TensorFlow

En los últimos años, ha habido un aumento significativo en la adopción de tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en una amplia gama de industrias. Los frameworks como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn han emergido como opciones populares para el desarrollo de IA debido a su versatilidad y robustez. Sin embargo, la integración fluida de IA en aplicaciones empresariales, listas para producción, plantea desafíos únicos que deben ser abordados. Spring, un framework empresarial ampliamente reconocido, es celebrado por…

Este es un tutorial básico sobre cómo configurar y entrenar modelos de generación de imágenes utilizando Redes Generativas Adversariales (GANs) con TensorFlow y PyTorch. Esta guía asume una comprensión fundamental de Python y conceptos básicos de aprendizaje automático. 1. Configuración de su entorno Instalar bibliotecas necesarias Asegúrese de que tiene instalado Python. También necesitarás instalar TensorFlow o PyTorch junto con algunas otras librerías esenciales. Para TensorFlow: Shell   pip install tensorflow numpy matplotlib Para PyTorch: Shell   pip install torch…

Para aplicaciones en contenedores, es difícil identificar problemas causados por el uso excesivo de memoria. En caso de que el uso supere el límite de memoria del contenedor, una aplicación puede fallar silenciosamente sin dejar rastro alguno. En este artículo, repasaré algunas de las técnicas que se pueden utilizar para identificar la fuente del consumo de memoria en una aplicación de contenedor Java. Tipo de Memoria En una aplicación Java típica, la memoria se puede dividir en gran medida en…

En el mundo en constante evolución de la inteligencia artificial, los desarrolladores a menudo se sienten confundidos al elegir el marco de aprendizaje profundo adecuado. Ya sea la extensa documentación de TensorFlow, respaldada por el poder del equipo de Google Brain, o el gráfico computacional dinámico de PyTorch, gracias al laboratorio de investigación de IA de Facebook, la elección rara vez es directa. Algunos frameworks brillan en la segmentación semántica, mientras que otros son pruebas de referencia de GPU. Una…

En una época en la que la inteligencia artificial (IA) ya no es un concepto futurista sino una realidad presente, su integración en el proceso de desarrollo de software se ha vuelto cada vez más significativa. Como ingeniero de software senior profundamente inmerso en el mundo de la IA, he presenciado de primera mano el impacto transformador de las herramientas y frameworks de IA en la optimización y mejora del desarrollo de software. Este blog tiene como objetivo profundizar en…

En la actual era digital, la proliferación de la tecnología Deepfake y las tácticas de suplantación de voz (vishing) plantea un desafío significativo a la autenticidad y seguridad de las comunicaciones digitales. Los Deepfakes manipulan audio y video para crear contenido falsificado convincente, mientras que el vishing explota la simulación de voz para engañar a las personas haciéndoles revelar información sensible. La necesidad de identificar y mitigar correctamente estas amenazas es fundamental para proteger a las personas y las organizaciones…

Una biblioteca de software de código abierto para inteligencia artificial y aprendizaje automático se llama TensorFlow. Aunque se puede aplicar a muchas tareas, se presta especial atención al entrenamiento y la inferencia de redes neuronales profundas. Google Brain, la división de investigación en inteligencia artificial de la compañía, creó TensorFlow. Desde su lanzamiento inicial en 2015, ha crecido hasta convertirse en una de las bibliotecas de aprendizaje automático más utilizadas en todo el mundo. Python, C++ y Java son solo…

Este artículo es un extracto de mi libro TinyML Cookbook, Segunda Edición. Puedes encontrar el código utilizado en el artículo aquí. Preparándose La aplicación que diseñaremos en este artículo tiene como objetivo grabar continuamente un clip de audio de 1 segundo y ejecutar la inferencia del modelo, como se ilustra en la siguiente imagen: Figura 1: Tareas de grabación y procesamiento ejecutándose secuencialmente A partir de la línea de tiempo de ejecución de tareas mostrada en la imagen anterior, puedes…

El cálculo de la norma de vectores es fundamental tanto en inteligencia artificial como en computación cuántica para tareas como escalado de características, regularización, métricas de distancia, criterios de convergencia, representación de estados cuánticos, garantía de la unitaridad de operaciones, corrección de errores y diseño de algoritmos y circuitos cuánticos. Aprenderás cómo calcular la Euclidiana (norma/distancia), también conocida como la norma L2, de un tensor unidimensional (1D) en Python utilizando bibliotecas como NumPy, SciPy, Scikit-Learn, TensorFlow, y PyTorch.  Comprende la…