Q:
Hvad er TensorFlows rolle i maskinlæring?
EN:TensorFlow er Googles populære bidrag til maskinlæringsarbejde. Det
består af et åbent kildesæt med ressourcer med dataflowgrafer, der hjælper med at modellere algoritmer og opbygge neurale netværk og andre teknologier til maskinlæring.
I koordinering med programmeringssprog som Python og forskellige typer biblioteker såsom
numpy , TensorFlow hjælper ingeniører med at designe maskinlæringssystemer effektivt. Softwarebiblioteket har sin egen samling af dataflowgrafer, der hjælper med klassificering, opfattelse og opdagelse af maskinlæring. (Læs hvorfor er TensorFlow så populær til maskinindlæringssystemer?)
TensorFlow er et Python-bibliotek. Det kan
være vant til oprette dybe læringsmodeller, eller andre indpakningsbiblioteker kan
bygges på toppen af TensorFlow
, Grundlæggende tilbyder TensorFlow et vigtigt stykke af et økosystem med værktøjer, biblioteker og samfundsressourcer til innovation. Det er en brugervenlig måde at spinde op teknologier til billedgenkendelse eller anden moderne anvendelse.
Virksomheder, der bruger TensorFlow inkluderer
Airbnb , eBay, Intel, Uber, Snapchat, Twitter og IBM blandt mange andre.
TensorFlow løber ind
et nummer af forskellige miljøer. Ser man på nytten af TensorFlow gør det muligt for begyndere at
begynde at forstå, hvordan biblioteker og ressourcer bidrager til maskinlæringsprojekter. Dataflowgraferne er en måde at visualisere de matematiske beregninger og operationer, der forekommer i maskinlæring.
Dette værktøj gør TensorFlow til en populær del af en udviklers værktøjssæt.
Tjek: TensorFlow: 6 kurser for at blive en open source ML Framework Pro
