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TensorFlow

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{{Ficha de software|logo=|desarrollador=Google Brain TeamError en la cita: Error en la cita: existe un código de apertura <ref> sin su código de cierre </ref> Es actualmente utilizado para búsqueda y producción en productos de Google,‍   a menudo reemplazando la función de su predecesor de código cerrado, DistBelief.: min 0:15/2:17 : p.2 : 0:26/2:17  TensorFlow era originalmente desarrollado por el equipo de Google Brain para uso interno de Google antes de ser liberado bajo la licencia de código abierto Apache 2.0 el 9 de noviembre de 2015.[1]​[2]​

Historia

DistBelief

Empezando en 2011, Google Brain construyó DistBelief 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.[3]​[4]​ Google asignó multiples científicos computacionales, incluyendo Jeff Dean, para simplificar y reconstruir el código base de DistBelief en una biblioteca de grado aplicación más rápida y más robusta, cuyo resultado es TensorFlow.[5]​ En 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.[6]​

TensorFlow

TensorFlow es el sistema de aprendizaje automático de segunda generación de Google Brain, liberado como software de código abierto en 9 de noviembre del 2015. Mientras la implementación de referencia se ejecuta en dispositivos aislados, TensorFlow puede correr en múltiple CPUs y GPUs (con extensiones opcionales de CUDA para informática de propósito general en unidades de procesamiento gráfico).[7]​ TensorFlow está disponible en Linux de 64 bits, macOS, y plataformas móviles que incluyen Androide y iOS.

Los computos de TensorFlow están expresados como stateful dataflow graphs. El nombre TensorFlow deriva de las operaciones qué tales redes neuronales realizan sobre arreglos multidimensionales de datos. Estos arreglos multidimensionales  son referidos como "tensores". En junio 2016, Jeff Dean de Google declaró que 1,500 repositorios en GitHub mencionaron TensorFlow, de los cuales solo 5 eran de Google.[8]​

Unidad de procesamiento del tensor (TPU)

En mayo de 2016 Google anunció su unidad de procesamiento del tensor (TPU), una constucción ASIC personalizada específicamente para aprendizaje automático y adaptada para TensorFlow. El TPU es un acelerador de AI programable diseñado para proporcionar alto throughput de aritmética de precisión baja (p. ej., 8-bits), y orientado para utilizar o correr modelos más que para entrenarles. Google anunció que habían corrido TPUs dentro de sus centros de datos por más de un año, y han descubierto que  estos entregan un rendimiento por vatio mejor optimizado para aprendizaje automático de un orden de magnitud [9]​

Características

TensorFlow proporciona una API de Python, así como un APIs de C++, Java y Go algo menos documentadas.

Aplicaciones

Entre las aplicaciones para las cuales TensorFlow es la base, está software automatizado de procesamiento de imágenes, como DeepDream.[10]​ Google oficialmente implementó RankBrain el 26 de octubre de 2015, respaldado por TensorFlow. RankBrain ahora maneja un número sustancial de consultas de búsqueda, reemplazando y sustituyendo el algoritmo estático tradicional basado en resultados de búsqueda.[11]​

Bibliotecas relacionadas

  • Caffe Computer Vision Library[12]​
  • Deeplearning4j
  • Neuroph
  • OpenNN, una biblioteca de código abierto de redes neuronales escrita en C++ para aprendizaje profundo.
  • Theano, una biblioteca de código abierto de aprendizaje profundo para Python.
  • Torch, un marco de código abierto escrito en Lua con soporte amplio para algoritmos de aprendizaje automático.
  • MXNet

Véase también

Referencias

  1. ↑ «Credits». TensorFlow.org. Consultado el 10 November 2015. 
  2. ↑ Metz, Cade (November 9, 2015). «Google Just Open Sourced TensorFlow, Its Artificial Intelligence Engine». Wired. Consultado el 10 November 2015. 
  3. ↑ Dean, Jeff (November 9, 2015). «TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems». TensorFlow.org. Google Research. Consultado el 10 November 2015. 
  4. ↑ Perez, Sarah (November 9, 2015). «Google Open-Sources The Machine Learning Tech Behind Google Photos Search, Smart Reply And More». TechCrunch. Consultado el 11 November 2015. 
  5. ↑ Oremus, Will (November 11, 2015). «What Is TensorFlow, and Why Is Google So Excited About It?». Slate. Consultado el 11 November 2015. 
  6. ↑ Ward-Bailey, Jeff (November 25, 2015). «Google chairman: We’re making 'real progress' on artificial intelligence». CSMonitor. Consultado el 25 November 2015. 
  7. ↑ Metz, Cade (November 10, 2015). «TensorFlow, Google's Open Source AI , Points to a Fast-Changing Hardware World». Consultado el 11 November 2015. 
  8. ↑ Machine Learning: Google I/O 2016 Minute 07:30/44:44 accessdate=2016-06-05
  9. ↑ Jouppi, Norm. «Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip». Google Cloud Platform Blog. Consultado el 19 de mayo de 2016. 
  10. ↑ Byrne, Michael (November 11, 2015). «Google Offers Up Its Entire Machine Learning Library as Open-Source Software». Vice. Consultado el 11 November 2015. 
  11. ↑ Woollaston, Victoria (November 25, 2015). «Google releases TensorFlow – Search giant makes its artificial intelligence software available to the public». DailyMail. Consultado el 25 November 2015. 
  12. ↑ [1]

Enlaces externos

*
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