TensorFlow: La guía definitiva para dominar el aprendizaje automático

TensorFlow es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google que permite a los desarrolladores de software aplicar el aprendizaje automático a sus productos. Originalmente, fue un proyecto de investigación de aprendizaje profundo del equipo Google Brain que, gracias a la colaboración con 50 equipos en Google, se ha convertido en una herramienta clave en el ecosistema de Google, utilizada en productos como Google Assistant, Google Photos, Gmail y búsqueda, entre otros. Con TensorFlow, Google ha logrado aplicar el aprendizaje profundo en numerosas áreas a través de tareas perceptuales y de comprensión del lenguaje.

Resumen Ejecutivo

¿Qué es TensorFlow?

TensorFlow es una biblioteca de código abierto que permite a los desarrolladores de software aplicar el aprendizaje profundo a sus productos. Es la infraestructura de aprendizaje automático más grande del mundo creada por Google, y ahora está disponible para todos los desarrolladores.

¿Por qué es importante TensorFlow?

El aprendizaje automático se ha vuelto fundamental en la forma en que los usuarios interactúan con servicios y dispositivos. TensorFlow ofrece un conjunto de herramientas poderosas que permiten a los desarrolladores incluir el aprendizaje profundo en sus productos, brindando un mayor nivel de inteligencia y precisión.

¿A quiénes afecta TensorFlow?

TensorFlow tiene un impacto duradero en los desarrolladores y usuarios. Desde que se hizo de código abierto, está disponible para todos los desarrolladores, lo que significa que sus productos pueden mejorarse significativamente para ofrecer un mayor nivel de inteligencia y precisión. Esta herramienta revolucionaria afecta a todos los que interactúan con aplicaciones y dispositivos inteligentes.

¿Cuándo se lanzó TensorFlow?

TensorFlow se lanzó originalmente el 9 de noviembre de 2015, y la versión estable se puso disponible el 15 de febrero de 2017. Google ha lanzado recientemente TensorFlow 2.4, que incluye nuevas características y herramientas de perfilado.

¿Cómo puedo empezar a usar TensorFlow?

Los desarrolladores pueden descargar el código fuente desde el repositorio de GitHub de TensorFlow. Ya estamos viendo los efectos de TensorFlow en el ecosistema de Google.

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¿Qué es TensorFlow?

TensorFlow hace posible que Google Photos pueda identificar imágenes, como la Torre Eiffel, mediante el uso de aprendizaje profundo. Antes de TensorFlow, existía una división entre investigadores de aprendizaje automático y desarrolladores que dificultaba la inclusión del aprendizaje profundo en el software. Con TensorFlow, esa división desaparece.

TensorFlow proporciona un conjunto de módulos que permiten construir y ejecutar cálculos, expresados en gráficos de flujo de datos, tanto en Python como en C/C++. Estos gráficos permiten que aplicaciones como Google Photos sean increíblemente precisas al reconocer ubicaciones en imágenes basadas en hitos populares.

En 2011, Google desarrolló un producto llamado DistBelief que trabajaba en base a refuerzo positivo. Se le mostraba una foto de un gato a la máquina y se le preguntaba si era una foto de un gato. Si la máquina adivinaba correctamente, se le decía. Si se equivocaba, se ajustaba para reconocer mejor la imagen.

TensorFlow mejora este concepto al clasificar capas de datos llamadas Nodos. Sumergirse en las capas permite hacer preguntas más complejas sobre una imagen. Por ejemplo, una pregunta de la primera capa podría requerir que la máquina reconozca una forma redonda. En capas más profundas, se le podría pedir a la máquina que reconozca el ojo de un gato. El proceso de flujo (desde la entrada a través de las capas de datos hasta la salida) se llama tensor, de ahí el nombre TensorFlow.

¿Qué es TensorFlow 2.0?

TensorFlow 2.0 incluye las siguientes mejoras:

• Mejora de la integración de los componentes de API con tf.keras (una interfaz de alto nivel para redes neuronales que se ejecuta en múltiples backends).
• Incluye TensorFlow.js versión 1.0, que permite el uso de modelos JavaScript existentes, el reentrenamiento de modelos JS y la creación y capacitación de modelos directamente en JavaScript.
• Incluye TensorFlow Federated, un framework de código abierto para experimentar con el aprendizaje automático y otras computaciones utilizando datos descentralizados.
• Incluye TF Privacy, una biblioteca para entrenar modelos de aprendizaje automático con enfoque en la privacidad de los datos de entrenamiento.
• Ejecución inmediata, un entorno de programación imperativo que evalúa operaciones de manera inmediata, sin construir gráficos antes de devolver valores concretos.
• Uso de tf.function, que permite transformar un subconjunto de la sintaxis de Python en gráficos portátiles de alto rendimiento, mejorando el rendimiento y la implementación de la ejecución inmediata.
• Experimentación avanzada se hace posible con nuevas extensiones, como los tensores fragmentados (la versión de TensorFlow de listas de longitud variable anidadas), TensorFlow Probability (una biblioteca de Python basada en TensorFlow que facilita la combinación de modelos probabilísticos y aprendizaje profundo) y Tensor2Tensor (una biblioteca de modelos y conjuntos de datos de aprendizaje profundo).
• Una herramienta de conversión que actualiza automáticamente el código de Python de TensorFlow 1.x para que sea compatible con las API de TensorFlow 2.0 (y señala los casos en los que no se puede convertir automáticamente dicho código).

¿Por qué es importante TensorFlow?

El aprendizaje automático, también conocido como aprendizaje profundo, es considerado una clase de algoritmos que utiliza muchas capas de unidades de procesamiento no lineal para la extracción y transformación de características. Con TensorFlow, las aplicaciones y dispositivos siguen volviéndose más inteligentes. En el mundo actual, con consumidores exigentes y el aumento de los volúmenes de datos, esta evolución es fundamental para el éxito de un desarrollador y su producto. Además, gracias a que TensorFlow es una biblioteca de código abierto, ahora está al alcance de todos los desarrolladores, lo que les permite enseñar a sus sistemas y software a reconocer imágenes o traducir el habla. Esto representa un gran avance.

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¿A quién afecta TensorFlow?

TensorFlow no solo permite a los desarrolladores incluir el aprendizaje profundo en sus productos, sino que también hace que los dispositivos y el software sean significativamente más inteligentes y fáciles de usar. En nuestro mundo moderno y conectado las 24 horas del día, esto afecta a todos. Los diseñadores y desarrolladores de software, las pequeñas empresas, las grandes empresas y los consumidores se ven afectados por los resultados del aprendizaje profundo. El hecho de que Google haya desarrollado una biblioteca de software que mejora drásticamente el aprendizaje profundo es una gran victoria para todos.

¿Cuándo se lanzó TensorFlow?

TensorFlow se lanzó originalmente el 9 de noviembre de 2015, y la versión estable se puso a disposición el 15 de febrero de 2017. Puede obtener más información sobre TensorFlow 2.0 en la guía oficial "Comienza con TensorFlow".

Las bibliotecas, las API y las guías de desarrollo están disponibles ahora, por lo que los desarrolladores pueden comenzar a incluir TensorFlow en sus productos. Los usuarios ya están viendo los resultados de TensorFlow en aplicaciones como Google Photos, Gmail, Google Search, Google Assistant y más.

¿Qué nuevas características se encuentran en TensorFlow 2.4?

Entre las nuevas características de la última versión de TensorFlow se incluyen:

• El módulo tf.distribute ahora incluye soporte experimental para modelos de entrenamiento asincrónico con ParameterServerStrategy y bucles de entrenamiento personalizados. Para comenzar con esta estrategia, consulte este tutorial de entrenamiento de servidor de parámetros, que demuestra cómo configurar ParameterServerStrategy.
• MultiWorkerMirroredStrategy ahora forma parte de la API estable e implementa el entrenamiento distribuido con paralelismo de datos síncrono.
• La API mixta de Karas ahora forma parte de la API estable y permite el uso de tipos de punto flotante de 16 y 32 bits.
• El optimizador tf.keras.optimizers.Optimizer ha sido refactorizado, lo que permite al usuario de model.fit o bucles de entrenamiento personalizados escribir código que funcionará con cualquier optimizador.
• Se ha introducido el soporte experimental de un subconjunto de la API NumPy, tf.experimental.numpy, que permite a los desarrolladores ejecutar código acelerado de NumPy en TensorFlow.
• Se han agregado nuevas herramientas de perfilado para que los desarrolladores puedan medir el rendimiento de entrenamiento y el consumo de recursos de los modelos de TensorFlow.
• TensorFlow ahora es compatible con CUDA 11 y cuDNN 8, lo que permite el soporte para la arquitectura de GPU NVIDIA Ampere.

Competidores de TensorFlow

TensorFlow no es el único en el campo del aprendizaje profundo; de hecho, existen otras compañías con marcos de aprendizaje automático, incluyendo:

• Theano
• Torch
• Caffe
• neon
• H2O.ai

¿Cómo puedo comenzar a usar TensorFlow?

Lo primero que debería hacer cualquier desarrollador es leer la guía de Introducción a TensorFlow, que incluye un Tutorial de TensorFlow Core. Si eres nuevo en el aprendizaje automático, asegúrate de consultar la guía "MNIST para principiantes en el aprendizaje automático".

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Los desarrolladores pueden instalar TensorFlow en Linux, Mac y Windows (incluso desde el código fuente) o consultar las diversas herramientas en la página oficial de GitHub de TensorFlow.

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