Aprende TensorFlow: fundamentos para la inteligencia artificial
Domina el Machine Learning con TensorFlow: descubre cómo esta herramienta te permite crear modelos predictivos y analizar datos masivos.
Programación
Seguramente has escuchado el término Machine Learning más de una vez. Pues es hora de que conozcas una librería que le da gran parte de su sentido: Se trata de TensorFlow.
Nos referimos a una herramienta de código libre que ayuda al Machine Learning a conseguir sus objetivos en un proyecto en específico. Es decir, dota a los equipos de algoritmos precisos para hacer predicciones e identificar patrones en datos masivos.
¿Te gustaría sacarle el máximo provecho a esta opción? Descubre cómo a continuación:
¿Qué es Tensorflow?
Tensorflow es una biblioteca de código libre desarrollada por Google para satisfacer las necesidades de los usuarios a través de redes neuronales artificiales. La plataforma construye estas redes para detectar diferentes patrones usados por las personas.
Se trata de una plataforma que trabaja tanto con GPU como con CPU y TPU, así que se adapta a todo tipo de hardware para ofrecer sus beneficios.
Cabe destacar que usa Python para brindar una API con el objetivo de desarrollar apps con el marco de trabajo mientras ejecuta estos programas en c + + de alto rendimiento.
En este sentido, la herramienta tiene la posibilidad de entrenar redes neuronales para clasificar dígitos escritos a mano, incrustar palabras, reconocer imágenes y procesar el lenguaje natural según el contexto de la situación.
¿Qué son las redes neuronales?
Para comprender el funcionamiento de Tensorflow es fundamental entender qué son las redes neuronales.
Se trata de un elemento que depende del machine learning y tiene un nombre inspirado en el cerebro humano, al punto que imitan la forma en que las neuronas se señalan mutuamente.
Su principal característica es que están formadas por nodos que poseen una capa de entrada, una o varias ocultas y una capa de salida. Cada neurona se conecta a otra y tiene un peso y umbral asociados.
Por otro lado, las redes neuronales se fundamentan en entrenar diferentes datos para comprender y mejorar su exactitud con el pasar del tiempo. De esta manera, una vez que se ajustan, se transforman en una gran alternativa para clasificar y agrupar datos a gran velocidad.
¿Quieres ver algún ejemplo? Pues todo lo relacionado al reconocimiento de voz y de imagen son procesados con las redes neuronales, lo que le da forma al actual algoritmo de búsqueda de Google.
Orígenes de Tensorflow
Para entender más sobre Tensorflow, tenemos que irnos unos años atrás para que sepas de dónde proviene.
En pocas palabras, es un sistema de computación numérica open source creado por Google Cloud. En la actualidad podemos encontrarla en diferentes productos de esta plataforma porque permite desarrollar diferentes algoritmos inteligentes.
En este sentido, esta herramienta nace de uno de los proyectos más ambiciosos del gigante tecnológico: Google Brain.
Es una división de investigación de Google que se dedica exclusivamente a la inteligencia artificial. Está conformado por varios investigadores que construyeron DistBelief, un sistema de aprendizaje automático que empezó a usarse en diferentes plataformas.
Así, en un proceso de mejora continua crearon Tensorflow, una app más completa y robusta.
Posteriormente, el gigante de la tecnología creó una versión de código abierto para que los programadores pudieran investigarlo y adaptarlo a diferentes usos.
¿Para qué sirve Tensorflow?
Antes de ver para qué sirve, es fundamental que entiendas cómo funciona el aprendizaje automático.
Se trata de un sistema en el que ayudamos a un programa a ejecutar una tarea sin ningún tipo de programación. Para esto se apoyan en las redes neuronales, unos modelos que se entrenan para repetir distintos tipos de patrones.
De esta manera, se entrena a una plataforma digital para luego enfocarse en analizar los datos de la nueva programación para repetirlos automáticamente.
Por lo tanto, Tensorflow es una herramienta que facilita la creación de modelos de aprendizaje automático, optimizando una gran cantidad de procesos para mejorar los resultados finales.
Razones para usar Tensorflow
Hoy en día los programadores no quieren pasar horas detrás de un ordenador para darle el mantenimiento adecuado al equipo para crear el programa adecuado para sus necesidades.
En este sentido, la inteligencia artificial y aprendizaje automático aparecieron para crear modelos mucho más eficientes y sin la necesidad de complicados códigos.
Por eso, una de los motivos por los que muchos especialistas han empezado a trabajar con esta alternativa es porque implementan procesos de aprendizaje automático en servidores o en la web sin importar el lenguaje utilizado.
Sigue con nosotros y descubre algunos casos de uso.
Ejemplos de Tensorflow
Son muchos los ejemplos de uso que tiene Tensorflow en la actualidad. Veamos algunos a continuación:
Reconocimiento de imagen
Aquí encontramos distintas capas de entrada y salida y las redes neuronales hacen su trabajo al aprender representaciones de los datos que reciben de las imágenes. De esta manera, detectan líneas, texturas y formas para reconocer una foto u objeto.
Así puedes desbloquear tu dispositivo móvil o tienes la posibilidad de ingresar a tu sitio de trabajo.
Análisis de sentimiento
Otro caso de uso que encontramos en la actualidad es el famoso análisis de sentimiento. Aquí se utilizan herramientas de inteligencia artificial que predicen necesidades y gustos de los usuarios a través de sus rasgos léxicos y estructurales.
Diagnóstico médicos
Por su parte, el sector de la salud se ha visto muy beneficiado con tensorflow, al punto que permite analizar radiografías para ayudar a los profesionales a hacer diagnósticos mucho más precisos.
¿Qué es el machine learning?
Para entender a profundidad el funcionamiento de tensorflow, es fundamental que entidad su base y ese es el machine learning.
Se trata de una disciplina que pertenece a la inteligencia artificial y utiliza algoritmos para darle a los ordenadores la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones.
En este sentido, le da la posibilidad a los equipos de ejecutar tareas específicas de manera independiente sin la necesidad de ser codificadas o programadas.
A pesar de que puede sonar novedoso, la realidad es que el término se usó por primera vez en 1959, pero ha ganado relevancia en los últimos tiempos gracias al auge de los datos.
Algoritmos de machine learning
Por otro lado, hay que destacar que los algoritmos de esta herramienta se clasifican en:
Aprendizaje supervisado
Se trata de algoritmos que tienen un aprendizaje previo basado en modelos de etiquetas relacionadas a datos que permiten tomar decisiones o realizar predicciones.
Un ejemplo muy claro es el famoso detector de spam en el correo, que lo etiqueta como tal según los patrones que aprendió del historial de la bandeja de entrada del usuario.
Aquí relaciona palabras claves, textos, imágenes y asunto con posibles amenazas.
Aprendizaje no supervisado
Por su parte, el aprendizaje no supervisado se caracteriza por tener algoritmos que no cuentan con conocimiento previo. En la mayoría de los casos se enfrentan al caos de la información con el fin de hallar patrones que nos ayuden a organizarlos de algún modo.
Un ejemplo de su uso es en el marketing, y es que extraen una gran cantidad de datos provenientes de las redes sociales para crear campañas segmentadas que permitan obtener nuevos clientes e incrementar las ventas.
Aprendizaje por refuerzo
También tenemos el aprendizaje por refuerzo, que es un algoritmo que tiene la particularidad de que aprende por su propia experiencia.
De esta manera, es capaz de tomar decisiones en diferentes contextos según un proceso de prueba y error donde se compensan decisiones finales.
En la actualidad se usan para clasificar secuencias de ADN y realizar diagnósticos médicos.
Usos prácticos del machine learning
El machine learning ha sido una de las plataformas que han sostenido los últimos avances tecnológicos. Veamos algunos ejemplos a continuación:
Recomendaciones
Se trata de diferentes sugerencias de compra en sitios digitales o recomendaciones musicales según los gustos del usuario. ¿Cómo lo hace? Sencillo, estudia el historial de adquisiciones y reproducciones del cliente y lo compara con las actividades realizadas por otros usuarios.
Sí, estamos seguros que has visto este patrón. Mercado Libre y Youtube son dos plataformas que lo implementan para mantener el tráfico en sus sitios. Así es como te sugieren productos similares a los que viste o canciones parecidas a lo que escuchaste anteriormente.
Vehículos inteligentes
Los autos inteligentes son la próxima revolución económica, según han reflejado diferentes estudios.
En este sentido, gracias al aprendizaje automático, los coches pueden ajustar su configuración interna como la música, temperatura e inclinación del asiento según las preferencias del conductor.
Además, reaccionar al entorno y mover el volante si la situación lo amerita.
Redes sociales
Por otro lado, tenemos las redes sociales, ya que hay plataformas como X (Antes Twitter) que reducen significativamente el spam publicado para evitar inconvenientes con los usuarios.
Por su parte, Facebook aplica el machine learning para verificar noticias falsas como contenidos prohibidos para sancionar a los perfiles que suben estas fotos o videos.
Procesamiento del lenguaje natural
Equipos como Alexa o Siri pueden reconocer la voz de un usuario, traducir de un lenguaje a otro y analizar sus sentimientos gracias a la comprensión del lenguaje.
Esta capacidad se usa también en otras actividades como traducir los tecnicismos de los contratos legales a unos términos más sencillos para ayudar tanto a los abogados como a los clientes.
Búsquedas
Por otro lado, Google y otros motores de búsqueda se apoyan del aprendizaje automático para optimizar sus resultados según su eficacia y esta se mide a través de la cantidad de clicks que hacen los usuarios.
Por lo tanto, un enlace que obtiene una gran cantidad de tráfico seguirá en los primeros puestos porque el algoritmo interpreta que resuelve alguna necesidad del lector.
Medicina
Por su parte, especialistas del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) utilizan esta alternativa para detectar con mayor anticipación el cáncer de mama, lo que incrementa sus posibilidades de curación.
Además, muchas clínicas en diversos países lo aplican para detectar padecimientos de la retina y la neumonía antes de que sea más grave.
Ciberseguridad
Los antivirus son programas que aún se venden a pesar de los grandes avances de los nuevos sistemas operativos.
Uno de los motivos es porque detectan malware con el aprendizaje automático que potencia su proceso de escaneo, facilita la detección y reconoce anomalías que hasta hace unos era imposible.
No cabe duda de que tensorflow y del machine learning son unas herramientas que permiten que muchos equipos se comporten de manera tan independiente que casi no necesitan la intervención humana para funcionar.
Es momento de que cada uno de nosotros lo descubra por sí mismo para sacarle el máximo provecho.
Olvídate de los largos códigos y comandos complicados. Ahora es cuestión de que te involucres con la inteligencia artificial para sacarle el máximo provecho a las nuevas herramientas que llegaron para quedarse.
¿Y tú qué piensas de esta alternativa? Esperamos que con esta información tengas la base para empezar a trabajar en esos nuevos proyectos digitales que tienes en mente.