TensorFlow es una biblioteca de código abierto de aprendizaje automático para computación numérica usada en gráficos de flujo de datos. Está desarrollada por Google (concretamente por el equipo Google Brain), lanzada bajo licencia Apache 2.0 y escrita en lenguaje C++ y Python de tal forma que puede funcionar en varias plataformas: Linux, Windows y Mac. No es un proyecto demadsiado conocido para la mayoría de mortales que no están inmiscuidos en este campo, pero lo cierto es que resulta bastante interesante.

El objetivo del proyecto es construir y entrenar a redes neuronales para crear una IA capaz de detectar y descifrar patrones y correlaciones, aprendiendo y razonando. En la actualidad se usa en algunos proyectos, aunque básicamente para lo que más se usa es para investigaciones. En un inicio solo se usó a nivel interno de la empresa del buscador, pero luego fue publicado de forma abierta en noviembre de 2015 al ser suficientemente genérico como para usarse en otros ámbitos. En febrero de 2017 llegó a la versión 1.0 y continua con su rápido desarrollo con aportaciones tanto por parte de Google como por parte de la comunidad que también aporta. TensorFlow puede ser ejecutada por GPU y CPU, incluso también en plataformas móviles e integradas (empotradas), incluso por unidades de procesamiento de tensor o TPU, es decir, hardware específico para operaciones matemáticas de este tipo.

Además, para los desarrolladores de aplicaciones basadas en TensorFlow, dispone de una API de alto nivel que junto con los gráficos de computación permiten un entorno amigable y flexible para desarrollar potentes capacidades dentro de su marco de producción. Así que espero que los casi 1000 colaboradores externos que trabajan con el código como los internos puedan seguir desarrollando este interesante proyecto que no nos sirve para la mayoría de usuarios comunes, pero que de una forma indirecta podría beneficiarnos…

El artículo TensorFlow: una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático ha sido originalmente publicado en Linux Adictos.