Tensorflow

¿Qué es?

TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Cuenta con un ecosistema integral y flexible de herramientas, bibliotecas y recursos de la comunidad que les permite a los investigadores impulsar un aprendizaje automático innovador y, a los desarrolladores, compilar e implementar con facilidad aplicaciones con tecnología de AA.

Un ecosistema completo para ayudar a las empresas a resolver problemas complejos del mundo real con aprendizaje automático.

Funcionalidades

TensorFlow proporciona una API de Python, así como APIs de C++, Haskell, Java, Go y Rust. También hay bibliotecas de terceros para C#, Julia, R, Scala y OCaml.

TensorFlow ofrece varios niveles de abstracción para que las empresas puedan elegir el que se adecue a sus necesidades. La compilación y entrenamiento de modelos mediante la API de alto nivel de Keras, ayuda a que comenzar a usar TensorFlow y el aprendizaje automático sea sencillo.

Si se necesita más flexibilidad, la ejecución inmediata permite realizar iteración inmediata y depuración intuitiva. Para tareas grandes de AA, se puede usar la API de estrategia de distribución para el entrenamiento distribuido en diferentes configuraciones de hardware sin cambiar la definición del modelo.

TensorFlow permite el entrenamiento y la implementación del modelo de forma fácil, ya sea en servidores, dispositivos perimetrales o en la web, sin importar el lenguaje o la plataforma que se utilice.

Si se necesita una canalización de AA de producción completa, se puede usar TensorFlow Extended (TFX). Para ejecutar la inferencia en dispositivos móviles y perimetrales, se usa TensorFlow Lite. Para entrenar e implementar modelos en entornos de JavaScript con TensorFlow.js.

Compila y entrena modelos innovadores sin sacrificar la velocidad ni el rendimiento. TensorFlow te brinda la flexibilidad y el control con funciones como la API funcional de Keras y la API de subclases de modelos para la creación de topologías complejas. Para lograr un prototipado fácil y una depuración rápida, usa la ejecución inmediata.

TensorFlow también es compatible con un ecosistema de potentes bibliotecas de complementos y modelos para experimentar, entre los que se incluyen Ragged Tensors, TensorFlow Probability, Tensor2Tensor y BERT.

¿Por qué elegir Tensorflow?

Entre sus principales características podemos destacar:

Resolver problemas complejos del mundo real con aprendizaje automático.
Compilación sencilla de modelos de AA con facilidad mediante API intuitivas y de alto nivel como Keras, con ejecución inmediata, que permite una iteración de modelos inmediata y una depuración fácil.
Producción de AA sólido en cualquier parte, ya sea en la nube, locales, en el navegador o en el dispositivo, sin importar el lenguaje que se use.
Importante experimentación para la investigación. Una arquitectura simple y flexible para llevar las ideas nuevas del concepto al código, a modelos innovadores y a una publicación con mayor rapidez.

Ventajas de Tensorflow

Algunas ventajas del producto Tensorflow:

Capacidad de abstracción para el desarrollo del aprendizaje automático
Sistemas prácticos para los desarrolladores que necesitan depurar y ganar introspección
Respaldo de un equipo comercial de A-list en Google
Rendimiento acelerado en la nube de Google o un hub online para compartir modelos creados con el framework
Permite inspeccionar y perfilar la forma en que se ejecutan los gráficos, a través de un dashboard interactivo basado en la web
Facilita el proceso de adquisición de datos, modelos de capacitación, predicciones y refinamiento de resultados futuros
Agrupa una gran cantidad de modelos y algoritmos de aprendizaje automático y Deep Learning (“Aprendizaje Profundo”)
Utiliza Python para proporcionar una API front-end conveniente para crear aplicaciones con el framework, mientras ejecuta aplicaciones en C++ de alto rendimiento