Machine Learning - Redes neuronales

Tensor Flow - Aprendizaje automático, herramientas de ML que usamos en Woonkly para procesamiento de datos en la red social

Woonkly utiliza Tensorflow, herramienta que fue denominada así porque funciona por el flujo de tensores en forma de un gráfico computacional.

Los tensores son básicamente matrices multidimensionales.

Un gráfico computacional tiene una red de nodos y cada nodo realiza una operación como la suma, la multiplicación o la evaluación de alguna ecuación multivariada.

Los nodos representan operaciones matemáticas y los bordes representan tensores.

TensorFlow se puede usar para construir cualquier tipo de algoritmos de aprendizaje profundo como:

  • CNN

  • RNN

  • DBN

  • FeedForward Neural Network

  • Algoritmos para procesamiento de lenguaje natural

  • Otros

Hay varios elementos de programación en TensorFlow como constantes, variables, marcadores de posición, sesiones, etc.

Cada uno tiene tiene sus propias funcionalidades y se usa para construir cualquier modelo de Deep Learning.

Tensoflow utiliza Python para proporcionar una API front-end conveniente para crear aplicaciones con el framework, mientras ejecuta aplicaciones en C++ de alto rendimiento.

Woonkly utiliza TensorFlow, de esa manera puede “aprender” y ejecutar “Redes Neuronales” profundas para:

  • Clasificar textos escritos a mano

  • Hacer reconocimiento de imágenes

  • Palabras incrustadas

  • Redes neuronales recurrentes

  • Modelos de secuencia a secuencia para traducción automática

  • Procesamiento de lenguaje natural

  • Simulaciones basadas en PDE (ecuación diferencial parcial).

Puedes realizar pruebas de cómo funciona el algoritmo aquí:

https://playground.tensorflow.org/

https://www.tensorflow.org/