TensorFlow

Framework para aprendizaje automático TensorFlow

El Deep Learning es una categoría de los modelos de Machine Learning, y a la hora de llevarlo a cabo es imprescindible centrarse en el framework para aprendizaje automático TensorFlow, un framework desarrollado por Google para la creación de modelos que usan múltiples capas.

El Machine Learning, para poder poner más en contexto lo que es el Deep Learning, ha permitido crear aplicaciones complejas con gran precisión, ya sean relativas a imágenes, videos, textos o audios, solventando prácticamente todos los problemas posibles.

TensorFlow es, principalmente, uno de los motivos gracias a los cuales se  han conseguido realizar todo este tipo de aplicaciones.

La principal razón de la popularidad de TensorFlow es la facilidad con la que los desarrolladores pueden crear y desplegar sus aplicaciones. Además de esto, TensorFlow se creó teniendo en cuenta las limitaciones de potencia, pudiendo correr la librería en ordenadores de diversos tipos, incluso en smartphones, haciendo que sea la herramienta líder en el sector del Deep Learning.

¿Qué es el framework para aprendizaje automático Tensorflow?

Framework para aprendizaje automático Tensorflow Icono

TensorFlow es una biblioteca software de código abierto basado en computación numérica, usando gráficos de flujo de datos. Cada nodo en los gráficos representa un conjunto de operaciones matemáticas, siendo los bordes de los gráficos matrices multidimensionales (denominados tensores) de datos comunicadas entre ellas.

Este framework permite construir, desarrollar, enseñar y mejorar redes neuronales, ya que permite la detección y descifrado tanto de patrones como de correlaciones, que son la base del razonamiento y aprendizaje humanos.

Para poder desarrollar un programa en Tensorflow éste debe estar escrito en Python, por lo que se pueden crear los programas desde prácticamente cualquier ordenador.

TensorFlow en el reconocimiento de imágenes

Una de las principales aplicaciones del framework para aprendizaje automático TensorFlow es el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento de imágenes, predominante en las redes sociales y el sector de la telefonía móvil. Los múltiples campos en el que se usa dicho reconocimiento pueden ir desde el reconocimiento fácil, la detección de movimiento, el enfoque automático o el reconocimiento de ciertos objetos para ajustar los parámetros de las cámaras en los smartphones. Pero dicho reconocimiento puede usarse también en otros sectores como la aviación o la medicina.

A la hora de llevar a cabo el reconocimiento, las aplicaciones aprenden a identificar no solo el contenido, si no en contexto en el que se está llevando a cabo dicho reconocimiento, haciendo que el aprendizaje sirva para situaciones futuras similares.

Framework para aprendizaje automático Tensorflow - Ejemplo Gato

En TensorFlow, los algoritmos de reconocimiento son capaces de clasificar objetos dentro de imágenes más grandes, ya sea una cara en una imagen o un tipo de complemento de moda en un catálogo, por ejemplo. Permite identificar además formas específicas para llevar a cabo modelado, o sin ir más lejos, reconocer ciertas personas para poder etiquetarlas en Facebook de manera automática. Con el aprendizaje automático, por ejemplo, de un coche, al haber analizado miles de fotos de coches, la aplicación acaba aprendiendo a identificar incluso modelos de manera automática a los que no había sido expuesto antes.

Multiples Procesamientos

TensorFlow en el reconocimiento de texto

El framework para aprendizaje automático TensorFlow es usado también principalmente para aplicaciones que están basadas en texto, para analizar no solo las palabras, si no la intención, posibles amenazas o fraudes.

Una de las aplicaciones más importantes relacionada con el ámbito del texto es el reconocimiento de idiomas y palabras.

Framework para aprendizaje automático Tensorflow - Reconocimiento Texto

Complementando esta aplicación encontramos el uso para la producción, por ejemplo, de titulares de manera automática a raíz de noticias o resúmenes.

Un caso conocido por prácticamente la totalidad de usuarios de correo es la respuesta automática que se puede apreciar a la hora de la redacción de un email, sugiriendo en Gmail palabras determinadas para completar la frase que se está escribiendo.

Autocompletado Gmail

TensorFlow en el reconocimiento de de voz/sonido

El reconocimiento por voz o sonido gracias a TensorFlow es una de las aplicaciones más usadas y desarrolladas gracias a este Framework. Gracias a un buen conjunto de datos las redes neuronales son capaces de comprender e identificar diferentes audios gracias al aprendizaje automático. El reconocimiento puede ser utilizado de diferentes maneras, como su aplicación en la búsqueda gracias a la voz, usada principalmente en la telefonía móvil gracias a los asistentes de voz. Otro uso muy extendido es la redacción automática de textos gracias al dictado por voz.

Siri

Este reconocimiento por voz está presente día a día en multitud de dispositivos, de los cuales podemos destacar Siri por parte de Apple o el asistente de voz por parte de Android, siendo esta aplicación una gran revolución en el sector de los asistentes personales.

Google Asistente

En CRM (Costumer Relationship Management) también se está implantando el reconocimiento de audio, encontrándolo principalmente en el servicio de atención al cliente, que ayuda a encaminar a los usuarios hacia la información o ayuda que precisan en cada momento.

TensorFlow en la detección de video

Detectar vídeo, o elementos del mismo, es otra de las aplicaciones de las redes neuronales de TensorFlow. Se pueden detectar personas, movimientos u objetos con gran precisión en tiempo real, pudiendo usarse en múltiples y diferentes ámbitos como los aeropuertos, universidades, cámaras de seguridad o videojuegos.

NASA

Un ejemplo práctico que se está desarrollando es un sistema basado en TensorFlow por la NASA para llevar a cabo la clasificación de la órbita terrestre y la agrupación de objetos de asteroides. De esta manera se puede llevar a cabo la clasificación y predicción de objetos que se encuentren próximos a la tierra.

Otro desarrollo que se está realizando por parte de las universidades gracias a Youtube-8M, un conjunto de datos a gran escala, es la aceleración relacionada con la investigación necesaria para la comprensión de videos.

TensorFlow en el reconocimiento de series temporales

Netflix, Facebook, Amazon, Google… todas ellas hacen uso del framework para aprendizaje automático TensorFlow para el desarrollo de algoritmos de series temporales, analizando datos para poder así extraer datos e información de manera significativa.

Con las series de datos se pueden prever ciertos periodos de tiempo, así como poder generar multitud de alternativas de una serie temporal.

Empresas Logos 2

El uso principal de los algoritmos de aprendizaje automático basados en series temporales es la sugerencia o recomendación de cualquier ámbito a los usuarios. Las grandes multinacionales llevan a cabo un análisis a gran escala de millones de datos gracias al cual pueden identificar comportamientos de los clientes para relacionarlo o compararlo con los millones de datos previos de otros usuarios que han recabado, realizando una recomendación acorde al comportamiento aprendido. Así, Amazon sugiere una serie de productos en base a las búsquedas de los usuarios, o Netflix muestra series que podrían gustar al consumidor basado en series previamente visualizadas por el cliente.

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