Las tecnologías nuevas aparecen constantemente, algunas nos parecen geniales y otras no tanto, una de esas tecnologías que son geniales, suelen quedarse mucho tiempo en el medio, TensorFlow es una de esas tecnologías, si bien no es muy conocida por la mayoría de Desarrolladores ya que es útil para un área determinada, puede que lo sea en un futuro, veamos a continuación varios datos interesantes de esta tecnología.
Antes de continuar te invito a leer los siguientes artículos:
- 5 Aplicaciones que usan Machine Learning (Aprendizaje Automático) en 2020
- Que es Machine Learning, Historia y otros detalles
- 5 Buenas Prácticas de Machine Learning para Desarrolladores en Python
- Tendencias que se darán en Machine Learning este 2020
- Como esta presente la Inteligencia Artificial y el Machine Learning en nuestra vida cotidiana
- Como utilizan estas 5 Grandes Empresas el Aprendizaje Automático (Machine Learning)
- Conceptos del Trabajo con Material Design y Machine Learning en Android – Parte 1
- Creando una Aplicación Android que responda ante comandos de Voz mediante Inteligencia Artificial y Machine Learning – Parte 1
Y también te invito a escuchar el Podcast: “Si No Tienes Experiencia Para Un Puesto De Trabajo, Créala !”:
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Bien ahora continuemos con el Post: Que es TensorFlow y Otros Detalles.
En los últimos años las cosas vienen cambiando mucho en el mundo del Desarrollo de Software, están apareciendo plataformas y tecnologías que permiten a los Desarrolladores ser más productivos y poder crear soluciones más dinámicas que antes eran imposibles de crear.
La llegada de TensorFlow esta marcando una nueva era en el mundo del Desarrollo de Software y veamos a continuación todos los detalles de esta genial tecnología.
¿ Que es TensorFlow ?
Es una plataforma de código abierto (hasta la fecha de este Post aún lo es) que permite crear aplicaciones haciendo uso de de Machine Learning (Aprendizaje Automático), cuenta con un entorno flexible e integral con herramientas y librerías que permiten a los Investigadores y Desarrolladores crear sus proyectos rápidamente.
TensorFlow fue desarrollado por el equipo de Google Brain para ser usado internamente y posteriormente fue lanzado como plataforma de código abierto el 9 de noviembre de 2015.
Si un Desarrollador o investigación de Machine Learning (Aprendizaje Automático) intenta montar su propio sistema y servidor, le tomará mucha inversión de dinero para montar la infraestructura adecuada, TensorFlow permite que todo se realice desde la Nube y hace que el Desarrollador o investigador evite hacer estos costos e implementación de otros detalles adicionales.
El nombre TensorFlow fue inspirado en las operaciones que las redes neuronales hacían internamente cuando estaba desarrollándose internamente en el equipo Google Brain, estas redes neuronales hacían operaciones sobre arrays dimensionales que son referidos o llamados tensores.
Las librerías y herramientas de TensorFlow pueden ser usadas en los sistemas operativos Windows, Linux, macOS, Android e iOS. En marzo de 2019 es lanzada la versión de TensorFlow 2.0 la cual es una versión mas flexible, simple y fácil de usar, agregan actualizaciones importantes como el modo eager, API de alto nivel basada en Keras y la posibilidad de hacer deployment de manera flexible en cualquier plataforma local o en la nube.
¿ Que podemos hacer con TensorFlow ?
TensorFlow trabaja sobre Machine Learning (Aprendizaje Automático) y nos permite realizar cosas increíbles que años atrás eran difíciles que un Investigador o Desarrollador común pueda hacerlas, Machine Learning (Aprendizaje Automático) solo era cosa de empresas y organizaciones privadas, bien con TensorFlow podemos hacer las siguientes cosas:
- Crear Aplicaciones con Inteligencia Artificial y entrenarlas con Machine Learning (Aprendizaje Automático).
- Crear redes neuronales, indispensables para un adecuado sistema de Machine Learning (Aprendizaje Automático).
- Crear aplicaciones que solucionen diferentes necesidades, por ejemplo una aplicación que recomiende que medicamentos debe tomar un paciente.
- Crear aplicaciones que hagan reconocimiento Facial, un ejemplo es Snapchat que usa Machine Learning (Aprendizaje Automático) para reconocer el rostro de los usuarios antes de poner un efecto determinado en sus rostros.
- Hacer predicciones de ventas en una empresa.
- Hacer predicciones del clima.
- Hacer predicciones de una moda en ropa y accesorios.
- Hacer predicciones sobre una pandemia en cuanto a muertes, contagios y personas recuperadas.
- En general cualquier sistema, aplicación o proyecto que requiera Aprender Automáticamente para ofrecer determinadas opciones a los usuarios, puede hacer uso de TensorFlow.
Conforme hacemos uso de TensorFlow, vamos descubriendo nuevas oportunidades que esta plataforma nos puede ofrecer.
Empresas y Proyectos que usan TensorFlow
Son muchas las empresas que hacen uso de TensorFlow, es parte de su éxito y esto te dará una idea de lo importante que es aplicar Machine Learning (Aprendizaje Automático) en tus proyectos, entre las empresas que usan TensorFlow tenemos:
- Dropbox
- Paypal
- SAP
- Uber
- Airbnb
- Snapchat
- General Electric
- Gmail
- Google Translate
- Lenovo
- Coca Cola
- Intel
- AMD
- eBay
- NVIDIA
- Entre otros.
Hay muchas empresas y proyectos que vienen usando TensorFlow, tanto en proyectos webs como en aplicaciones móviles y en los entornos en donde su implementación es posible.
¿ Como usar TensorFlow ?
Para hacer uso de esta herramienta debes ir a la página de su API y elegir seguir los pasos de instalación según el Lenguaje de Programación que desees usar, hasta la fecha de este Post, brinda soporte para los Lenguajes de Programación Python, JavaScript, C++ y Java, más adelante puede que agreguen soporte para otros Lenguajes de Programación, esto depende de TensorFlow.
En la página de su API y su documentación puedes encontrar ejemplos junto con código alojado en determinados repositorios de GitHub, debes de tener paciencia, ser muy curioso y no rendirte, hasta que logres resolver problemas y crear proyectos con esta genial herramienta.
También puedes encontrar varios recursos y herramientas para que tu aprendizaje de TensorFlow sea optimo.
Conclusión
En este Post hemos aprendido varios detalles de TensorFlow y como siempre menciono, para conocer mejor como trabaja TensorFlow puedes instalarlo y probarlo, verás las grandes posibilidades que esta tecnología te ofrece como Desarrollador y también para los investigadores de Machine Learning (Aprendizaje Automático).
Nota(s)
- Algunos de los enlaces o links mencionados en este Post, pueden quedar obsoletos, esto no depende de mi, si no de las organizaciones que le dan soporte a sus páginas o enlaces.
- No olvides que debemos utilizar la tecnología para hacer cosas buenas por el mundo.
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