Esto es Google
Novedades sobre la tecnología en productos y soluciones de Google en español.
5 formas para celebrar los 5 años de TensorFlow
noviembre 25, 2020
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
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
.
Por Josh Gordon, defensor de desarrolladores
Labels
Google Maps
162
Android
126
Chrome
88
Google+
77
Gmail
74
Google Search
52
Google Apps
44
apps
37
Google Earth
33
Google Docs
25
Search
19
Enterprise
18
Google Translate
17
Blogger
16
Chrome Web Store
10
+1
4
Analytics
3
AdSense
2
AdWords
1
Archive
2021
ene.
2020
dic.
nov.
oct.
sep.
ago.
jul.
jun.
may.
abr.
mar.
feb.
ene.
2019
dic.
nov.
oct.
sep.
ago.
jul.
jun.
may.
abr.
mar.
feb.
ene.
2018
dic.
nov.
oct.
sep.
ago.
jul.
jun.
may.
abr.
mar.
feb.
ene.
2017
dic.
nov.
oct.
sep.
ago.
jul.
jun.
may.
abr.
mar.
feb.
ene.
2016
dic.
nov.
oct.
sep.
ago.
jul.
jun.
may.
abr.
mar.
feb.
ene.
2015
dic.
nov.
oct.
sep.
ago.
jul.
jun.
may.
abr.
mar.
feb.
ene.
2014
dic.
nov.
oct.
sep.
ago.
jul.
jun.
may.
abr.
mar.
feb.
ene.
2013
dic.
nov.
oct.
sep.
ago.
jul.
jun.
may.
abr.
mar.
feb.
ene.
2012
dic.
nov.
oct.
sep.
ago.
jul.
jun.
may.
abr.
mar.
feb.
ene.
2011
dic.
nov.
oct.
sep.
ago.
abr.
2010
dic.
nov.
sep.
2009
jul.
may.
mar.
2008
jun.
2007
jun.
may.
2006
abr.
Feed
Follow @googleespanol
Follow
Dennos su opinión en nuestros
Foros de Producto
.