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Nueva librería de código abierto para el aprendizaje automático

  • Inteligencia Artificial

IA machine learning

Google acaba de lanzar la librería Open Source TensorFlow Constrained Optimization, con la que proporciona toda una nueva serie de herramientas para el desarrollo del aprendizaje automático. Concretamente, con este añadido a su amplia colección de recursos de código abierto se ha centrado en la configuración y el entrenamiento de procesos de ML basados en tasas de aprendizaje.

El gigante de las búsquedas está muy volcado en el desarrollo de diferentes tecnologías vinculadas a la inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, y está decidido a apoyar a la comunidad de investigadores que recurren al código abierto. Siguiendo esta línea de acción, el año pasado lanzó una librería de recursos open source para su plataforma de desarrollo TensorFlow, y ahora acaba de anunciar la disponibilidad de TensorFlow Constrained Optimization (TFCO), una nueva librería que ampliará los recursos disponibles para el desarrollo de machine learning de código abierto.

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En este caso se trata de una librería aparentemente sencilla, pero que se ha enfocado para ayudar a resolver con facilidad algunos de los problemas comunes que enfrentan los desarrolladores de ML. Concretamente, esta colección de recursos permite configurar y entrenar los procesos de machine learning basados en tasas de aprendizaje, como podría ser la tasa de recuerdo en el diagnóstico de tumores en personas, en función de la edad y el sexo del paciente.

Con el lanzamiento de TFCO la compañía demuestra que sigue comprometida con el desarrollo de la inteligencia artificial de código abierto, y quiere ayudar a reforzar las bases de su idea de cómo debería diseñarse y utilizarse esta tecnología. Su firme propuesta es contribuir a la creación y el desarrollo de una inteligencia artificial al servicio de los humanos, que sea complementaria a sus capacidades y no que pretenda sustituirlos.

En ello tiene mucho que ver el enfoque adoptado en torno a la ética que se debe aplicar desde las etapas de diseño de la tecnología, que comienza con la parte teórica y debe trascender al ámbito práctico, cuando se aplica la IA en entornos reales. A pesar de esta nueva librería que no contiene recursos muy avanzados, según sus creadores se ha diseñado pensando en ayudar a los desarrolladores en la identificación de puntos conflictivos en este y en otros sentidos, para ayudar a resolver los problemas desde la base.