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TensorFlow para visión por computadora

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TensorFlow es una biblioteca gratuita y abierta para el desarrollo del Machine Learning desarrollada por Google Brain Team. Este potente framework de aprendizaje profundo permite construir y entrenar redes neuronales artificiales con gran eficacia. Además, ofrece herramientas como TensorBoard para visualizar los datos utilizados durante el proceso formativo, lo cual facilita enormemente su análisis posterior. Proyectos exitosos como AlphaGo Zero o DeepMind’s WaveNet han utilizado TensorFlow, debido a su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos complejos con alta precisión.

TensorFlow ha demostrado ser especialmente útil en aplicaciones que requieren procesamiento intensivo de imágenes o video, conocido como visión por computadora, gracias a sus capacidades avanzadas para trabajar con matrices multidimensionales (tensores). Según Google, más del 60% de las implementaciones de TensorFlow están relacionadas con la visión por computadora.

Cómo funcionan los modelos preentrenados con IA

A lo largo del tiempo se han creado numerosas arquitecturas o modelos predefinidos dentro del Deep Learning como VGG16, InceptionV3, entre otros muchos, que ya vienen implementados dentro las librerías Tensorflow/Keras listos para usarlos sin tener que programar nada desde cero.
Esto nos proporcionará una ventaja enorme en cuanto al tiempo necesario para obtener resultados aceptables, usando estos modelos preentrenados con IA .

Además de ahorrar tiempo y esfuerzo significativo durante la fase inicial de desarrollo e investigación, utilizar modelos previamente entrenados también puede conducir a mejores resultados generales. Esto se debe a que estos modelos han sido entrenados sobre enormes conjuntos de datos (como ImageNet), y por lo tanto tienen una capacidad muy alta para generalizar características aprendidas a nuevos datos similares.

Uso de redes neuronales artificiales en TensorFlow

Las redes neuronales artificiales, son la base del aprendizaje profundo. En TensorFlow, estas redes se utilizan para procesar imágenes, texto y voz. Con ellas podemos crear sistemas capaces de reconocer patrones y aprender por sí mismos.
Google Translate utiliza redes neuronales profundas entrenadas con Tensorflow para traducir entre diferentes idiomas. Según datos actuales, más del 70% de todas las solicitudes a Google Translate provienen de fuera de Estados Unidos, gracias a su capacidad multilingüe.

TensorFlow también permite el uso eficiente de GPUs (unidades gráficas) durante el proceso formativo, lo cual puede acelerar significativamente el tiempo requerido para entrenar modelos complejos, como las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs), ampliamente utilizadas en tareas relacionadas con la visión por computadora.

Bibliotecas de código abierto: Ventajas e importancia

TensorFlow es una biblioteca gratuita que permite a los desarrolladores acceder al código fuente y modificarlo según sus necesidades. Las bibliotecas de código abierto como esta promueven la colaboración entre programadores, lo cual acelera el avance tecnológico. Además, permiten un desarrollo más rápido ya que no hay necesidad de reinventar la rueda cada vez; si alguien ya ha resuelto un problema similar, puedes usar su solución y adaptarla a tus necesidades.

Según una encuesta reciente realizada por Stack Overflow, TensorFlow es actualmente uno de los frameworks más populares para el Deep Learning, con una comunidad activa de millones desarrolladores en todo el mundo.

El código abierto también fomenta la transparencia y la reproducibilidad, dos aspectos clave en cualquier investigación científica. Esto significa que otros investigadores pueden verificar fácilmente tus resultados y construir sobre ellos, lo cual acelera aún más el progreso del campo.

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