Saber para qué sirve TensorFlow es uno de los principales requisitos para enfrentarte al Deep Learning, puesto que este es el framework más utilizado y, por tanto, demandado en el mundo del Big Data.
En efecto, conocer cómo se comporta este tipo de facilitador en el procesamiento de los datos es una de las tareas de un buen data scientist. Por esta razón, en este post, te contamos qué es TensorFlow y te compartimos para qué sirve TensorFlow.
¿Qué es TensorFlow?
TensorFlow es un framework desarrollado y mantenido por Google que permite la ejecución de operaciones matemáticas de una forma optimizada en una CPU o GPU.
En Tensorflow el flujo de trabajo consiste en recolectar información, crear o escoger un determinado modelo que se acople a los intereses del procesamiento de los macrodatos, ajustar la información almacenada al modelo y que realice la primera predicción, evaluar la certeza de modelo, continuar experimentando para mejorar el modelo y, finalmente, guardarlo para seguir nutriendo su efectividad.
En nuestro caso, estamos más interesados en el desarrollo de las operaciones matemáticas en la GPU, ya que es la única forma que tenemos de entrenar una red neuronal profunda sin tener que esperar una eternidad. De esta manera, ya sabes qué es TensorFlow.
¿Para qué sirve TensorFlow?
Ahora que sabes qué es TensorFlow, hablemos de su funcionamiento. En primer lugar, es muy importante disponer de un buen framework que nos permita realizar operaciones de la forma más rápida posible, por esta razón, existe TensorFlow.
Para considerar para qué sirve TensorFlow hay que partir de que su tarea principal es generar estos modelos que representan el flujo de datos por medio de un gráfico computacional.
Por su flexibilidad y escalabilidad
Gracias a la estructura de tensorflow 5 para que sirve es posible implementar cálculos en plataformas como GPU, CPU o TPU, entre otros. Estas plataformas aumentan los campos de acción del sistema Tensorflow. Por ejemplo, con Graphics Processing Unit podrás crear imágenes que derivan a sistemas de visualización y utilizarlo para el desarrollo de aplicaciones móviles. De igual forma, con Central Processing Unit podrás decodificar una amplia cantidad de operaciones, para aprender TensorFlow.
Por su popularidad
Tensorflow es una plataforma compatible con el lenguaje de programación Python. Este factor es de gran relevancia, ya que Python ha sido un sistema muy popular por su sencillez y flexibilidad. Además, ambos sistemas pertenecen a Google Brain, lo que permite una adaptabilidad en los diseños.
Esta dupla de TensorFlow te ofrece la legibilidad de código desde el lenguaje de programación y una inferencia propicia de redes neuronales profundas. Por otra parte, debido a la recurrencia del lenguaje de programación Python y su compatibilidad, hay una gran demanda en el campo laboral.
Principales características de framework TensorFlow
Te recomendamos empezar a trabajar un poco con el framework que es tensorflow y keras hasta que te familiarices con su modo de funcionar. Pero antes, ten en cuenta algunas de sus características más importantes para aprender TensorFlow:
- TensorFlow utiliza tensores para realizar las operaciones.
- En framework tensoflow 10 , primero se definen las operaciones a realizar (construimos el grafo) y, después, se ejecutan (se ejecuta el grafo).
- TensorFlow permite ejecutar el código implementado paralelamente o en una o varias GPUs, a elección del usuario.
Conoce más sobre el Big Data
En el desarrollo de este post, te hemos expuesto para qué sirve TensorFlow y, ahora, podrás contar con este conocimiento para llevarlo a la práctica. Sin embargo, el desarrollo efectivo de este proceso requiere de mucho ensayo, por lo que te recomendamos continuar preparándote, si quieres seguir en el camino de aprender TensorFlow. ¡Todavía queda mucho por aprender para alcanzar tu meta de convertirte en un experto!
Por este motivo, desde KeepCoding te aconsejamos investigar nuestro Bootcamp Ful Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. Aquí podrás ver y desarrollar una pintura completa del proceso de ingesta, clasificación, resguardo, procesamiento y presentación de los datos utilizando diferentes herramientas. Nos centraremos en conceptos de arquitectura como disponibilidad, escalabilidad, resiliencia y otros. ¡Matricúlate!
