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Google lleva el aprendizaje de máquina a las masas

Con una nueva herramienta de código abierto

[10/11/2015] Google ha estado trabajando en el aprendizaje de máquina por años muy dentro de sus laboratorios de I+D, y algunos de los avances que ha realizado se han transformado en productos, como Google Photos. El lunes, lanzó una nueva herramienta de código abierto para ayudar a compartir lo que ha aprendido.

TensorFlow es un sistema de aprendizaje de máquina que puede correr en cualquier dispositivo, desde un teléfono inteligente hasta miles de computadoras de centros de datos. Se basa en DistBelief, la infraestructura de aprendizaje profundo que Google desarrolló en el 2011, pero lleva esa primera generación varios pasos más allá.

https://www.youtube.com/watch?v=oZikw5k_2FM&feature=youtu.be

"TensorFlow es más rápido, más inteligente y más flexible que nuestro viejo sistema, por lo que puede adaptarse con mayor facilidad a los nuevos productos y la investigación, escribió el CEO de Google, Sundar Pichai, en una entrada de blog que anuncia la noticia.

DistBelief se centró casi exclusivamente en redes neuronales, difíciles de configurar y estrechamente vinculadas a la infraestructura interna de Google, por lo que es "casi imposible compartir el código de investigación de forma externa, explicó Jeff Dean, Google Fellow senior, y Rajat Monga, jefe técnico, en una entrada separada en el blog de Google Research.

TensorFlow es dos veces más rápido que DistBelief en algunos benchmarks, dijeron. También puede ser usado para construir y formar redes neuronales hasta cinco veces más rápido que DistBelief.

Al liberar el software como código abierto, Google espera permitir a investigadores, ingenieros y aficionados el intercambio de ideas con mayor rapidez. En términos más generales, el software también podría ser utilizado en otros contextos, como para ayudar a los investigadores a desenredar datos complejos en campos como la biología y la astronomía, señaló Pichai.

El propio Google, por su parte, seguramente se beneficiará cuando los investigadores hagan nuevos avances utilizando TensorFlow.

Con una interfaz de Python, TensorFlow está disponible mediante una licencia Apache 2.0 como biblioteca independiente, junto con las herramientas asociadas, ejemplos y tutoriales. El actual release al parecer sólo corre en una sola máquina, pero la funcionalidad ampliada está en camino.

El aprendizaje de máquina está surgiendo cada vez con mayor frecuencia en varias áreas, incluyendo el software empresarial. Y el viernes, el gigante automotor Toyota anunció una nueva inversión de mil millones de dólares en inteligencia artificial e investigación en tecnología robótica.