Se você tem interesse na área de tecnologia ou conhece um pouco sobre programação, provavelmente já ouviu falar de machine learning. O aprendizado de máquina é uma das grandes tendências na ciência da computação, e uma das principais plataformas para tal é o TensorFlow.
Utilizado tanto por estudantes quanto por pesquisadores e desenvolvedores em startups e grandes empresas, o TensorFlow é robusto, simples de utilizar e uma excelente porta para quem deseja adentrar no mundo do aprendizado de máquina.
Ao final deste texto, você irá entender o que é TensorFlow na prática e descobrirá como dar os primeiros passos para desenvolver um modelo de machine learning. Vamos lá?
O que é o TensorFlow?
TensorFlow é uma biblioteca de código aberto para desenvolver e criar modelos de aprendizado de máquina, especialmente Deep Learning. Seu ecossistema é abrangente e flexível, o que permite realizar várias operações. Entre essas aplicações, uma das principais é o treinamento e inferência de redes neurais.
Atualmente, é uma das plataformas mais utilizadas no mundo para criar e implantar modelos de machine learning. A versão mais recente da biblioteca é a TensorFlow 2.8, que foi lançada em fevereiro de 2022.
Inicialmente, o TensorFlow levava o nome de DistBelief e seria utilizado apenas por equipes internas do Google. O DistBelief foi construído pelo Google Brain, um setor da empresa voltado exclusivamente para deep learning e inteligência artificial.
Rapidamente, o DistBelief passou a ser utilizado por diversas empresas do grupo Alphabet, e o Google decidiu então simplificá-lo e reconstruí-lo em uma biblioteca mais robusta. Essa nova biblioteca ganhou o nome de TensorFlow, e sua versão 1.0 foi lançada em 2017.
Desde então, o Google desenvolveu novas versões, com destaque para o TensorFlow.js, que trouxe a biblioteca para a linguagem de JavaScript, e o TensorFlow 2.0, lançado em setembro de 2019 e que tornou a biblioteca mais simples, eficiente e acessível.
Além disso, o Google Brain desenvolveu também uma biblioteca específica para dispositivos móveis e IoT, o TensorFlow Lite, assim como uma plataforma voltada para machine learning em larga escala, o TensorFlow Extended.
Qual a importância do machine learning?
O aprendizado de máquina está se tornando cada vez mais relevante devido à quantidade de dados sendo gerados e coletados, todos os dias, por indivíduos e empresas.
Ou seja, é uma excelente ferramenta para analisar e extrair insights desse enorme conjunto de informações de maneira rápida, precisa e automatizada.
O leque de aplicações para o machine learning cresce a cada dia. À medida que a transformação digital avança, que a capacidade computacional das máquinas aumenta e que a quantidade de dados se torna mais extensa e acessível, é esperado que o aprendizado de máquina se torne ainda mais presente na vida das pessoas.
Não à toa, essa tem sido uma das áreas com maior demanda por profissionais de TI no mercado de trabalho.
Quais as vantagens de utilizar o TensorFlow?
Existem diversas vantagens de se utilizar o software TensorFlow ao invés de seus competidores. Alguns dos principais destaques são:
- compatibilidade com diversas linguagens de programação, como Python, JavaScript e R;
- oferece visualização de dados com o TensorBoard, uma ferramenta robusta e exclusiva para criação de gráficos;
- possui integração com o Keras, uma API para Python e outras linguagens de programação que oferece um leque extenso de funcionalidades;
- por ser um exemplo de open source software library, possui uma ampla comunidade de desenvolvedores oferecendo suporte à biblioteca;
Para que serve o TensorFlow?
O TensorFlow possui diversos tipos de aplicações, mas seu maior destaque está na criação e no treinamento de redes neurais para detectar e decifrar padrões e correlações. Isso permite que usuários e empresas criem seus próprios modelos de machine learning.
As redes neurais são uma das áreas do aprendizado de máquina e estão no centro dos algoritmos de deep learning. A inspiração para as redes neurais veio justamente do cérebro humano e da forma com que os neurônios enviam sinais entre si.
Além disso, como mencionado, o TensorFlow pode ser utilizado em várias linguagens de programação, como Python, JavaScript e C++.
É justamente essa flexibilidade de uso que o tornou tão empregado. Seja por organizações, setores e indivíduos diversos, de startups a multinacionais, de programadores experientes a estudantes em ciência da computação.
Por exemplo, pesquisadores na área de saúde já utilizaram a biblioteca para detectar o câncer de mama no estágio metastático. Outro exemplo é da Airbus, empresa do setor aeroespacial, que utiliza o TensorFlow para mapear danos causados por desastres naturais, entre outras coisas.
Quem pode utilizar o TensorFlow?
O TensorFlow é gratuito e um exemplo de open source software, o que torna o seu uso muito mais acessível. Entre as pessoas que utilizam o TensorFlow estão:
- desenvolvedores de softwares e aplicativos;
- empresas e startups;
- estudantes em áreas relacionadas à tecnologia da informação;
- pesquisadores em universidades e centros de pesquisa, entre outros.
Como usar o TensorFlow na prática?
Usar o TensorFlow é mais fácil do que muitos imaginam. Se você quer começar a utilizá-lo na prática, existem cinco passos básicos que você precisa seguir:
- Instalar a biblioteca;
- Carregar uma base dados;
- Construir o modelo de machine learning;
- Treinar o modelo;
- Avaliar a sua precisão.
O primeiro passo é fazer o download e instalar a biblioteca em seu computador. Caso esteja utilizando o Google Colab, basta importar a biblioteca diretamente ao seu programa utilizando o comando import TensorFlow.
Em seguida, é preciso trazer para o seu programa a base de dados que será utilizada na fase treinamento. Com esses dados em mãos, é preciso criar um modelo de aprendizado de máquina.
Para iniciantes, é recomendado utilizar o Keras, uma API que simplifica e agiliza o processo de experimentação e que pode ser integrada facilmente com o TensorFlow.
Se você quer entender como manusear o Keras na prática para construir o seu modelo de aprendizado de máquina, basta seguir este tutorial, que apesar de estar em inglês, foi criado pela própria equipe do TensorFlow.
Após construir o seu modelo, é necessário treiná-lo utilizando a base de dados que você importou. Concluído o treinamento, basta verificar a performance do modelo e pronto: você acabou de finalizar o seu primeiro experimento com aprendizado de máquina!
O que é o TensorBoard?
O TensorBoard é uma ferramenta do TensorFlow que permite rastrear as métricas do seu modelo de aprendizagem de máquina e elaborar visualizações de gráficos. Assim, fica muito mais fácil acompanhar o fluxo de trabalho, entender a evolução do modelo e fazer ajustes para melhorar a sua performance.
Este é um dos grandes benefícios em utilizar o software de TensorFlow ao invés de alguns dos seus competidores diretos, como o Pytorch.
Como funciona a aplicação do TensorFlow em diferentes linguagens?
Existem APIs oficiais do TensorFlow para Python, JavaScript, C++ e Java. Contudo, por ser open source, a comunidade de desenvolvedores tornou a biblioteca disponível também em outras linguagens, como C#, Julia, R e MATLAB.
A seguir, vamos demonstrar como a biblioteca pode ser aplicada em diferentes linguagens de programação.
Python
A versão principal do TensorFlow funciona por meio do Python, uma das linguagens de programação mais utilizadas no mundo.
Por meio do Google Colab, uma plataforma que permite escrever códigos em Python diretamente em seu navegador, é possível utilizar a biblioteca sem precisar instalá-la em seu computador.
Neste tutorial, você confere o passo a passo de como utilizar o TensorFlow em Python através do Google Colab.
Javascript
Em 30 de março de 2018, foi anunciado pelo Google o TensorFlow.js, que trouxe a biblioteca para JavaScript. Com ele, você pode importar modelos existentes ou já treinados para realizar inferências.
Além disso, é possível treinar novamente os modelos importados ou desenvolver novos modelos de aprendizado de máquina diretamente no seu browser, utilizando JavaScript.
No site oficial, você pode encontrar tutoriais, modelos e a documentação completa em português de como utilizar a biblioteca TensorFlow.js.
C++
Existe também uma API oficial do TensorFlow para C++. Contudo, não há tanta informação disponível em termos de modelos e documentações para essa versão como nos casos anteriores.
A documentação para a API, por exemplo, só está disponível em inglês. De maneira geral, recomenda-se utilizar o TensorFlow para C++ apenas em casos específicos, como quando o desenvolvedor tem experiência apenas com essa linguagem e não deseja aprender JavaScript ou Python.
Como instalar o TensorFlow utilizando pip? 3 passos
O pip é um gerenciador de pacotes de software para Python utilizado para instalar ou remover módulos, como o TensorFlow. Para realizar a instalação do TensorFlow com o pip, basta seguir estes três passos.
1. Verifique se o Python e o pip estão instalados
O TensorFlow requer o Python 3.6 a 3.9 e pip versão 19.0 ou superior. Para verificar quais as versões que você tem instalada em seu computador, basta abrir um Prompt de Comando e digitar python3 –version e pip3 –version.
Caso você não tenha o Python e o pip, ou se as versões instaladas estiverem desatualizadas, é preciso baixar as últimas versões disponíveis.
2. Crie um ambiente virtual
Em seguida, é recomendado criar um novo ambiente virtual. Isso é feito para isolar a instalação de pacotes do sistema. Para tanto, será necessário seguir algumas linhas de código específicas, que você pode conferir diretamente no site oficial do TensorFlow.
3. Instale o software TensorFlow
Por fim, basta instalar o pacote pip do TensorFlow utilizando o comando pip install tensorflow. A parte “tensorflow” do código indica que você estará instalando a última versão estável da biblioteca.
Caso queira a versão mais recente disponível, também conhecida como “nightly build”, é preciso utilizar o seguinte comando: pip install tf-nightly.
Onde aprender sobre TensorFlow?
O site oficial do TensorFlow oferece diversos tutoriais para iniciantes e usuários avançados.
O Google também oferece um curso completo de como utilizar as APIs do TensorFlow para machine learning. Esse material, porém, só está disponível em inglês.
Outra dica importante é utilizar o StackOverflow, um fórum que reúne inúmeras perguntas e respostas sobre diversos assuntos relacionados à programação.
Inclusive, inclui dúvidas frequentes sobre como usar o TensorFlow, desde a sua instação até para resolução de erros e bugs durante o processo de desenvolvimento do seu modelo de aprendizado de máquina.
Saiba mais sobre Deep Learning!
Se você gostou de aprender sobre o que é o TensorFlow e quer entender como dar os próximos passos nessa área, então precisa saber mais sobre Deep Learning.
Em termos práticos, o Deep Learning é uma área dentro do machine learning e que funciona de maneira similar.
Contudo, o seu nível de profundidade é muito maior: enquanto modelos básicos de machine learning requerem intervenção humana caso retorne um resultado incorreto, um modelo de Deep Learning pode determinar por contra própria se os resultados são precisos ou não, a partir de sua própria rede neural.
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