TensorFlow -dice la Wikipedia– es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático a través de un rango de tareas, y desarrollado por Google para satisfacer sus necesidades de sistemas capaces de construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones, análogos al aprendizaje y razonamiento usados por los humanos.
En el 2011, Google Brain construyó DistBelief, antecesor directo de TensorFlow, como un sistema propietario de aprendizaje automático, basado en redes neuronales de aprendizaje profundo. Su uso creció rápidamente a través de diversas compañías de Alphabet tanto en investigación como en aplicaciones comerciales.Google trabajó duro para simplificar y reconstruir el código base de DistBelief en una biblioteca de grado aplicación más rápida y más robusta, lo cual se llamó entonces TensorFlow. En el 2009, el equipo, dirigido por Geoffrey Hinton, había implementado propagación hacia atrás generalizada y otras mejoras que permitieron generar redes neuronales con sustancialmente exactitud más alta, por ejemplo una reducción de 25% de errores en reconocimiento del habla.
Pero ¿cómo podemos usar TensorFlow? ¿Dónde podemos estudiar sobre esta nueva herramienta que aparentemente ha tenido muchos éxitos? Pues bien, Google ha diseñado un curso en línea que permite casi a cualquiera introducirse en este tema. Los prerrequisitos son:
Dominio de un nivel introductorio de álgebra. Tener conocimientos básicos de variables y coeficientes, ecuaciones lineales, histogramas y gráficos de funciones. (Si bien es útil estar familiarizado con conceptos matemáticos más avanzados, como logaritmos y derivadas, no es obligatorio).
- Dominio de los conceptos básicos de programación y cierta experiencia programando en Python. Los ejercicios de programación del Curso intensivo de aprendizaje automático están programados en Python con TensorFlow. No es necesario contar con experiencia previa con TensorFlow, pero debes sentirte cómodo al leer y escribir código en Python que contenga construcciones de programación básicas, como invocaciones y definiciones de funciones, listas y diccionarios, ciclos y expresiones condicionales.
- El curso contiene más de 40 ejercicios, 25 lecciones, 15 horas de estudio, materiales importantes, como disertaciones de los propios investigadores de Google. También tiene casos de éxito de la vida real y añade visualizaciones interactivas para ver los algoritmos en acción. Como puede verse, hay mucho material por estudiar sobre TensorFlow y además, directamente de los creadores del sistema.
Las redes neuronales son lo de hoy. Cualquiera que quiera trabajar en estas novedosas ideas encontrará este tipo de cursos formidable. No hay que perderse la oportunidad de trabajar con estas nuevas herramientas.
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