¿Qué es TensorFlow?

TensorFlow es una colección de herramientas y bibliotecas de código abierto que permite a los desarrolladores crear y entrenar modelos de aprendizaje profundo. Desde su lanzamiento, se ha posicionado como uno de los marcos de software más utilizados, facilitando la construcción de modelos complejos de Inteligencia Artificial (IA) de manera rápida y sencilla. Según Jad Khalife, Director de Ingeniería de Ventas en Dataiku para el Medio Oriente y Turquía, una de las características que hace a TensorFlow ideal para el aprendizaje automático es que es un marco de trabajo integral que abarca desde la preprocesamiento de datos hasta la implementación del modelo.

Este marco utiliza un grafo de flujo de datos para representar los cálculos y comparte espacio con otro marco de aprendizaje automático de código abierto, PyTorch. Desarrollado por el equipo de Google Brain y lanzado en noviembre de 2015, TensorFlow recibió una actualización significativa en 2019 con la versión 2.0. Las aplicaciones de TensorFlow pueden ejecutarse en CPUs o GPUs convencionales y, los usuarios de Google Cloud pueden utilizar los chips TensorFlow Processing Unit (TPU) de Google, diseñados específicamente para agilizar las tareas de TensorFlow.

Las aplicaciones de TensorFlow son diversas, abarcando múltiples industrias. Ha sido utilizado por empresas como AirBnB para mejorar la experiencia de los huéspedes, por Airbus para detectar anomalías en los datos de telemetría de la Estación Espacial Internacional, por NASA en la búsqueda de nuevos planetas y en la lucha contra la deforestación ilegal. Algunos de los usos más destacados incluyen:

• Reconocimiento de imágenes: Esta es una de las aplicaciones más comunes de TensorFlow. Los desarrolladores pueden usar modelos preentrenados o crear sus propios modelos para identificar y clasificar objetos en imágenes y videos digitales, lo cual tiene relevancia en áreas como el análisis de imágenes médicas y la conducción autónoma.

• Procesamiento del lenguaje natural (NLP): Permite a los desarrolladores procesar y analizar grandes volúmenes de datos textuales, facilitando la creación de sistemas de traducción de idiomas, chatbots y herramientas de análisis de sentimientos.

• Aprendizaje por refuerzo (RL): TensorFlow se puede utilizar para entrenar agentes que aprenden a tomar decisiones mediante la interacción con el entorno. Especialmente útil en robótica, donde ayuda a los modelos a percibir e interactuar con su entorno.

• Redes generativas adversariales (GANs): A través de una biblioteca llamada TF-GAN, TensorFlow permite implementar facilmente GANs para generar medios realistas.

• Análisis de series temporales: Ofrece métodos para análisis y previsión, ampliamente utilizado en pronósticos financieros y en sistemas de recomendación como los de Netflix.

Entre las ventajas que ofrece TensorFlow se destacan su escalabilidad, permitiendo su uso eficiente en una variedad de dispositivos, y su soporte para múltiples plataformas como CPUs, GPUs y TPUs, permitiendo así una simple implementación de modelos. Adicionalmente, su arquitectura de gráficos facilita la ejecución de operaciones, y TensorBoard brinda visualización de modelos para monitorizar y depurar el rendimiento del aprendizaje automático.

La biblioteca también cuenta con TensorFlow Lite, lanzada en 2017 para llevar experiencias potenciado por IA a dispositivos móviles y embebidos. Conocido ahora como LiteRT, optimiza el uso de recursos limitados y permite la implementación de modelos en dispositivos como smartphones y Raspberry Pi, manteniendo el carácter de código abierto que caracteriza a TensorFlow.