{"id":4058,"date":"2019-09-30T12:00:50","date_gmt":"2019-09-30T12:00:50","guid":{"rendered":"https:\/\/burovaldes.com\/consultoria-de-negocios\/?p=4058"},"modified":"2019-11-09T17:24:22","modified_gmt":"2019-11-09T17:24:22","slug":"tensorflow_1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/burovaldes.com\/consultoria-de-negocios\/tensorflow_1\/","title":{"rendered":"La plataforma de Google para Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"
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Se cumplen 4 a\u00f1os desde su lanzamiento (Noviembre de 2015). Es la apuesta clave de Google para construir el ecosistema del futuro: el Machine Learning.<\/p>\n

TensorFlow es el proyecto con mayor n\u00famero de contribuciones en Github, con 1.800 contribuciones, sumando m\u00e1s de 41 millones de descargas en sus a\u00f1os de historia y decenas de ejemplos de uso en distintas plataformas.<\/p>\n

Su objetivo es simplificar su uso, ampliando las posibilidades para ser una plataforma de Machine Learning m\u00e1s abierta siendo utilizado por investigadores que quieran realizar experimentos y estudios, desarrolladores dispuestos a automatizar cualquier clase, tarea,\u00a0 o empresas que quieran facilitar la experiencia de uso de sus usuarios a trav\u00e9s de Inteligencia Artificial, proporcionando a los principiantes y expertos, la creaci\u00f3n de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico que pueden ser ejecutados en la nube, computadoras de escritorio, dispositivos m\u00f3viles y hardware de todo tipo.<\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/div><\/div>

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    1. <\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
    2. <\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
    3. <\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
    4. <\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/ol>\n\n\t\t\t\t
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      \n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\u00bfPor qu\u00e9 el nombre TensorFlow? \t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/h5>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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      La principal estructura de datos que se maneja en TensorFlow son los \u201ctensores\u201d, con un \u201ctensor\u201d nos referimos a un conjunto de valores primitivos organizados en una formaci\u00f3n de 1 o N dimensiones, el rango del \u201ctensor\u201d ser\u00eda el n\u00famero de dimensiones.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t

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      \n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tSu Constituci\u00f3n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/h5>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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      Librer\u00edas de alto nivel: Python, TensorBoard, Java.\nN\u00facleo de TensorFlow: Red neuronal de operaciones, motor de ejecuci\u00f3n gr\u00e1fica y m\u00e1s.\nPlataformas: CPUs, GPUs, TPUs, Android y iOS a trav\u00e9s de los principales sistemas operativos.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t

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      \n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tTensorFlow e Inteligencia Artificial.\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/h5>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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      Resuelve expresiones matem\u00e1ticas complejas, Usa t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir el resultado en funci\u00f3n de los datos de entrenamiento. Soporte a GPU: Puede utilizar GPU, unidad de procesamiento gr\u00e1fico, o\u00a0 CPU para un procesamiento m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t

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      \n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tEjemplos de Aplicaciones\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/h5>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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      Reconocimiento del lenguaje e imagen, Resumen de textos, Procesamiento de fotograf\u00edas y v\u00eddeos m\u00f3viles, Traducci\u00f3n del lenguaje, Detecci\u00f3n de objetos en fotos, Leyendas de las im\u00e1genes, Chatbot, y Diagn\u00f3sticos M\u00e9dicos.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\n<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

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