¿Qué es y para qué sirve TensorFlow?

Pero, ¿qué es TensorFlow? Es una biblioteca de código abierto para Machine Learning (ML). Fue creado por Google plus para agradar las pretensiones de las redes neuronales artificiales. TensorFlow te deja crear y entrenar redes neuronales para advertir patrones y argumentos utilizados ​​por humanos.

¿Qué es TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de código abierto fundamentada en un sistema de red neuronal. Esto quiere decir que puede relacionar múltiples datos en red simultáneamente, de la misma el cerebro humano. Por servirnos de un ejemplo, puede admitir múltiples expresiones del alfabeto relacionando letras y fonemas. Otro caso es el de imágenes y contenidos escritos que tienen la posibilidad de tener relaciones de forma rápida entre sí merced a la aptitud asociativa del sistema de redes neuronales. Todas y cada una de las pruebas y ensayos completados de cara al desarrollo de programas y apps se guardan en el software.

La resolución de publicar TensorFlow se tomó en el mes de noviembre de 2015, con lo que el día de hoy puede entrar libremente a esta herramienta y editarla según sea preciso. En el momento en que se lanzó, la aptitud de reconocimiento y relación que tenía era superior al 93% en las imágenes, y su optimización mediante la licencia OpenSource dejó su empleo masivo. Además de esto, asimismo logró achicar el tiempo de procesamiento en la versión de 2015 a una media de 0,7 segundos. Por consiguiente, es una herramienta que ha mejorado en aptitud y agilidad de procesamiento.

Reconocimiento automático del habla/sonido

Entre los casos de empleo mucho más populares para TensorFlow son las apps fundamentadas en sonido. Con la nutrición de datos correcta, las redes neuronales tienen la posibilidad de entender las señales de audio. Estos tienen la posibilidad de ser:

  • Reconocimiento automático del habla: usado eminentemente en IoT, Automoción, Seguridad y UX/UI
  • Búsqueda por voz: empleado primordialmente en telecomunicaciones, desarrolladores de teléfonos móviles inteligentes
  • Análisis de sentimiento: se emplea eminentemente en la administración de relaciones con los clientes del servicio (CRM)
  • Detección de fallas (estruendos del motor): se emplea eminentemente en automoción y aviación

¿Qué es TensorFlow?

TensorFlow es un marco creado y mantenido por Google plus que facilita llevar a cabo operaciones matemáticas de forma perfecta en una únidad central de procesamiento o GPU.

En Tensorflow el fluído de trabajo radica en juntar información, hacer o seleccionar un modelo concreto que sea correcto a los intereses del procesamiento de big data, cambiar la información guardada al modelo y realizar la primera predicción, valorando la seguridad del modelo , proseguir ensayando para prosperar el modelo, y al final guardarlo para continuar fortaleciendo su efectividad.

¿Qué son los tensores de inteligencia artificial?

Mediante su programa, TensorFlow administra conjuntos de datos organizándolos como nodos de balance en un gráfico de ejecución. Los links que unen los nodos de un gráfico tienen la posibilidad de representar matrices o vectores multidimensionales, creando lo que llamamos tensores. Ya que los programas de TensorFlow utilizan una arquitectura de fluído de datos que tiende a generalizar desenlaces computacionales intermedios, son especialmente correctos para apps de procesamiento paralelo a enorme escala: las redes neuronales son un caso de muestra común.

Los tensores son elementos matemáticos con el objetivo de guardar valores de origen numérico para su posterior análisis. Los primordiales atributos que definen un tensor son: su rango, su forma y el género de datos.

Para prosperar la fotografía del móvil inteligente

Entre las apps mucho más atrayentes está en los teléfonos. Por poner un ejemplo, el Pixel 2 lanzado este año incluye efecto bokeh con solo una cámara. Se crea un método retrato que divide a la persona del fondo, en el momento en que esto era algo guardado a los gadgets de doble cámara. Y esto se consigue con Machine Learning TensorFlow, adiestrando un modelo de TensorFlow en el backend pero asimismo ejecutándolo en nuestro teléfono. No es una labor simple.

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