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Introducción a TensorFlow
TensorFlow facilita la creación de modelos de aprendizaje automático para computadoras de escritorio, dispositivos móviles, la web y la nube, sin importar si eres principiante o experto. Consulta las secciones que se encuentran a continuación para comenzar.
TensorFlow
Aprende los conceptos fundamentales de TensorFlow con instructivos para principiantes y expertos para crear tu próximo proyecto de aprendizaje automático.
Para Web
Utiliza TensorFlow.js para crear nuevos modelos de aprendizaje automático y para implementar modelos existentes con JavaScript.
Para dispositivos móviles y perimetrales
Ejecuta la inferencia con TensorFlow Lite en dispositivos integrados y móviles como Android, iOS, Edge TPU y Raspberry Pi.
Para producción
Implementa una canalización de AA lista para la producción que esté orientada al entrenamiento y la inferencia con TFX.
Prepara y carga datos para obtener resultados de AA útiles
Los datos pueden ser el factor más importante en tus proyectos de AA.
TensorFlow ofrece múltiples herramientas de datos para que proceses previamente, consolides y depures datos a gran escala:
Además, las herramientas de IA responsable te ayudan a revelar y eliminar sesgos en los datos para obtener resultados justos y éticos de los modelos.
Crea y optimiza modelos con el ecosistema de TensorFlow
Explora todo un ecosistema creado en el framework principal que optimiza la construcción, el entrenamiento y la exportación de modelos. TensorFlow admite el entrenamiento distribuido, la iteración de modelos al instante y la depuración fácil con Keras , y mucho más. Algunas herramientas, como el Análisis de modelos y TensorBoard te ayudan a hacer un seguimiento del desarrollo y las mejoras durante el ciclo de vida de tu modelo. TensorFlow Hub , de Google y la comunidad, o implementaciones de modelos de investigación de última generación en Model Garden . Estas bibliotecas de componentes de alta calidad te permiten tomar modelos potentes y optimizarlos con nuevos datos o personalizarlos para nuevas tareas.
Implementa modelos locales, en el navegador, en la nube o integrados en el dispositivo
TensorFlow te brinda potentes herramientas para implementar tus modelos en cualquier entorno, como servidores, dispositivos perimetrales, navegadores, dispositivos móviles, microcontroladores, CPU, GPU o FPGA. TensorFlow Serving puede ejecutar modelos de AA a escala de producción en los procesadores más avanzados del mundo, incluidas las unidades de procesamiento tensorial (TPU) personalizadas de Google. TensorFlow Lite te permite ejecutar modelos en dispositivos móviles, dispositivos de procesamiento perimetral y hasta microcontroladores. Además, el framework de TensorFlow.js te permite ejecutar el aprendizaje automático utilizando solo un navegador web.
Implementa MLOps para la producción de AA
La plataforma de TensorFlow te ayuda a implementar las prácticas recomendadas para la automatización de datos, la supervisión del rendimiento y el monitoreo y reentrenamiento de modelos. TFX ofrece frameworks de software y herramientas para implementaciones completas de operaciones de AA, que detectan problemas a medida que los datos y modelos evolucionan con el tiempo.
Aprende AA
Comienza con capacitaciones seleccionadas para mejorar tus habilidades en áreas fundamentales del AA.
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