Posted by the TensorFlow Team
When the TensorFlow YouTube channel launched in 2018, we had a vision to inform and inspire developers around the world about what was possible with Machine Learning. With series like Coding TensorFlow showing how you can use it, and Made with TensorFlow showing inspirational stories about what people have done with TensorFlow and much more, the channel has grown greatly. But we learned an important lesson: it’s a global phenomenon, and to reach the world effectively, we should provide some of our best content in multiple languages with native speakers presenting. Check out the popular Zero to Hero series in Spanish!
Machine Learning with TensorFlow: Zero to Hero
Parece que uno no puede abrir un navegador, periódico o libro sin ver algo relacionado a Machine Learning o AI. Hay mucha información y mucha publicidad. Con eso en mente, Laurence Moroney, del equipo de TensorFlow, quiso producir una serie de cuatro videos, desde la perspectiva del desarrollador, sobre lo que realmente es el aprendizaje automático. Se basa en su popular conferencia de Google IO 2019, y se titula “Machine Learning: From Zero to Hero with TensorFlow”
Aquí está el primer video donde aprenderás que machine learning representa un nuevo paradigma en la programación, donde en lugar de programar reglas explícitas en un lenguaje como Java o C ++, se construye un sistema que está capacitado en datos para inferir las reglas en sí. Pero, ¿cómo se ve realmente ML? Aquí podrás ver un ejemplo básico de Hello World de cómo construir un modelo de ML, presentando ideas que aplicaremos en episodios posteriores a un reto más interesante: computer vision.
En el segundo video aprenderás acerca de computer vision al enseñarle a una computadora a ver y reconocer diferentes objetos. También puedes practicar y ver el ejemplo tú mismo aquí: https://goo.gle/34cHkDk
En el tercer vídeo discutimos las redes neuronales convolucionales y por qué son tan poderosas en aplicaciones de computer vision. Una convolución es un filtro que pasa sobre una imagen, la procesa e identifica características que muestran una similitud en la imagen. ¡En este video verás cómo funcionan, procesando una imagen para ver si puedes extraer características de ella! ¡También puedes probar aquí un codelab!: http://bit.ly/2lGoC5f
Aquí está el cuarto y último video donde aprenderás cómo construir un clasificador de imágenes para piedra, papel y tijeras. En el episodio uno, hablamos del juego de piedra, papel y tijeras; y discutimos lo difícil que podría ser escribir código para detectarlos y clasificarlos. A medida que los episodios han progresado hacia el machine learning, hemos aprendido cómo construir redes neuronales desde la detección de patrones en píxeles sin procesar, hasta la clasificación de ellos, hasta la detección de características mediante convoluciones. En este episodio, ponemos en práctica toda la información de las primeras tres partes de la serie. Cuaderno Colab: http://bit.ly/2lXXdw5. Conjunto de datos de piedra, papel y tijera: http://bit.ly/2kbV92O
¡Esperamos que disfrutes de esta serie y déjanos saber si deseas ver más!
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