TensorFlow: estrutura de IA de código aberto do Google explicada

Embora as teorias de aprendizado de máquina possam ser complicadas com muitos dados e formatos complicados, a implementação no mundo real não é tão assustadora como costumava ser. Estruturas de aprendizado de máquina como o TensorFlow facilitam a aquisição de dados, o treinamento de modelos, a previsão e o refinamento de resultados. Este artigo discute o que é o TensorFlow, como funciona e como contribui para a computação e a inteligência artificial (IA).

TensorFlow ao longo dos anos

TensorFlow é uma estrutura de código aberto para aprendizado de máquina, projetos de IA, processamento de dados e outras tarefas estatísticas e preditivas. Foi lançado pelo Google Brain em 2017 sob licença Apache 2.0.

A atualização do Google para o TensorFlow 2.0 em setembro de 2019 melhorou sua funcionalidade e solidificou ainda mais sua posição na comunidade tecnológica. Como resultado de ser um código aberto e um utilitário versátil no desenvolvimento de IA, o TensorFlow conquistou seguidores substanciais além do Google.

Por que o TensorFlow é tão popular?

A maior vantagem do TensorFlow é a capacidade de abstrair a complexidade. Isso permite que o desenvolvedor se concentre na lógica do aplicativo, em vez de se preocupar com os detalhes essenciais.

Além disso, o TensorFlow é versátil e suporta GPUs e CPUs. O desenvolvimento de modelos de aprendizagem profunda requer muita computação devido à grande quantidade de dados envolvidos e à natureza iterativa do processo de treinamento.

Esse tipo de atividade leva muito tempo na CPU. As CPUs são melhores para tarefas de uso geral e cenários onde lógica sequencial complexa precisa ser executada rapidamente. Por outro lado, as GPUs são otimizadas para tarefas que exigem paralelismo, como aprendizado profundo.

O que significa Tensor no TensorFlow?

Um tensor é a estrutura de dados fundamental projetada para armazenar e manipular com eficiência as matrizes multidimensionais de dados típicas do aprendizado de máquina. Pense nos tensores como contêineres.

Esses recipientes podem ter diferentes formatos e tamanhos, dependendo de quantos números eles precisam conter e de como esses números estão organizados. Veja como os tensores podem ser categorizados com base em suas dimensões.

Tensor 0-D

O tensor 0-D é a forma de tensor mais simples, representando um único número. Não possui eixos.

Tensor 1-D

Um tensor 1-D é um vetor que compreende uma lista de números. Tem um eixo. Tomemos, por exemplo, uma lista de números.

Tensor 2-D

Um tensor 2-D é uma matriz como uma matriz bidimensional com linhas e colunas.

Tensor 3-D

Um tensor 3-D adiciona outra dimensão e pode ser visualizado como um cubo de números.

Tensores dimensionais superiores

À medida que avançamos além do 3D, os tensores adicionam dimensões, tornando-os mais difíceis de visualizar. No entanto, eles são mais úteis do que nunca. Cada dimensão adicional permite que os tensores encapsulem estruturas de dados mais complexas, permitindo que modelos de aprendizagem profunda processem mais tipos de dados.

O que significa fluxo no TensorFlow?

O fluxo no TensorFlow é o processo pelo qual os tensores passam por uma série de operações ou um gráfico computacional, transformando dados de entrada em saídas significativas. Vamos ilustrar o conceito de “fluxo” no TensorFlow com um exemplo prático envolvendo classificação de imagens, uma tarefa comum em aprendizado de máquina.

1. Tensor de entrada é onde começamos com uma imagem em tons de cinza de um gato, representada como um tensor 2D (uma grade de valores de brilho de pixel entre 0-255).
2. Pré-processando é onde o tensor é redimensionado e normalizado para prepará-lo para o modelo.
3. Camadas Convolucionais aplique filtros ao tensor, extraindo características como arestas e texturas.
4. Agrupando camadas simplificar o tensor, reduzindo seu tamanho enquanto preserva características importantes.
5. Camadas totalmente conectadas interpretar as características, transformando-as em previsões sobre a categoria da imagem.
6. O tensor de saída é um vetor, como (0,85, 0,10, 0,05)indicando 85% confiança de que a imagem é um gato.

Neste exemplo, fluxo refere-se a como o tensor original da imagem do gato é transformado passo a passo através das operações da rede. Cada camada processa e passa seus resultados para a próxima.

Aplicações do TensorFlow no mundo real

O TensorFlow é uma ferramenta poderosa e versátil usada em muitos setores. Abaixo estão alguns exemplos de como diferentes setores usam o TensorFlow.

Análise de imagem e vídeo

O TensorFlow categoriza e analisa imagens e vídeos. Por exemplo, pode ser usado em tecnologia de reconhecimento facial, permitindo que sistemas reconheçam pessoas a partir de objetos em imagens ou vídeos. Esse recurso é útil na vigilância para segurança, na análise esportiva para melhorar o desempenho dos atletas e no desenvolvimento de carros autônomos.

Reconhecimento de voz e fala

Os desenvolvedores usam o TensorFlow em softwares ativados por voz, como assistentes virtuais (como Google Assistant ou Siri). Ajuda esses sistemas a compreender comandos falados, convertendo voz em texto, reconhecendo a intenção do locutor e identificando-o.

Agricultura

O TensorFlow pode processar dados de drones e satélites para monitorar a saúde das culturas, prever rendimentos e analisar as condições do solo. Isto ajuda os agricultores a decidir quando plantar, regar e colher as culturas.

Fabricação

Os fabricantes analisam os dados dos sensores das máquinas com o TensorFlow. Eles podem então prever quando o equipamento provavelmente irá falhar e fazer a manutenção a tempo de evitar paralisações.

Sistemas de recomendação

YouTube, Netflix, Spotify e outras empresas usam o TensorFlow para analisar comportamento passado, preferências e interações do sistema para potencializar seus algoritmos de recomendação. Essa análise os ajuda a sugerir vídeos, filmes ou músicas para sua base de usuários.

Desenvolvimento de jogos

Os desenvolvedores de jogos usam o TensorFlow para criar IA de jogos mais inteligentes e realistas. Isso permite que personagens não-jogadores (NPCs) aprendam e se adaptem ao comportamento do jogador e torne os jogos mais envolventes e desafiadores.

O cérebro por trás da tecnologia do Google

O TensorFlow é executado em quase todos os produtos do Google, incluindo Google Pixel 8, Gmail, sistema operacional Android, Tradutor e mecanismo de pesquisa Google. Até a Gemini AI foi treinada no modelo Google TensorFlow. Os desenvolvedores Android estão incorporando cada vez mais inteligência artificial em seus principais jogos e aplicativos. À medida que essa tendência continua, o TensorFlow está prestes a se tornar um participante importante. Provavelmente impulsionará inovações atuais e futuras neste campo.