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👉 Flutter y machine learning

Hablar de flutter and machine learning es algo cada vez más habitual, ya que las máquinas para aprender son cada vez más parte de nuestro día a día. El machine learning se encuentra detrás de las recomendaciones que encontramos en plataformas digitales o tras los asistentes virtuales, entre otros. En 3DAndroides recurrimos a él para desarrollar las aplicaciones de nuestros clientes con base en sus necesidades y preferencias.

Qué es machine learning

Para poder comprender su funcionamiento, antes es necesario saber qué es learning machine. Este es un aprendizaje automático que es parte de una rama de la Inteligencia Artificial (IA), mediante el cual las máquinas consiguen aprender sin que hayan sido programadas de manera específica para ello. De esta manera es posible que se desarrollen sistemas que cuentan con la capacidad suficiente como para poder identificar patrones entre datos y, posteriormente hacer predicciones.

Esta tecnología se encuentra presente en una gran cantidad de aplicaciones, como ocurre en las recomendaciones que podemos encontrar en plataformas como Spotify o Netflix, o los asistentes de voz de Siri y Alexa, entre otros. De esta forma, hacer una combinación entre flutter and machine learning nos facilita la acción de convertir muestras de datos en un software que es capaz de obtener inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no fue concebido previamente.

Cómo funciona el machine learning en Flutter

Flutter combina a la perfección con diferentes sistemas de machine learning, siendo un SDK que permite desarrollar aplicaciones móviles, web y de escritorio utilizando la misma base de código, y recurriendo a conjuntos de herramientas como TensorFlow Lite o Firebase como backend como servicio para almacenar datos y el procesamiento computacional.

Saber cómo funciona el machine learning es importante, y en este sentido hay que saber que puede ser empleado en apps nativas tanto en Android como iOS. Existen diferentes librerías a las cuales se puede recurrir y puede ser de gran ayuda a la hora de gestionar nuevos proyectos.

El machine learning es fundamental para muchos tipos de aplicaciones, pudiendo trabajar en diferentes campos como en la clasificación de imágenes y texto, pero también en otros campos como la predicción de patrones de comportamiento y el tratamiento de datos.

Usando la plataforma de TensorFlow y apostando por flutter and machine learning permite llegar a crear aplicaciones increíbles que son capaces de adaptarse a los usuarios de una forma que nunca hubiéramos imaginado. Gracias a todas las herramientas que pone a disposición de los desarrolladores, permite hacer la creación de sistemas a medida.

De esta manera, combinando ambos se puede disfrutar de grandes ventajas como la rapidez de desarrollo para los programadores o la excelente interfaz de usuario creada para brindar la mejor experiencia a los usuarios, de acuerdo a las aplicaciones elaboradas para los diferentes sistemas operativos. Existen diferentes formas de integrar capacidades de aprendizaje automático en las aplicaciones creadas para sistemas operativos como iOS o Android.

Flutter and machine learning van de la mano a la hora de desarrollar aplicaciones con aprendizaje automático, siendo clave saber cómo funciona para poder llegar a mejorar la experiencia del usuario.