Q:
¿Por qué es TensorFlow tan popular para los sistemas de aprendizaje automático?
UN:Hay una gran tendencia en el aprendizaje automático (ML): los programadores se están acercando a una herramienta llamada TensorFlow, un producto de biblioteca de código abierto que facilita parte del trabajo clave inherente a la creación y el uso de conjuntos de datos de capacitación en ML. Con los grandes nombres que adoptan TensorFlow para el aprendizaje automático, la popularidad es evidente. La pregunta es por qué TensorFlow se ha convertido en un ganador.
Por un lado, se puede argumentar que parte de la popularidad de TensorFlow se basa en sus orígenes. Desarrollado originalmente por Google Brain, TensorFlow es nominalmente un "producto de Google", por lo que goza del prestigio del nombre familiar, a pesar del movimiento de Google para lanzar el software bajo una licencia Apache de código abierto. También hay indicadores de que TensorFlow se ha comercializado mejor que algunos de sus competidores. Otro factor podría ser los grandes adoptantes; por ejemplo, la elección de DeepMind de usar TensorFlow puede influir en otros desarrolladores con una especie de "efecto dominó" que a menudo termina empujando una determinada herramienta de software al dominio de la industria.
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Por otro lado, hay muchas razones convincentes por las que una empresa podría querer usar TensorFlow sobre otras herramientas de aprendizaje automático. Algunos de ellos tienen que ver con la sintaxis accesible y "legible" de TensorFlow, que es imprescindible para facilitar el uso de estos recursos de programación. El aprendizaje automático ya es una colina tan difícil de escalar que las partes interesadas no quieren luchar con una sintaxis difícil de manejar.
Otros elementos de la popularidad de TensorFlow tienen que ver con su construcción: a algunos expertos les apasiona la funcionalidad de las API de TensorFlow que pueden conectarse a dispositivos móviles o brindar un mejor acceso. También hay una comunidad vibrante que apoya TensorFlow, que es otra pluma en su gorra. Alternativamente, los desarrolladores pueden ver métricas como la reducción de errores o la iteración de código y descubrir que, en muchos casos, el uso de TensorFlow puede disminuir los errores en un proyecto de base de código o ayudar con la escala.
Además, existe una funcionalidad inherente de TensorFlow que también puede ser un atractivo: los elementos como el registro interactivo y los modelos de visualización de datos, y las opciones de plataforma como el soporte multi-GPU, brindan aún más opciones a los dedos del desarrollador. Existe un argumento general de que TensorFlow ayuda a "borrar la infraestructura", a virtualizar el aprendizaje automático y liberarlo de las granjas de servidores internos, que generalmente es un gran valor en la TI del siglo XXI.
Todo esto influye en el inmenso atractivo de TensorFlow para un amplio espectro de proyectos de aprendizaje automático; La herramienta es utilizada por la NASA y otras agencias gubernamentales, así como una impresionante lista de gigantes del sector privado. La pregunta será qué nuevos avances TensorFlow y otras utilidades hacen posible para el futuro de nuestro mundo digital.
