La inteligencia artificial (IA) es uno de los campos más emocionantes y en rápido crecimiento en la actualidad. Con el avance de la tecnología, la IA ha demostrado ser una herramienta poderosa en diversos campos, desde la medicina hasta la industria automotriz. En Chile, la demanda de profesionales capacitados en IA ha aumentado significativamente en los últimos años, lo que ha llevado al surgimiento de cursos especializados en el país.
¿Qué es Tensorflow en inteligencia artificial?
TensorFlow es un marco de trabajo de código abierto desarrollado por investigadores de Google para ejecutar aprendizaje automático, aprendizaje profundo y otras cargas de trabajo de análisis estadístico y predictivo. Al igual que otras plataformas similares, está diseñado para agilizar el proceso de desarrollo y ejecución de aplicaciones de análisis avanzado para usuarios como científicos de datos, estadísticos y modeladores predictivos.
El software de TensorFlow maneja conjuntos de datos que se organizan en nodos computacionales en forma de gráficos. Los bordes que conectan los nodos en un gráfico pueden representar vectores o matrices multidimensionales, creando lo que se conocen como tensores. Debido a que los programas de TensorFlow utilizan una arquitectura de flujo de datos que funciona con resultados intermedios generalizados de los cálculos, son especialmente adecuados para aplicaciones de procesamiento paralelo a gran escala, con redes neuronales como ejemplo común.
El marco de trabajo incluye conjuntos de API de alto nivel y de bajo nivel. Google recomienda utilizar los de alto nivel siempre que sea posible para simplificar el desarrollo de canalizaciones de datos y la programación de aplicaciones. Sin embargo, saber cómo utilizar las API de bajo nivel, llamadas TensorFlow Core, puede ser valioso para experimentar y depurar aplicaciones, según la empresa; también brinda a los usuarios un modelo mental del funcionamiento interno de la tecnología de aprendizaje automático, en palabras de Google.
Las aplicaciones de TensorFlow pueden ejecutarse tanto en CPUs convencionales como en unidades de procesamiento gráfico (GPUs) de alto rendimiento, así como en las propias unidades de procesamiento de tensores (TPUs) de Google, que son dispositivos personalizados diseñados expresamente para acelerar los trabajos de TensorFlow. Las primeras TPUs de Google, detalladas públicamente en 2016, se utilizaron internamente en conjunto con TensorFlow para alimentar algunas de las aplicaciones y servicios en línea de la compañía, incluido su algoritmo de búsqueda RankBrain y la tecnología de mapeo Street View.
A principios de 2018, Google amplió sus esfuerzos externos de TensorFlow al poner a disposición de los usuarios de Google Cloud Platform la segunda generación de TPUs para entrenar y ejecutar sus propios modelos de aprendizaje automático. Las cargas de trabajo basadas en TensorFlow se facturan por segundo; el servicio Cloud TPU se lanzó inicialmente como un programa beta con solo cantidades limitadas de los dispositivos disponibles para su uso, según Google.
Origen y versiones de TensorFlow
TensorFlow siguió los pasos de un marco de trabajo cerrado de Google llamado DistBelief, que la compañía utilizó internamente para llevar a cabo el aprendizaje de características no supervisado y aplicaciones de aprendizaje profundo basadas en redes neuronales extremadamente grandes y el algoritmo de retropropagación. DistBelief, que Google reveló por primera vez en detalle en 2012, fue un banco de pruebas para implementaciones de aprendizaje profundo que incluían reconocimiento avanzado de imágenes y voz, procesamiento de lenguaje natural, motores de recomendación y análisis predictivo. TensorFlow difiere de DistBelief en varios aspectos. Debido a que TensorFlow fue diseñado para poder funcionar de forma independiente de la infraestructura informática de Google, su código era más fácilmente portable para usos externos. También es un marco de trabajo de aprendizaje automático más general que no se enfoca tanto en las redes neuronales como lo hacía DistBelief. Además, está diseñado para admitir una configuración más rápida y ejecutar las API de alto nivel. Google lanzó TensorFlow como una tecnología de código abierto en 2015 bajo una licencia Apache 0. Desde entonces, el marco de trabajo ha ganado una variedad de seguidores más allá de Google. Por ejemplo, las herramientas de TensorFlow son compatibles como módulos adicionales para suites de desarrollo de aprendizaje automático e IA de IBM, Microsoft y otros. A principios de 2017, TensorFlow alcanzó el estado de versión 0.0. Esa versión agregó un depurador especializado, un compilador específico de dominio para gráficos de TensorFlow, imágenes de contenedores Docker para la versión 3 del lenguaje de programación Python y una API experimental de Java. Cuatro versiones más se lanzaron durante el transcurso de 2017; también se introdujo una versión de TensorFlow Lite optimizada para su uso en dispositivos móviles y embebidos como vista previa para desarrolladores. Hasta febrero de 2018, TensorFlow llegó a la versión 0.
¿Es TensorFlow fácil de aprender?
TensorFlow ofrece una variedad de herramientas y recursos para ayudar a los principiantes a aprender y dominar el marco de trabajo. El lugar ideal para comenzar es con la API secuencial, que es fácil de usar y permite crear modelos conectando bloques de construcción. Para comenzar, se puede ejecutar el ejemplo básico hello world y luego explorar los tutoriales para adquirir más conocimientos.
También se recomienda visitar la página de educación de TensorFlow, que ofrece currículos seleccionados para mejorar las habilidades en áreas fundamentales del aprendizaje automático.
La inteligencia artificial es una disciplina en auge en todo el entorno y Chile no es la excepción. Con el creciente interés en la IA, es importante contar con cursos especializados que brinden una base sólida en herramientas y marcos de trabajo como TensorFlow. Los profesionales capacitados en IA están en alta demanda y tienen la oportunidad de marcar la diferencia en diversos campos y sectores. Si estás interesado en aprender sobre inteligencia artificial en Chile, un curso de TensorFlow puede ser el primer paso para adquirir los conocimientos necesarios para aprovechar al máximo esta emocionante tecnología.
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