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AI

5 formas para celebrar los 5 años de TensorFlow



Hace cinco años, liberamos el código de TensorFlow, nuestra infraestructura de aprendizaje automático para la investigación y producción. Nuestro objetivo es ampliar el acceso a las herramientas de aprendizaje automático de última generación para que cualquiera pueda utilizarlas. 


Desde entonces, TensorFlow se ha convertido en la biblioteca de aprendizaje automático más popular del mundo, con más de 160 millones de descargas. Ver a tantas personas usando TensorFlow es una experiencia increíble y estamos agradecidos con las miles de personas fuera de Google que han contribuido con código, creando contenido educativo y organizando eventos de desarrolladores en todo el mundo para apoyar a TensorFlow y a la creciente comunidad de aprendizaje automático.

Para celebrar los cinco años de TensorFlow, nos gustaría compartir algunas demostraciones interactivas que puedes probar desde tu navegador con un solo clic, así como algunos tutoriales que pueden ayudarte a crear tus propios proyectos. Si eres nuevo en TensorFlow, esta es una gran forma de darte una idea de lo que puede hacer.


Prueba algunas demostraciones interactivas impulsadas por el aprendizaje automático

TensorFlow soporta múltiples lenguajes y entornos de programación. Comencemos con un rápido recorrido por JavaScript, y tres demostraciones interactivas que puedes probar con un clic.

TensorFlow.js te permite escribir y ejecutar modelos de aprendizaje automático completamente en el navegador. Tiene ejemplos de uso importantes para las aplicaciones que preservan la privacidad (no es necesario enviar datos a un servidor), y para programas interactivos de aprendizaje automático. Un gran ejemplo de esto es este programa de rastreo de puntos de referencia del iris que da soporte a interfaces de manos libres y tecnologías de asistencia; puedes probar el modelo en tu navegador.

Al igual que el seguimiento de los ojos, también puedes usar TensorFlow.js para dar seguimiento a los movimientos de las manos

Sólo necesitas una cámara web para estas dos demostraciones, y ningún dato sale de tu máquina.

Entrena tu propio modelo, sin necesidad de programarlo

Puedes entrenar tu propio modelo (sin necesidad de programarlo) usando la Teachable Machine. Es una forma rápida, divertida y fácil de crear un modelo de aprendizaje automático directamente en tu navegador. Por ejemplo, puedes enseñar a un modelo a reconocer imágenes o sonidos que grabes usando tu micrófono.

Profundiza con los tutoriales

TensorFlow incluye una poderosa biblioteca de Python. Para empezar a usarla, aquí hay algunos tutoriales tanto para principiantes como para expertos. Estos tutoriales (que contienen código completo, de principio a fin) abarcan temas que van desde los fundamentos del aprendizaje automático, hasta la visión por computador y la traducción automática, e incluso muestran cómo generar arte con el aprendizaje automático.

Imagen de flores color rosa

Imagen CC de Virginia McMillan.


Lleva TensorFlow a las aplicaciones móviles

TensorFlow Lite te permite crear aplicaciones de aprendizaje automático en dispositivos móviles y pequeños integrados. Un grupo de estudiantes de ingeniería en la India utilizó TensorFlow Lite para desarrollar una aplicación para Android que proporciona información sobre la calidad del aire local utilizando una cámara de smartphone.

Puedes llegar incluso a dispositivos más pequeños: TensorFlow Lite Micro te permite ejecutar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores (computadoras diminutas que pueden caber en la palma de tu mano).

Aprende cómo crear responsablemente

A medida que miles de millones de personas en todo el mundo siguen utilizando productos y servicios con el aprendizaje automático, cada vez es más importante diseñar e implementar estos sistemas de manera responsable. TensorFlow incluye un gran conjunto de herramientas y mejores prácticas para una IA responsable, incluyendo la “What-If Tool” que prueba cómo funcionarían los modelos de aprendizaje automático para diferentes personas en situaciones hipotéticas.

Y aún hay mucho más que puedes hacer. TensorFlow incluye un completo conjunto de herramientas para potenciar los sistemas de aprendizaje automático de producción, e incluso soporte para las últimas investigaciones en computación cuántica.

Esto es sólo el comienzo, y estamos emocionados por ver lo que sucederá en los próximos cinco años. Para obtener más información sobre TensorFlow, visita tensorflow.org, lee el blog, síguenos en las redes sociales y no olvides suscribirte a nuestro canal de YouTube.