Desarrollar app con Machine Learning con TensorFlow y Flutter en Barcelona

Empresa desarrolladora de apps móviles integrando Machine Learning

Quizás te hayas dado cuenta del inmenso horizonte de posibilidades cuando piensas en desarrollar una aplicación con Machine Learning. A pesar de haber vislumbrado este horizonte, tal vez no seas consciente de que la consultoría en Machine Learning está detrás de las películas que te recomienda Netflix, de la detección del fraude usando tarjetas de crédito e incluso de asistentes virtuales. Como puedes comprobar, lo están usando muchas de las grandes compañías del momento, y si lo hacen por algo será, por eso en este artículo voy a hablar de Machine Learning y te daré unos cuantos consejos para empezar a desarrollar aplicaciones con Aprendizaje Automático en Flutter.

En Abalit Technologies, nos apasiona trabajar con Machine Learning y contamos con un equipo de profesionales en Barcelona que pueden hacer realidad tu aplicación con Aprendizaje Automático. Si tienes cualquier idea de aplicación o necesitas asesoramiento, contáctanos de forma totalmente gratuita y sin compromiso.

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning (también conocida como ML o Aprendizaje Automático) es una rama de la Inteligencia Artificial que se basa en desarrollar técnicas para que las máquinas aprendan. Básicamente, la máquina aprende un proceso que va mejorando con el tiempo.
El Machine Learning tiene un ámbito increíblemente amplio en el campo del desarrollo de apps, tanto aplicaciones móviles, web o de escritorio. Entre sus usos están: los motores de búsqueda, análisis de mercados, clasificación de datos e imágenes, reconocimientos de voz y de escritura, juegos y robótica.
Quizás uno de los ejemplos más extendido sería el reconocimiento de imágenes. Usando Machine Learning, deberíamos preparar un modelo que fuera capaz de recogerlas. Al principio, tendríamos que darle unas cuantas imágenes indicando una puntuación a la que tendría que llegar y con el paso del tiempo y después del entrenamiento el propio modelo iría mejorando hasta que al final, si le pasásemos una imagen de una margarita nos dijera que, efectivamente, es una margarita.
Para poder usar Machine Learning en en desarrollo de aplicaciones tenemos una plataforma llamada TensorFlow.

¿Qué es TensorFlow?

TensorFlow, es una plataforma de código abierto de Google para el Aprendizaje Automático. Cuenta con una gran variedad de herramientas, bibliotecas y recursos de la comunidad que permite que TensorFlow esté constante evolución y que se pueda compilar e implementar con facilidad.
Podemos utilizar TensorFlow para JavaScript, para entornos de gran producción y para dispositivos móviles y de IoT. Como empres desarrolladora de apps con Machine Learning, vamos a centrarnos en TensorFlow para dispositivos móviles y vamos a descubrir cómo y para qué podemos utilizarlo.
Para implementar modelos de Aprendizaje Automático en móviles, vamos a utilizar TensorFlow Lite, que es un framework de código abierto para su uso en dispositivos. Vamos a ver unos cuantos ejemplos de funcionalidades que puede tener TensorFlow Lite para el desarrollo de aplicaciones.

• Clasificación de imágenes, para identificar objetos (personas, actividades, animales, plantas, lugares, etc.).
• Detección de objetos, para detectar objetos con cuadros de límites.
• Estimación de pose, para estimar poses de una o varias personas. Incluso de figuras con palos.
• Reconocimiento de voz, identifica comandos de voz mediante el reconocimiento de palabras clave.
• Reconocimiento de gestos, para reconocer gestos mediante la cámara.
• Segmentación, para señalar la forma de objetos con exactitud de ubicación y etiquetas semánticas.
• Clasificación de texto, para categorizar texto libre en grupos predeterminados, puede ser utilizado para moderación de contenido abusivo, la detección de tono, entre otros.
• Recomendaciones en el dispositivo, para obtener recomendaciones personalizadas en el dispositivo en función de los eventos que seleccionan los usuarios.
• Uso del lenguaje natural, para responder preguntas sobre el contenido de un fragmento de texto.
• Clasificación de dígitos, para clasificar dígitos escritos a mano.
• Transferencias de estilo, para aplicar diferentes diseños en una imagen de entrada para crear una nueva imagen artística.
• Respuesta inteligente, para generar sugerencias para mensajes de chat de conversaciones coloquiales.
• Superresolución, para generar una imagen de superresolución a partir de una baja resolución.
• Clasificación de audio, para clasificar audios usando el micrófono.

Todo lo que hemos comentado anteriormente está disponible para Android e iOS. Sin embargo, todo esto lo tendríamos que hacer en nativo, aunque, actualmente existen algunas librerías en Flutter que nos va a permitir implementarlo en nuestra aplicación Flutter, lo veremos un poco más adelante. Si quieres adentrarte más en estos ejemplos puedes conseguir mucha más información en la documentación oficial de TensorFlow Lite.

TensorFlow en Flutter

Como hemos visto hasta ahora, TensorFlow Lite está hecho para poder ser utilizado en aplicaciones nativas tanto en Android como en iOS. Por suerte, existen dos librerías que nos permiten integrar TensorFlow en Flutter y nos pueden servir de gran ayuda para gestionar nuestros proyectos. Estas librerías son tflite_flutter y tflite, tanto una como la otra permiten una solución para algunos de los ejemplos que hemos visto con anterioridad.

• tflite_flutter permite: clasificación de texto, clasificación de imágenes, detección de objetos y aprendizaje reforzado.
• tflite permite: clasificación de imágenes, detección de objetos, detección de pose.

Puedes ver estos ejemplos desde la documentación oficial de tflite_flutter y tflite.
Empezar de cero con Machine Learning es una tarea muy densa y puede resultar un poco agobiante, por eso TensorFlow ofrece guías para el desarrollo en diferentes niveles. Sin embargo, prácticamente desde el inicio, vamos a poder trabajar con modelos pre-entrenados para después terminar de entrenarlos y poder implementarlos en nuestra aplicación.

Desarrollar TensorFlow con Flutter

Como he indicado anteriormente, para desarrollar una aplicación en Flutter con TensorFlow debemos cumplir algunos requisitos.
En primer lugar, debemos descargarnos el modelo que queramos usar, aquí deberemos programar en Python, y deberemos crear algunos ficheros que Flutter necesita (labels.txt y model.tflite) para poder cargar el modelo y las etiquetas en nuestra aplicación Flutter.
En segundo lugar, deberemos crear nuestro proyecto en Flutter para poder utilizar TensorFlow Lite. Si queremos utilizar tflite, por ejemplo:

A partir de aquí tendremos que empezar con el diseño desde Flutter e implementar nuestro modelo. Por otra parte, si quisiéramos hacer una aplicación para detección de imágenes tendríamos que usar otros paquetes como image_picker. Anteriormente ya hemos visto la importancia de las diferentes librerías de Flutter y su importancia a la hora de desarrollar aplicaciones.

Conclusión y opinión sobre Machine Learning y TensorFlow

El Machine Learning es una tecnología fundamental para muchos tipos de aplicaciones, y no solo para clasificar imágenes y texto, si no para muchísimos más campos como el tratamiento de datos o para predecir patrones de comportamiento.
En resumen, como he comentado al principio del artículo, ya hay muchas grandes empresas que se están beneficiando de las grandes ventajas que ofrece el Machine Learning. Y, usando la plataforma de Google, TensorFlow, podremos llegar a hacer aplicaciones increíbles, con una capacidad de adaptación a los usuarios que jamás podríamos haber imaginado antes.
¿Mi consejo? Date prisa antes de que se te adelanten.
Finalmente ,si hablamos de TensorFlow, las herramientas que ofrece son increíbles y la curva de aprendizaje, si te quieres meter en el lío, es bastante adaptable para cualquier nivel de programación, por lo que, considero que TensorFlow es una herramienta fundamental para poder trabajar con Machine Learning y poner un pie en el futuro.
Si quieres más información sobre como desarrollar una aplicación en Flutter con TensorFlow utilizando Machine Learning puedes ponerte en contacto con nosotros, desde Abalit Technologies estaremos encantados de ayudarte.

Autor: I. Fuioaga, developer