Curso TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para realizar tareas de machine learning y deep learning.

Fue creada con el objetivo de facilitar la implementación de algoritmos de aprendizaje automático, especialmente redes neuronales, y proporcionar una plataforma robusta y escalable para construir modelos complejos.

Características principales de TensorFlow:

1. Flexibilidad: Permite definir y entrenar modelos desde un nivel bajo (construyendo la red neuronal a mano) hasta un nivel alto (usando APIs como Keras para construir modelos rápidamente).
2. Escalabilidad: TensorFlow está diseñado para ser escalable, lo que permite que los modelos se entrenen y ejecuten en una variedad de dispositivos, desde CPUs y GPUs hasta teléfonos móviles.
3. Ecosistema amplio: Incluye herramientas y librerías complementarias como TensorBoard para visualización, TensorFlow Lite para desplegar modelos en dispositivos móviles y TensorFlow.js para ejecutar modelos en navegadores web.
4. Soporte para múltiples lenguajes: Aunque el núcleo de TensorFlow está escrito en C++, tiene interfaces en Python, JavaScript, C++, Java y otros lenguajes.

Usos comunes de TensorFlow:

• Clasificación de imágenes: Entrenar modelos de redes neuronales convolucionales (CNNs) para tareas de clasificación de imágenes.
• Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Implementar modelos para traducción automática, análisis de sentimientos, generación de texto, etc.
• Reconocimiento de voz: Crear y entrenar modelos para la transcripción de voz a texto.
• Sistemas de recomendación: Construir modelos que puedan recomendar productos o contenido a los usuarios basándose en sus preferencias y comportamientos.
• Generación de imágenes: Utilizar redes generativas adversarias (GANs) para crear imágenes sintéticas.

Ejemplo básico en TensorFlow:

import tensorflow as tf

# Crear un modelo secuencial simple
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Mostrar el resumen del modelo
model.summary()