En la era de la Inteligencia Artificial, el lenguaje de la moda no se queda atrás. Esto pasa  gracias a herramientas como TensorFlow,  “la principal biblioteca de código abierto para enseñarte a desarrollar y entrenar modelos de AA”.

En este artículo miraremos muy brevemente qué es Tensorflow.js y para qué sirve.

Pero antes de entrar en Tensorflow.js, creo que vale la pena saber qué es TensorFlow.

¿Qué es TensorFlow?

Según Google, TensorFlow es “la principal biblioteca de código abierto” que sirve “para enseñarte a desarrollar y entrenar modelos de AA”. TensorFlow es una plataforma de extremo a extremo para el aprendizaje automático.

Gracias a su ecosistema integral y flexible de herramientas, bibliotecas y recursos de la comunidad, TensorFlow ayuda a los investigadores a innovar con el aprendizaje automático y a los desarrolladores a crear e implementar aplicaciones con tecnología de AA de forma fácil.

¿Qué es el aprendizaje automático (AA)?

El aprendizaje automático es una práctica que consiste en ayudar a un programa informático a realizar una tarea sin programación. El AA se centra en el análisis de datos, y no en la programación. Por tanto, el programador debe proporcionar ejemplos al ordenador para que este aprenda patrones a partir de los datos. Google define el aprendizaje automático como una “programación con datos”.

Otras características de TensorFlow

  • Creación sencilla de modelos, con API intuitivas y de alto nivel
  • Producción de AA en cualquier parte. Independientemente del lenguaje, puedes entrenar modelos en la nube, en local, o en el navegador.
  • Arquitectura simple y flexible que te permite innovar de forma rápida.

Empresas que usan TensorFlow

¿Qué es Tensorflow.js?

TensorFlow.js es una biblioteca de JavaScript para entrenar e implementar modelos en el navegador y en Node.js.

El sistema te permite utilizar modelos listos para usar de JavaScript, o convertir modelos de TensorFlow para Python y ejecutarlos en el navegador o con Node.js.

Conclusión

Para concluir, TensorFlow es un ecosistema que te puede ayudar a resolver problemas reales y complejos con aprendizaje automático. Creo que saber integrar esta herramienta en tus procesos de innovación puede realmente ayudar a construir el valor diferencial de tu organización o proyecto.

En los próximos artículos entraremos en materia y miraremos cómo codificar programas de AA sin tener que lidiar con los tensores, pero también cómo programar redes neuronales con JavaScript usando tensores, capas optimizadores y funciones de pérdida.

¿Usas TensorFlow en tus proyectos? ¿Qué tal la experiencia? ¡Coméntalo abajo!

Foto: @perig76 @freepik

Fuentes: