¿Qué es TensorFlow? ¿Cómo funciona en 2022?

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TensorFlow es una herramienta de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y análisis estadístico y predictivo de código abierto. Ha sido desarrollado por investigadores de Google y al igual que plataformas similares, tiene como objetivo agilizar el desarrollo y la ejecución de aplicaciones analíticas avanzadas para científicos de datos, estadísticos y modeladores predictivos.

¿Para qué sirve TensorFlow?

Principalmente podemos decir que Tensorflow sirve para crear aplicaciones de aprendizaje automático, es una biblioteca matemática simbólica que utiliza flujo de datos y programación diferenciable para realizar diversas tareas enfocadas en el entrenamiento e inferencia de redes neuronales profundas. Permite a los desarrolladores crear aplicaciones de aprendizaje automático utilizando diversas herramientas, bibliotecas y recursos comunitarios.

que es tensorflow
Actualmente, la biblioteca de aprendizaje profundo más famosa del mundo es TensorFlow de Google. El producto de Google utiliza el aprendizaje automático en todos sus productos para mejorar el motor de búsqueda, la traducción, los subtítulos de imágenes o las recomendaciones.

¿Qué se puede hacer con TensorFlow?

Por medio de su biblioteca de inteligencia artificial de código abierto, tensor flow hace uso de gráficos de flujo de datos para crear modelos, lo cual facilita a los desarrolladores la creación de redes neuronales con diferentes capas y a gran escala. A continuación destacaremos algunos de los usos más frecuentes de Tensor flow.

  • A través de las aplicaciones de audio, tensorflow con sus redes neuronales puede comprender señales auditivas, ya sea mediante reconocimiento de voz, búsqueda por voz o análisis de sentimiento. Este tipo de funciones son muy utilizadas en IoT (internet de las cosas), UX/UI, servicio al cliente, telecomunicaciones, telefonía móvil e Ingeniería entre las principales…
  • Las aplicaciones basadas en texto también son un uso frecuente de Tensorflow, suele utilizarse para detectar idiomas, detectar amenazas en redes sociales, inteligencia, detectar todo tipo de fraudes en el sector de finanzas y seguros.
  • El uso de reconocimiento de imágenes con tensorflow para detectar y clasificar, objetos y personas, así como también reconocimiento facial suele ser muy habitual, así como también es implementado en redes sociales para mecanismos de etiquetado.

¿Dónde se ejecuta TensorFlow?

Puedes ejecutar Tensorflow en diversos tipos de destinos, entre los más destacados podríamos nombrar: En la nube, en una computadora local, en dispositivos móviles, ya sean Android o IOS, en un clúster. También puedes hacer uso de Tensor flow processing unit (TPU) en el cloud de Google y ejecutarlo en su unidad.

¿Qué son los tensores IA?

a través de su software, TensorFlow administra los conjuntos de datos organizándolos en forma de nodos de cálculo en un gráfico de ejecución. Los vínculos que unen los nodos de un gráfico pueden representar matrices o vectores multidimensionales, creando lo que se denominan tensores. Dado que los programas de TensorFlow utilizan una arquitectura de flujo de datos que tiende a generalizar resultados computacionales intermedios, son particularmente adecuados para aplicaciones de procesamiento paralelo a gran escala: las redes neuronales son un ejemplo común.

¿Qué es un tensor deep learning?

Los tensores son objetos matemáticos con el propósito de almacenar valores de origen numérico y que luego estos puedan ser analizados.
Los atributos principales que definen a un tensor son: Su rango, su forma y el tipo de datos.

Grupos destacados: 1D, 2D, 3D y 4D

  • Los de 1D, funcionan como un vector y almacenan listas de datos unidimensionales
  • Los de 2D se utiliza para recabar resultados que dispongan sean bidimensionales, cómo podrían ser calcular dos tipos diferentes de atributos (cantidad y característica)
  • Los de 3D se utilizan para trabajar con imágenes, representando el ancho, el alto y los canales.
  • Los de 4D se utilizan para trabajar con vídeos, representando canales, fotogramas, ancho y alto

¿Quién desarrollo TensorFlow?

El equipo de Google Brain Team, junto con su equipo de ingenieros, investigadores asignados al área de investigación de Machine Intelligence, fueron los desarrolladores de Tensorflow, en un principio su uso interno, y su propósito principal era realizar automatismos de aprendizaje para profundizar e investigar redes neuronales profundas.

Desde su creación para uso interno de Google, hasta el día de hoy, han pasado 10 años. El 9 de noviembre de 2015 fue publicado con licencia de código abierto.
A día de hoy se utiliza Tensorflow 2.0.




¿Qué empresas usan TensorFlow?

A día de hoy cientos de miles de empresas en todo el planta utilizan Tensorflow, en sus proyectos webs y aplicaciones móviles, entre las grandes empresas del mundo. Las empresas más destacadas que a día de hoy utilizan esta tecnología son: Twitter, Airbnb, Paypal, Google, Uber, Linkedin, Dropbox, General Electric, Coca-cola, Lenovo, Nvidia, AMD, Intel.. entre otros

¿Cómo instalar TensorFlow en Windows?

Para instalar Tensorflow en windows,  debes descargar Python e instalarlo en tu sistema operativo Windows. A continuación puedes seguir una serie de pasos:

¿Cómo instalar tensorflow en Linux?

A continuación te enumeraré los pasos que debes seguir para proceder a la instalación de Tensor flow en el sistema operativo Linux:

¿Cómo instalar TensorFlow PIP?

Para poder instalar Tensor flow 2.0 a través del administrador de paquetes de Python PIP, debes tener en cuenta que la versión 2.0, tiene compatibilidad con el paquete PIP a partir de la versión 19.0. Para instalar en sistemas operativos Linux, Windows o macOS, lo más recomendado es utilizar los paquetes oficiales.

¿Cómo instalar tensorflow en Anaconda?

El uso de Anaconda, hace más simple la instalación de TensorFlow, lo cual permite el flujo de trabajo en ramas de ciencia de datos, automatización de aprendizaje y en inteligencia de datos.

Posee compatibilidad con Windows 7 de 64 bits en adelante, en sistemas Linux con Ubuntu y Linux CentOS 6 en adelante.
En sistemas macOS a partir del 10 en adelante.

Para instalar Anaconda con TensorFlow puedes encontrar la información detallada paso a paso en el sitio oficial de Anaconda.

Los pasos a seguir, son los siguientes:

  • Descargar e instalar Anaconda o la Miniconda más pequeña.
  • En Windows, abre el menú Inicio y abre símbolo del sistema de Anaconda. En macOS o Linux, abra una ventana de terminal. Utiliza el shell bash predeterminado en macOS o Linux.
  • Elige un nombre para tu entorno de TensorFlow

¿Cómo instalar TensorFlow en Visual Studio Code?

Para poder instalar Tensor flow en Visual Studio Code, necesitas importar el módulo de Tensor Flow. Antes de importar el módulo, deberías previamente tener instalado Anaconda o Miniconda para poder desarrollar nuestro entorno de trabajo e instalar Tensor flow a través de Anaconda, junto con todos los paquetes necesarios. A través de Anaconda, puedes instalar el módulo utilizando el comando conda install tensorflow
Una vez tengas instalado correctamente Anaconda, puedes abrir tu Visual Studio Code, e importar el módulo, escribiendo import tensorflow as tf.

¿Cómo saber la versión de Tensorflow?

Para saber que versión tienes instalada de Tensor flow, en tu sistema operativo debes escribir cualquiera de los siguientes comandos en el terminal de Visual Studio Code, o en el terminal de tu sistema operativo, dependiendo de si tienes Linux, Windows o macOS.

pip3 show tensorflow
pip3 list | grep tensorflow

TensorFlow en el IoT

El uso de Tenso flow en IoT o el Internet de las cosas, puede aportarnos grandes ventajas de cara a los usuarios. Entre las principales ventajas podemos destacar las siguientes:

  • Prever con antelación las posibilidades de que un dispositivo falle
  • Predecir la vida util del equipo
  • Ver las causas del fracaso
  • Reducir tiempo de mantenimiento
  • Informar los ajustes del proceso en tiempo real Detecta anomalías
  • Detecta anomalías

El hecho de poder programar tareas de mantenimiento de máquinas con anticipación previa a que fallen o se rompan, resulta clave ya que no tendríamos ningún imprevisto ni sorpresa negativa, esto nos aporta un muy alto rendimiento y disminuye notablemente el ratio de inactividad.

Así como también aplicar TensorFlow, nos proporciona la posibilidad de poder extender el ciclo de vida de un equipo y utiliza su rendimiento al máximo. Este tipo de beneficios, ayudarían notablemente a reducir costes, ya tendríamos activo un mantenimiento predictivo constantemente.

Sin duda los amplios beneficios que aporta a una empresa el uso de TensorFlow son notables, desde su mantenimiento predictivo, hasta sus diversas aplicaciones.