¿Qué es Google TensorFlow? Ejemplos de código abierto y tutoriales

El aprendizaje automático es lo más candente en computación en este momento. Es fácil ver por qué, con la tecnología que se utiliza en todas partes, desde los autos que conducen por sí mismos hasta la aplicación de la ley, a la predicción del mercado de valores..

TensorFlow es el proyecto de Google basado en el aprendizaje automático y las redes neuronales. Averigüemos qué es, sus usos y cómo aprender a usarlo..

Qué es TensorFlow?

Es imposible explicar completamente lo que es TensorFlow sin entender primero qué es el aprendizaje automático. El aprendizaje automático y las redes neuronales ya afectan nuestras vidas 4 Algoritmos de aprendizaje automático que dan forma a tu vida 4 Algoritmos de aprendizaje automático que dan forma a tu vida Es posible que no te des cuenta, pero el aprendizaje automático ya está a tu alrededor y puede ejercer un grado sorprendente de influencia sobre tu vida. No me crees Te sorprenderías. Lee más en más formas de las que crees.

En su forma más simple, el aprendizaje automático es el proceso de enseñar a las computadoras cómo analizar datos y tomar decisiones informadas al respecto, sin estar directamente programado para hacerlo. Para lograrlo, capacitamos redes neuronales para realizar tareas específicas..

TensorFlow es la biblioteca de red neuronal de código abierto de Google, desarrollada por el equipo de Google Brain para una amplia gama de usos. En esencia, TensorFlow elimina la necesidad de crear una red neuronal desde cero. En su lugar, puede entrenar TensorFlow con su conjunto de datos y usar los resultados como desee..

Hasta ahora, tan abstracto. ¿Qué puedes hacer con una red neuronal? Resulta que, casi cualquier cosa.!

Ejemplos notables de TensorFlow

Clasificación de imágenes

Muchos tutoriales de aprendizaje automático para principiantes 6 Tutoriales y cursos útiles de aprendizaje automático para comprender lo esencial 6 Tutoriales útiles y cursos de aprendizaje automático para comprender lo esencial Nunca ha habido un mejor momento para sumergirse en el aprendizaje automático. Aquí hay seis recursos útiles para ayudarlo a aprender sobre el aprendizaje automático. Lea más use la clasificación de imágenes como un proyecto de ejemplo temprano para ayudar con la comprensión. Al alimentar imágenes de referencia en una red neuronal, puede aprender a predecir si una imagen contiene objetos similares.

Para ver este proceso en acción, eche un vistazo al clasificador Darth Vader de 5 minutos de Siraj Raval.

Este tipo de clasificación de datos asistida por computadora es increíblemente poderosa, no solo para la localización de Darth Vaders. TensorFlow ya está en uso en el análisis de imágenes biomédicas.

Casi todos los campos que se basan en el análisis de grandes cantidades de datos de imágenes pueden beneficiarse de la tecnología. Como se muestra en el video de introducción oficial de TensorFlow, se utiliza para agilizar los esfuerzos de conservación para el Dugong casi extinto.

Transferencia profunda del estilo de la foto

Además de la clasificación de imágenes, TensorFlow se puede utilizar para alterar las imágenes dinámicamente. Deep Photo Style Transfer fue organizado por un grupo en la Universidad de Cornell. El proyecto toma una imagen de entrada y una imagen de estilo antes de aplicar ese estilo a la imagen original, con resultados sorprendentes.

Los ejemplos utilizan una combinación de capas de imágenes logradas de forma manual y automática, por lo que si desea obtener información práctica, vale la pena repasar sus habilidades de Photoshop antes de profundizar en la biblioteca..

Magenta AI Music

No somos ajenos al uso de computadoras para crear hermosas obras de arte. La idea de que las computadoras muestren creatividad de una manera que encontramos reconocible ha sido durante mucho tiempo un sueño de ciencia ficción. Con bibliotecas de redes neuronales como TensorFlow, se está acercando más que nunca.

Magenta usa TensorFlow para crear herramientas para músicos. Con el aprendizaje profundo, Magenta extiende las herramientas disponibles para los músicos para abrir nuevos tipos de mezcla de sonido e incluso llamadas y respuestas de improvisación asistidas por máquina.

Magenta también se puede usar como un secuenciador inteligente por derecho propio. La capacidad de usar bibliotecas externas es una de las muchas características fantásticas de CodePen. Tero Parviainen usó la biblioteca magenta.js para crear su hermoso bolígrafo de ciclos latentes.

Al establecer una red neuronal que genera bucles improvisados ​​uno al lado del otro, Latent Cycles permite que cualquiera pueda crear sonidos únicos y hermosos sin el conocimiento musical previo..

Cómo aprender TensorFlow

El aprendizaje automático es un tema increíblemente denso. Una buena comprensión de las estadísticas, las matemáticas, la programación y la ciencia de datos en general son fundamentales para la comprensión. Dicho esto, TensorFlow facilita la experiencia práctica incluso como principiante. El tutorial oficial de TensorFlow toma un enfoque paso a paso para la configuración y el uso.

La mayoría de los proyectos TensorFlow utilizan el lenguaje de programación Python. Si eres nuevo en el idioma, hay una gran cantidad de excelentes lugares para aprender Python. Si ya está más familiarizado con JavaScript, TensorFlow tiene videos tutoriales que cubren la biblioteca TensorFlow.js.

Estos tutoriales, junto con el curso gratuito de aprendizaje automático de Google ¿Qué es el aprendizaje automático? El curso gratuito de Google lo rompe por ti ¿Qué es el aprendizaje automático? El curso gratuito de Google lo rompe para usted Google ha diseñado un curso en línea gratuito para enseñarle los fundamentos del aprendizaje automático. Leer más, son un recurso invaluable, de parte de los proveedores de la biblioteca..

Otros tutoriales de TensorFlow

Para una introducción rápida e informativa de TensorFlow y los clasificadores de imágenes, Siraj Raval tiene una introducción informativa (y memorable) de 5 minutos.

Este es uno de los muchos videos en el canal de YouTube de Siraj sobre el tema del aprendizaje automático. Entre los videos súper rápidos como este y las transmisiones en vivo de larga duración con un enfoque paso a paso, este es un gran lugar para aprender TensorFlow y el aprendizaje automático en Python..

Centrándose en JavaScript y Tensorflow.js, el Tren de codificación ofrece otro enfoque a gran escala:

El presentador Daniel Shiffman cubre varios casos de uso para TensorFlow, y su serie sobre el aprendizaje automático en su conjunto es uno de los mejores cursos gratuitos disponibles sobre el tema..

Proyecto para principiantes: Detección de objetos en vivo

Este proyecto utiliza el reconocimiento de objetos en vivo para controlar un clasificador automático de residuos. El hardware parece ser una alternativa a la Raspberry Pi, aunque en teoría se podría usar cualquier microcontrolador. El trabajo real se realiza utilizando una mezcla de OpenCV y TensorFlow.

El proyecto del video no tiene tutorial adjunto. El excelente artículo de Dat Tran, OpenCV y TensorFlow, utiliza las mismas bibliotecas, explicando cada elemento con claridad. Como una idea simple a pequeña escala que utiliza la biblioteca TensorFlow, un proyecto de esta escala es la manera perfecta de comenzar.

Yendo más lejos con el aprendizaje automático

TensorFlow es una herramienta increíblemente poderosa de la compañía más importante de Internet. La decisión de convertirlo en código abierto fue un gran problema, ya que nos lo abre a todos..

Dicho esto, el aprendizaje automático es un tema increíblemente denso. Vale la pena dedicar un tiempo a los cursos en línea de aprendizaje automático. Estos cursos de aprendizaje automático prepararán una trayectoria profesional. Estos cursos de aprendizaje automático prepararán una trayectoria profesional. Estos excelentes cursos de aprendizaje automático en línea lo ayudarán a comprender las habilidades necesarias para comenzar una carrera En aprendizaje automático e inteligencia artificial. Leer más para hacer el mejor uso de TensorFlow completamente.

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