. El código es portátil para otros usos. Es un marco de aprendizaje automático que no se concentra tanto en las redes neuronales como el marco de código cerrado más antiguo de Google, DistBelief. TensorFlow tiene las capacidades de una configuración más rápida y se ejecuta contra API de alto nivel.
TensorFlow en acción
TensorFlow cambia la facilidad con la que se puede enviar código a personas de todo el mundo. Se utiliza en el reconocimiento de voz de Google, Gmail, fotos de Google y funciones de búsqueda.
Pero Google no es el único que usa TensorFlow. También puede ser un complemento para módulos de aprendizaje automático y trajes de desarrollo de IA de otras empresas como Microsoft e IBM. Google ha creado algo tan necesario en el mundo de la tecnología que incluso las grandes empresas como eBay, Twitter, Snapchat y Airbnb utilizan el marco de TensorFlow. La empresa de consultoría deportiva STATS LLC incluso utiliza sus modelos para analizar los movimientos de los deportistas profesionales.
Google una vez más ha cambiado el juego con algo que comenzó como un pequeño proyecto de investigación, que ahora se ha convertido en una nueva forma de aprovechar fácilmente el aprendizaje automático.
Sumérjase en el aprendizaje automático con TensorFlow
Aprenda técnicas fundamentales de aprendizaje automático, desde la manipulación de datos hasta algoritmos supervisados y no supervisados con Machine Learning con TensorFlow Nanodegree.
COMIENZA A APRENDER
