Q:
Каква е ролята на TensorFlow в машинното обучение?
A:TensorFlow е популярният принос на Google за работата по машинно обучение. То
състои се от отворен код набор от ресурси с графики на потока от данни, който помага за моделиране на алгоритми и изграждане на невронни мрежи и други технологии за машинно обучение.
В координация с езици за програмиране като Python и различни видове библиотеки като
Numpy , TensorFlow помага на инженерите да проектират ефективно системите за машинно обучение. Софтуерната библиотека има собствена колекция от графики на потока от данни, които помагат при класификацията, възприятието и откриването на машинно обучение. (Прочетете защо TensorFlow е толкова популярен за системите за машинно обучение?)
TensorFlow е библиотека на Python. То може
да се използва за създаване на модели за дълбоко обучение или други библиотеки за обвивки могат
да бъде построен отгоре на TensorFlow
, По същество TensorFlow предлага ключов елемент от екосистемата от инструменти, библиотеки и ресурси на общността за иновации. Това е удобен за потребителите начин да се въртят технологии за разпознаване на изображения или други съвременни приложения.
Компаниите, които използват TensorFlow включват
Airbnb , eBay, Intel, Uber, Snapchat, Twitter и IBM, сред много други.
TensorFlow работи
редица различни среди. Разглеждайки полезността на TensorFlow дава възможност на начинаещите да
започвам да разберете как библиотеките и ресурсите допринасят за проектите за машинно обучение. Графиките на потока от данни са начин за визуализиране на математическите изчисления и операции, които се случват при машинно обучение.
Тази програма прави TensorFlow популярна част от инструментариума на програмисти.
Вижте: TensorFlow: 6 курса, за да станете отворен код ML Framework Pro
