¿Qué es un tensor en machine learning?
Un tensor es una estructura de datos utilizada para representar cantidades multidimensionales en matemáticas y programación, especialmente en machine learning y deep learning. Los tensores pueden considerarse como una generalización de matrices, donde se pueden manejar no solo datos en 2 dimensiones (filas y columnas), sino en varias dimensiones, conocidas como "ejes" o "rank".
En términos simples, un tensor puede tener:
- Escalar (Rank 0): Un solo valor, como un número.
- Vector (Rank 1): Una lista de números (una dimensión).
- Matriz (Rank 2): Una tabla de números (dos dimensiones).
- Tensor (Rank 3 en adelante): Datos que pueden tener más de dos dimensiones.
¿Cómo se utilizan los tensores en machine learning?
Los tensores son esenciales en el procesamiento y representación de datos en machine learning. Son la base para manejar entradas como imágenes, secuencias de texto, datos de sensores, etc., y permiten realizar cálculos eficientes y optimizados en plataformas de hardware como GPUs.
Algunas aplicaciones comunes de los tensores en machine learning son:
1. Entradas a redes neuronales:
Las redes neuronales toman datos en forma de tensores para procesar imágenes, texto o cualquier tipo de información estructurada.
- Por ejemplo, una imagen en blanco y negro de 28x28 píxeles se representa como un tensor de Rank 2 (una matriz de tamaño 28x28).
- Una imagen a color (con 3 canales: rojo, verde, azul) de 28x28 píxeles se representaría como un tensor de Rank 3, donde los ejes serían: altura, anchura y canales de color.
2. Cálculos matemáticos eficientes:
Operaciones como multiplicaciones de matrices, convoluciones en redes neuronales, o transformaciones de datos se realizan con tensores, lo que permite aprovechar las capacidades paralelas de los procesadores gráficos (GPUs) para un cálculo rápido.
3. Representación de datos complejos:
En aplicaciones como procesamiento de lenguaje natural (NLP), los tensores pueden representar datos en múltiples dimensiones, como la secuencia de palabras en una frase, el contexto de cada palabra, o la relación entre frases completas.
Ejemplos de tensores
- Escalar:
Un solo número es un tensor de Rank 0.
5- Vector:
Un vector de una dimensión es un tensor de Rank 1.
[1, 2, 3]- Matriz:
Una matriz bidimensional es un tensor de Rank 2.
[[1, 2],
[3, 4]]- Tensor de Rank 3:
Un tensor con tres dimensiones (por ejemplo, una imagen a color).
[[[255, 0, 0], [255, 255, 0]],
[[0, 255, 0], [0, 0, 255]]]Referencia
Para más información sobre tensores y su uso en machine learning, puedes consultar la documentación oficial de TensorFlow: TensorFlow Docs.
Jorge García
Fullstack developer