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Curso de TensorFlow.js

Curso de TensorFlow.js

Alejandro Santamaria

Alejandro Santamaria

Inteligencia Artificial y ML en el navegador

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Hay que tener en cuenta que lo que más exige y consume recursos de hardware en el trabajo con Tensorflow / TensorflowJS es el entrenamiento para generar modelos nuevos; por lo que, si ya los modelos se han entrenada previamente en otros equipos y solo se cargan en la aplicación para su uso predictivo, los recursos necesarios son significativamente menores, quizás solo memoria ram para levantar todo el modelo de una vez y procesamiento para los cálculos de predicción.

Ya hay disponibles en la red, una gran cantidad de modelos, pre-entrenados que son muy valiosos para el aprendizaje y experimentación inmediata.

A la larga, lo que realmente es dominar las tecnologías necesarias para implementar Inteligencia Artificial, no es meramente el uso de modelos existentes, sino la construcción personalizada de nuevos modelos para escenarios y problemas muy específicos en cada proyecto. Esa es la parte que requiere mayor conocimiento y preparación integral. IMO

Retos a superar:

  • Memoria: no se dispone de la misma cantidad de memoria que de un serividor dedicado, por lo que hay que se puede hacer y que no. Afortunadamente mucho de esto lo resuelven los modelos preentrenados y la posibilidad de correr modelos peque√Īos.
  • Energ√≠a: los dispositivos m√≥viles tienen energ√≠as limitadas, por lo que la ejecuci√≥n de modelos complejos en tiempo real, puede consumir la bateria del dispositivo.
  • Almacenamiento: Al igual que la energ√≠a, el almacenamiento es limitado y se debe tener cuidado de descargar modelos muy grandes.

Ventajas de TensorFlow.js sobre toda la plataforma de TensorFlow o sobre otras plataformas con aprendizaje de m√°quina:

  1. Puedo ejecutar con JS, librerías que anteriormente sólo se podían ejecutar con Python o C

  2. Hay muchísimos programadores trabajando sobre js y nodejs, lo que nos da la ventaja de encontrar mucho material de ambos en internet.

  3. Velocidad en la inferencia de datos

  4. Puedo hacer √©sa inferencia con una √ļnica descarga inicial

  5. Es escalable

  6. Permite reducir costos al usar al navegador como parte del procesamiento y así evitar usar servidores que deba pagar por su uso

  7. Puedo hacer operaciones off-line

  8. Privacidad en el navegador sin que los datos salgan de él y éstos sean expuestos con la posibilidad de que alguien más los vea o los interfiere.

Inteligencia artificial y ML en el navegador

<h3>Retos a superar en el navegador</h3>
  • Memoria
  • Energ√≠a
  • Almacenamiento
<h3>Ventajas</h3>
  • Ejecutar programas con Javascript que antes se usaban con python, C++ u otros lenguajes en el backend
  • Numero de desarrolladores con conocimiento en JS
  • Velocidad
  • Escalabilidad
  • Operaci√≥n desconectada (Modo offline) como si fuera una PWA.
  • Privacidad
<h3>Consideraciones Pr√°cticas</h3>
  • D√≥nde debes entrenar tu modelo? Cl√ļsters, servidores, usando el dispositivo del usuario
  • D√≥nde debes utilizar tu modelo?
  • Cada cu√°nto debes actualizar tu modelo?
  • ¬°La experiencia de usuario es importante!
  • Privacidad