TensorFlow: Inteligencia artificial de Google hecha open source

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TensorFlow: Inteligencia artificial de Google hecha open source

Mensaje por Junior Rodriguez el Sáb Abr 23, 2016 10:08 pm

TensorFlow: Inteligencia artificial de Google hecha open source

Cuando Google comenzó a hacer cierto énfasis en su tecnología de inteligencia artificial, redes neurales y aprendizaje profundo, la idea de que tarde o temprano iba a ser declarada open source se instaló en el fondo de nuestras mentes. A comienzos de esta semana, la corazonada se volvió realidad: Con un anuncio del mismísimo Sundar Pichai, Google confirmó la apertura de su plataforma TensorFlow, una pieza crítica de servicios avanzados como Gmail, Google Now y Google Photos.

Una de las claves detrás de todos los servicios en línea de Google es TensorFlow, una librería de software diseñada para el desarrollo de inteligencia artificial, entrenamiento de redes neurales y mejoras en materia de aprendizaje profundo. ¿Por qué es tan importante la apertura de TensorFlow? La razón es sencilla: Google podría haber hecho una fortuna con un esquema de licencias para esta tecnología. Evidentemente, los beneficios que puedan llegar a través de la comunidad con optimizaciones a su código son más importantes que una suma específica. Claro que, esta clase de anuncios siempre cargan con un asterisco al final, y en el caso de TensorFlow es que Google compartirá solo una parte de la plataforma, y «algunos» de los algoritmos que se ejecutan sobre ella, además de ser compatible con un único sistema (el cual puede contar con varios GPUs).

El proyecto TensorFlow como software open source será administrado por Google a través de su sitio oficial (enlace más abajo), y la licencia escogida es Apache 2.0, muy frecuente entre los desarrollos de Mountain View. Otro detalle que no podemos dejar a un lado es la teórica integración de TensorFlow con plataformas similares, al estilo de Torch y Caffe. De hecho, esa combinación podría dar lugar a una nueva plataforma que aplica «lo mejor de cada mundo», y a avances contundentes en inteligencia artificial.

TensorFlow, la máquina que le da vida al uso de la inteligencia artificial tras la mayoría de los servicios de la compañía Google, ahora será capaz de realizar cálculos y análisis en múltiples equipos a la vez, gracias a que la compañía ha anunciado que en su versión 0.8, se ha podido implementar el soporte para computación distribuida.

Pero ¿Qué beneficios trae para el usuario común?, es simple, si esto es una realidad, entonces los servicios que requieren ir aprendiendo nuevos métodos y optimizar resultados a través del análisis en el tiempo, mejorarán sustancialmente

Tal es el caso de Google Translate, la estrella de la compañía para realizar traducciones, puesto, debido a la implementación de la computación distribuida, se podrán obtener mejores resultados de traducciones complejas, ya que, TensorFlow, analizará y tomará las mejores opciones, basándose en los resultados obtenidos; Anteriormente esto sucedía, pero, en un periodo mayor.

Los resultados de esta mejora se apreciaran en unos meses

El proyecto de TensorFlow, hizo su cambio al mundo del código fuente abierto, hace aproximadamente 5 meses, y con ello, la compañía busca que su máquina de aprendizaje sea implementada en mayor cantidad de productos, y así expandirse con más rapidez,  y cabe destacar que Google últimamente ha estado impulsando con mayor fuerza el desarrollo de tecnologías en el ámbito de la inteligencia artificial.

Los resultados de este nuevo hito en la máquina de aprendizaje de la compañía, podrán apreciarse en un par de meses, cuando la mayoría de sus servicios y aplicaciones que basan sus resultados en ella tengan una notoria mejoría, dicho esto solo queda esperar, aunque aún le queda mucho camino a Google por recorrer.


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Re: TensorFlow: Inteligencia artificial de Google hecha open source

Mensaje por Santos Alarcon el Dom Abr 24, 2016 12:26 am

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL DE GOOGLE



Tras la compra de DeepMind hace un par de años, la empresa entró de lleno en el segmento de la I.A. Ahora saca TensorFlow con la idea de que sirva de plataforma de referencia en dicho segmento.

Siguiendo su estrategia de Open Source, Google ha liberado ciertas partes del código para que la gente experimente con ello y así se puedan generar avances o descubrir defectos.

También se asegura una especie de cantera de la que podrá elegir los futuros trabajadores mejor preparados.

¿QUÉ ES TENSORFLOW?
Es una plataforma en la que conviven varias herramientas de Inteligencia Artificial. A muchos nos sonará la búsqueda mediante fotografías en Google, la redacción de respuestas automáticas en el email y la traducción natural de textos.

El siguiente paso para conseguir herramientas más potentes es dotar a la máquina con la capacidad de aprender. Esto resulta muy interesante en el campo de la robótica. Tendríamos robots menos programados a estímulos y más adaptativos a entornos, analizarían situaciones eligiendo la mejor decisión. Una especia de libre albedrío.

Un ejemplo de la Inteligencia Artificial lo podemos ver en el siguiente vídeo. En el primer juego, Breakout, la máquina no solo se va volviendo infalible con el tiempo a la hora de dar a la bolita sino que lleva el juego a otra dimensión buscando las mejores soluciones.


Como habréis visto a los 240 minutos la máquina encuentra una forma de terminar con el juego rápidamente.

Los pilares de la empresa DeepMind son las redes neuronales profundas y los algoritmos de refuerzo. Juntando ambos sistemas en una máquina podremos decir que esta interpreta lo que ocurre en la pantalla, aprende de los errores y reacciona para lograr la máxima puntuación posible.

Todo esto hace que esa meta que tiene Google de los coches autónomos esté un poco más cerca, quizás el objetivo principal de la compañía.

LOS VECTORES DE PENSAMIENTO

A DeepMind se suman personas como el profesor Geoff Hinton que está trabajando en algo tan "sencillo" como el diálogo entre el humano y la máquina. No hablamos de simples preguntas y respuestas, estamos hablando de diálogos complejos y abstractos. Que en la máquina se genere cierta intuición a la hora de hablar. Muy peliculero todo esto.

El mundo de la Inteligencia Artificial está en pañales, no está muy explorado por el simple hecho de que no es nada fácil. Hay muy pocos expertos y lo entiendo. Recuerdo que una de las asignaturas que no cogí en mi carrera fue precisamente I.A. porque la pintaban muy negra.


Tambien TensorFlow es un sistema que aprende a identificar patrones tras analizar cantidades masivas de información y ha permitido a Google desarrollar aplicaciones como Google Translate que hacen posible, por ejemplo, colocar el teléfono sobre una señal en ruso y traducirlo al idioma que quiera el usuario.

El programa también está detrás de Google Fotos, al ayudar a ordenar las fotografías mediante el reconocimiento automático de lugares, objetos, personas, situaciones y animales.


El consejero delegado de Google, Sundar Pichai, explicó en el blog oficial de la empresa que TensorFlow ha ayudado a la compañía que dirige a desarrollar aplicaciones mucho más inteligentes.

Este lunes la empresa con sede en Mountain View (California, EE.UU.) decidió convertir TensorFlow en código abierto, lo que implica que cualquier investigador, organización o empresa interesado en la inteligencia artificial podrá usar el sistema.

Pichai destacó que TensorFlow es un sistema que puede funcionar en un solo teléfono inteligente o en miles de ordenadores en centros de datos.

"Usamos TensorFlow para todo, desde el reconocimiento de voz en la aplicación de Google, hasta SmartReply en Inbox y la búsqueda en Google Fotos", subrayó.

El ejecutivo dijo estar convencido de que el impacto de TensorFlow puede ser incluso mayor fuera de Google, de ahí que la empresa haya decidido abrir el acceso.

Dijo confiar en que la decisión ayude a la comunidad que trabaja en el área de reconocimiento automático ("machine learning" en inglés) aintercambiar ideas mucho más rápido al trabajar con código en lugar de artículos de investigación.

"Y eso, a su vez, acelerará la investigación sobre el reconocimiento automático lo que en última instancia permitirá que la tecnología funcione mejor para todo el mundo", dijo Pichai.

Añadió que TensorFlow puede hacer mucho más que reconocer patrones de forma automática y ayudar a los investigadores que tratan de encontrar sentido en datos muy complejos como la información sobre astronomía.

El consejero delegado de Google hizo hincapié en que el área de "machine learning" todavía está en pañales y un ordenador todavía no es capaz de hacer hoy en día algo que un niño de cuatro años hace sin esfuerzo alguno como reconocer una foto de un dinosaurio.

Precisó, con todo, que TensorFlow es un "buen punto de arranque" y la comunidad científica puede ahora trabajar conjuntamente para seguir progresando.

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Re: TensorFlow: Inteligencia artificial de Google hecha open source

Mensaje por Iris Luna Maidana el Dom Abr 24, 2016 9:59 am

Google pone en código abierto su sistema de inteligencia artificial Tensor Flow


El sistema, que aprende a identificar patrones a partir de cantidades masivas de información y hace posible aplicaciones como Google Translate, esará disponible para todo el mundo.

Google anunció que su avanzado sistema de inteligencia artificial Tensor Flow estará abierto a partir de ahora para todo el mundo que quiera utilizarlo. De hecho, al ingresar en la página oficial, ya puede leerse que se trata de un código open source.

Tensor Flow es un sistema que aprende a identificar patrones tras analizar cantidades masivas de información y ha permitido a Google desarrollar aplicaciones como Google Translate que hacen posible, por ejemplo, colocar el teléfono sobre una señal en ruso y traducirlo al idioma que quiera el usuario.

El programa también está detrás de Google Fotos, al ayudar a ordenar las fotografías mediante el reconocimiento automático de lugares, objetos, personas, situaciones y animales.

Hizo posible, también, que Google añadiese su aplicación de correo Inbox la función Smart Reply, que responde automáticamente los e-mails deduciendo respuestas lógicas.

El CEO de Google, Sundar Pichai, explicó de la empresa que Tensor Flow ha ayudado a la compañía que dirige a desarrollar aplicaciones mucho más inteligentes.decidió convertir Tensor Flow en código abierto, lo que implica que cualquier investigador, organización o empresa interesado en la inteligencia artificial podrá usar el sistema.

Pichai destacó que Tensor Flow es un sistema que puede funcionar en un solo teléfono inteligente o en miles de ordenadores en centros de datos. "Usamos Tensor Flow para todo, desde el reconocimiento de voz en la aplicación de Google, hasta SmartReply en Inbox y la búsqueda en Google Fotos", subrayó.

El ejecutivo dijo estar convencido de que el impacto de Tensor Flow puede ser incluso mayor fuera de Google, de ahí que la empresa haya decidido abrir el acceso. Dijo confiar en que la decisión ayude a la comunidad que trabaja en el área de reconocimiento automático ("machine learning" en inglés) a intercambiar ideas mucho más rápido al trabajar con código en lugar de artículos de investigación.

"Y eso, a su vez, acelerará la investigación sobre el reconocimiento automático lo que en última instancia permitirá que la tecnología funcione mejor para todo el mundo", dijo Pichai. Añadió que Tensor Flow puede hacer mucho más que reconocer patrones de forma automática y ayudar a los investigadores que tratan de encontrar sentido en datos muy complejos como la información sobre astronomía.

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Re: TensorFlow: Inteligencia artificial de Google hecha open source

Mensaje por Geovana el Dom Abr 24, 2016 10:53 am

Inteligencia Artificial: Google, FaceBook, Apple y otros

Google jamás ha desvelado la receta secreta de su algoritmo PageRank, (Sus propiedades son muy discutidas por los expertos en optimización de motores de búsqueda. El sistema PageRank es utilizado por el popular motor de búsqueda Google para ayudarle a determinar la importancia o relevancia de una página) y Facebook tampoco ha dado detalles sobre el código que permite realizar la selección de contenidos automáticos para sus usuarios. Ambas mantienen un secreto total en esos casos, pero se muestran totalmente abiertas en su aproximación a la inteligencia artificial: ¿por qué?



No son las únicas: empresas como Tesla o IBM también han abierto el acceso a sus plataformas de Inteligencia Artifical, algo que demuestra que todas ellas quieren buscar un nuevo enfoque para el desarrollo de todas estas iniciativas. Muy al estilo de proyectos Open Source tradicionales, no solo buscan talento, sino también datos. Muchos datos.

La fiebre por compartir tecnologías de IA

Elon Musk, fundador de Tesla y SpaceX y Sam Altman, CEO de Y Combinator, habían expresado su preocupación con respecto al futuro de la Inteligencia Artificial, así que para tratar de minimizar riesgos han tratado de coger las riendas de estos desarrollos. Lo han hecho con OpenAI, una empresa que tiene la transparencia por bandera y que hará que todas sus patentes se puedan aprovechar sin pago de royalties, entre otras cosas

En BackChannel comentaban ese lanzamiento con un perfil de esta empresa y sus fundadores, y destacaban que OpenAI es un laboratorio de investigación con un objetivo claro: luchar contra las grandes corporaciones en ese nuevo objetivo que tienen de ser “propietarias de sistemas súper-inteligentes dedicados a sacar beneficios“, pero también a los gobiernos, “que podrían usar la IA para ganar más poder e incluso oprimir a la ciudadanía“.




Los riesgos que imponen esas plataformas conntroladas por las grandes empresas podrían según Musk y Altman ser mitigados gracias a que la tecnología “podrá ser aprovechada por cualquiera en lugar de ser solamente aprovechada por, digamos, Google“. Sin embargo y como comentaban en Wired, ese mensaje de Musk y Altman se puede ver desde otra perspectiva.

Y esa perspectiva es la de que al iniciar este proyecto ambos tienen acceso a dos recursos nada triviales. El primero, el talento, ya que de hecho han fichado a investigadores muy reputados en este campo para liderar esa investigación. El segundo, los datos, que es la otra gran parte de esa ecuación en la que la inteligencia artificial puede aprender, mejorar y evolucionar.

Y todo ello responde a la enorme promesa que plantea la inteligencia artificial, un campo del que su propio creador se muestra escéptico -Marvin Minsky sabe un poco de este tema– y que ha generado un enorme debate. No sabemos si será o no posible una inteligencia artificial como la que nos pintan las películas -de hecho primero es conveniente recordar la definición de inteligencia-, y nosotros ya quisimos averiguar el estado del hype de la inteligencia artificial con varios académicos españoles expertos en estudios sobre esta disciplina.

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Re: TensorFlow: Inteligencia artificial de Google hecha open source

Mensaje por jorge luis c el Dom Abr 24, 2016 9:05 pm

Google pone en código abierto su sistema de inteligencia artificial Tensor Flow




Tensor Flow es un sistema que aprende a identificar patrones tras analizar cantidades masivas de información y ha permitido a Google desarrollar aplicaciones como Google Translate que hacen posible, por ejemplo, colocar el teléfono sobre una señal en ruso y traducirlo al idioma que quiera el usuario.

El programa también está detrás de Google Fotos, al ayudar a ordenar las fotografías mediante el reconocimiento automático de lugares, objetos, personas, situaciones y animales.

Hizo posible, también, que Google añadiese la semana pasada a su aplicación de correo Inbox la función Smart Reply, que responde automáticamente los e-mails deduciendo respuestas lógicas.

El CEO de Google, Sundar Pichai, explicó hoy en el blog oficial de la empresa que Tensor Flow ha ayudado a la compañía que dirige a desarrollar aplicaciones mucho más inteligentes. Este lunes la empresa con sede en Mountain View (California, EE.UU.) decidió convertir Tensor Flow en código abierto, lo que implica que cualquier investigador, organización o empresa interesado en la inteligencia artificial podrá usar el sistema.

Pichai destacó que Tensor Flow es un sistema que puede funcionar en un solo teléfono inteligente o en miles de ordenadores en centros de datos. "Usamos Tensor Flow para todo, desde el reconocimiento de voz en la aplicación de Google, hasta SmartReply en Inbox y la búsqueda en Google Fotos", subrayó.

El ejecutivo dijo estar convencido de que el impacto de Tensor Flow puede ser incluso mayor fuera de Google, de ahí que la empresa haya decidido abrir el acceso. Dijo confiar en que la decisión ayude a la comunidad que trabaja en el área de reconocimiento automático ("machine learning" en inglés) a intercambiar ideas mucho más rápido al trabajar con código en lugar de artículos de investigación.

"Y eso, a su vez, acelerará la investigación sobre el reconocimiento automático lo que en última instancia permitirá que la tecnología funcione mejor para todo el mundo", dijo Pichai. Añadió que Tensor Flow puede hacer mucho más que reconocer patrones de forma automática y ayudar a los investigadores que tratan de encontrar sentido en datos muy complejos como la información sobre astronomía.

El consejero delegado de Google hizo hincapié en que el área de "machine learning" todavía está en pañales y un ordenador todavía no es capaz de hacer hoy en día algo que un niño de cuatro años hace sin esfuerzo alguno como reconocer una foto de un dinosaurio. Precisó, con todo, que Tensor Flow es un "buen punto de arranque" y la comunidad científica puede ahora trabajar conjuntamente para seguir progresando.

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Re: TensorFlow: Inteligencia artificial de Google hecha open source

Mensaje por Valeria_Mercado el Dom Abr 24, 2016 10:10 pm

¿Para quién es TensorFlow?


TensorFlow es para todos. Es para estudiantes, investigadores, aficionados, los piratas informáticos, ingenieros, desarrolladores, inventores e innovadores y está siendo abierta proviene bajo la licencia de código abierto Apache 2.0.

De esta manera, cualquier investigador, organización o empresa interesada en la inteligencia artificial podrá usar los datos y experiencias de Google para crear sus propios desarrollos. Este software puede ir más allá de reconocer patrones de forma automática, ya que se trata de un sistema que identifica patrones tras analizar cantidades masivas de información.




Caracteristicas de TensorFlow

La verdadera portabilidad: TensorFlow se ejecuta en las CPU o GPU, y en el escritorio, el servidor o las plataformas de computación móvil.



Conectar Investigación y Producción:
Usando TensorFlow permite a los investigadores industriales para impulsar las ideas de productos más rápido, y permite a los investigadores académicos para compartir código de forma más directa y con mayor reproducibilidad científica.

Opciones de lenguaje: TensorFlow viene con una interfaz Python y C ++ fácil de usar para construir y ejecutar sus gráficos computacionales.

Auto-Diferenciación: algoritmos de aprendizaje automático basado en la gradiente, beneficiarán las capacidades de diferenciación automática de TensorFlow. Como usuario TensorFlow, se define la arquitectura computacional de su modelo predictivo, combina eso con su función objetivo, y sólo tiene que añadir los datos. TensorFlow maneja el cálculo de los derivados para usted.

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Re: TensorFlow: Inteligencia artificial de Google hecha open source

Mensaje por Dany Limachi el Dom Abr 24, 2016 10:35 pm

TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico mediante gráficos de flujo de datos. Los nodos del gráfico representan operaciones matemáticas, mientras que los bordes del gráfico representan las matrices de datos multidimensionales (tensores) comunicados entre ellos.

La arquitectura flexible le permite implementar la computación a una o más CPU o GPU en un ordenador de sobremesa, servidor o dispositivo móvil con una sola API. TensorFlow fue originalmente desarrollado por investigadores e ingenieros del equipo que trabajan en el cerebro Google dentro del departamento de investigación de Inteligencia artificial de Google.
El sistema está diseñado para facilitar la investigación en el aprendizaje automático, para que sea rápida y fácil la transición del prototipo de investigación a los sistemas de producción.

TensorFlow es la segunda generación del sistema de aprendizaje de máquina de Google, antes llamado DistBelief

TensorFlow aún no esta completo; pero está destinado a ser construido y mejorado por la comunidad. Han creado una versión inicial del código fuente, y actualmente estan poniendo sus esfuerzos de desarrollar un repositorio público para reflejas los cambios que se realizan a diario por el equipo de Google. Esperan construir una comunidad activa sobre el código abierto que impulse el futuro de esta biblioteca de archivos, facilitando la retroalimentación y contribuyendo activamente a mejorar su código fuente.

¿Qué es un flujo gráfico de datos?



Los diagramas de flujo de datos describen cálculo matemático con un grafo dirigido de nodos y bordes. Los nodos suelen aplicar operaciones matemáticas, pero también puede representar a los puntos finales para alimentarse en los datos, eliminar resultados, o leer / escribir variables persistentes. Los bordes describen las relaciones de entrada / salida entre los nodos. Estos bordes datos llevan conjuntos de datos multidimensionales dinámicamente empresas, o tensores. El flujo de los tensores a través de la gráfica es donde TensorFlow recibe su nombre. Los nodos se asignan a los dispositivos de cómputo y ejecutar de forma asincrónica y en paralelo una vez que todos los tensores en sus bordes entrantes que se disponga.



BIBLIOGRAFIA
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Re: TensorFlow: Inteligencia artificial de Google hecha open source

Mensaje por Henry Quispe Acarapi el Dom Abr 24, 2016 11:07 pm

¿Por qué Google a optado por codigo libre?

La respuesta es más simple de lo que parece: Creemos que el aprendizaje de la máquina es un ingrediente clave para los productos y tecnologías innovadoras del futuro. La investigación en esta área es global y de rápido crecimiento, pero carece de las herramientas estándar. Al compartir lo que creemos que es una de las mejores cajas de herramientas de aprendizaje automático en el mundo, esperamos crear un estándar abierto para el intercambio de ideas de investigación y poner el aprendizaje en los productos de la máquina. Los ingenieros de Google realmente usa TensorFlow en los productos y servicios de cara al usuario, y nuestro grupo de investigación tiene la intención de compartir implementaciones TensorFlow lo largo de lado muchas de nuestras publicaciones de investigación.

Caractereisticas de TensorFlow

Maximizar el rendimiento

Desea utilizar cada onza de músculo en esa estación de trabajo con 32 núcleos de CPU y 4 tarjetas GPU Con el apoyo de primera clase para las discusiones, las colas y computación asíncrona, TensorFlow le permite aprovechar al máximo el hardware disponible. Asignar libremente los elementos de cálculo de tu gráfica TensorFlow a diferentes dispositivos, y dejar TensorFlow manejar las copias.

Escritura independiente Python o programas en C ++, o probar las cosas en un cuaderno interactivo TensorFlow, Python donde se puede guardar notas, el código y las visualizaciones agrupados de forma lógica. Este es sólo el comienzo, aunque - que estamos con la esperanza de atraer a contribuir interfaces de SWIG a su idioma preferido - ya sea Go, Java, Lua, JavaScript o R

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Re: TensorFlow: Inteligencia artificial de Google hecha open source

Mensaje por yvory_saavedra el Lun Abr 25, 2016 4:42 am

Máquina de aprendizaje con Time Series Data Financiera



Esta solución presenta un ejemplo del uso de la máquina de aprendizaje con series de tiempo financieras en Google Cloud Platform.
Las series de tiempo son una parte esencial del análisis financiero. Hoy en día, usted tiene más datos a su disposición que nunca, más fuentes de datos, y la entrega más frecuente de esos datos. Las nuevas fuentes incluyen nuevos intercambios, medios de comunicación social, y fuentes de noticias. La frecuencia de la entrega se ha incrementado de decenas de mensajes por segundo hace 10 años, a cientos de miles de mensajes por segundo en la actualidad. Naturalmente, más y diferentes técnicas de análisis son llevados a dar como resultado. La mayoría de las técnicas de análisis modernos no son diferentes en el sentido de ser nueva, y todos ellos tienen su base en las estadísticas, pero su aplicabilidad ha seguido de cerca la cantidad de potencia disponible de computación. El crecimiento de la potencia de cálculo disponible es más rápido que el crecimiento de los volúmenes de series de tiempo, por lo que ahora es posible analizar las series temporales a gran escala en formas que antes no eran prácticos.

En particular, las técnicas de aprendizaje automático, especialmente el aprendizaje profundo, una gran promesa para el análisis de series temporales. A medida que la serie de tiempo se vuelven más densas y comienzan a solaparse, aprendizaje automático ofrece una manera de separar la señal del ruido. El aprendizaje profundo tiene un gran potencial, ya que es a menudo la mejor opción para la naturaleza aparentemente aleatoria de series de tiempo financieras.

En este tipo de aplicativos se:


-Obtiene datos para una serie de mercados financieros.
-Munge esos datos en un formato utilizable y realizar análisis exploratorio de datos con el fin de explorar y validar una premisa.
-Utiliza TensorFlow para construir, formar y evaluar una serie de modelos para predecir lo que sucederá en los mercados financieros

Importante: Tambien nosotros podemos realizar este tipo de proyectos, en esta pagina:
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Donde podemos aprender a utilizar TensorFlow dirigido a este tipo de soluciones.

yvory_saavedra

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Re: TensorFlow: Inteligencia artificial de Google hecha open source

Mensaje por Fernando_Mamani el Dom Mayo 08, 2016 8:16 pm

TensorFlow

TensorFlow fue originalmente desarrollado por investigadores e ingenieros que trabajan en el equipo de Google cerebro dentro de la organización de investigación de la máquina de Inteligencia de Google. El sistema está diseñado para facilitar la investigación en el aprendizaje de máquina, y para que sea rápido y fácil de transición del prototipo de investigación al sistema de producción.

Usos TensorFlow

A continuación se enumeran algunos de los muchos usos de TensorFlow.


RankBrain

  • Organización : Google
  • Dominio : Recuperación de Información
  • Descripción : Un despliegue a gran escala de redes neuronales profundas de graduación de la búsqueda en [Tienes que estar registrado y conectado para ver este vínculo]

Clasificación inicios Modelo Imagen

  • Organización : Google
  • Descripción : El modelo de línea de base y seguir en la investigación de los modelos de visión por ordenador de alta precisión, empezando por el modelo que ganó en el 2014 el reto Imagenet clasificación de imágenes

SmartReply

  • Organización : Google
  • Descripción : Modelo LSTM profundo para generar automáticamente respuestas de correo electrónico

Massively Multitarea Redes para el descubrimiento de medicamentos

  • Organización : Google y la Universidad de Stanford
  • Dominio : El descubrimiento de fármacos
  • Descripción : Un modelo de red neuronal de profundidad para la identificación de candidatos a fármacos prometedores.

Visión por computador en el dispositivo para OCR

  • Organización : Google
  • Descripción : modelo de visión del ordenador a dispositivo para hacer el reconocimiento óptico de caracteres para permitir la traducción en tiempo real.

Documentación de la API

TensorFlow tiene APIs disponibles en varios idiomas, tanto para la construcción y ejecución de un gráfico TensorFlow. La API de Python es en la actualidad la más completa y la más fácil de usar, pero la API C ++ puede ofrecer algunas ventajas de rendimiento en ejecución de gráficos, y apoya el despliegue de pequeños dispositivos como Android.

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