Introducere în TensorFlow?
Învățarea mașină este o tehnologie în plină expansiune în domeniul afacerilor din mai multe sectoare care le utilizează pentru întreprinderi la scară largă. Pentru a beneficia de această tehnologie într-o manieră corectă, este marele lucru, pentru a salva acest flux de tensiune a fost dezvoltat de Google și a făcut open source în 2015. Au o mulțime de funcții încorporate și de gestionare a datelor; este mai ușor atunci când dezvolți un nou algoritm. Pe de altă parte, oferă infrastructură completă pentru a lucra cu învățarea mașinilor, cea mai mare parte utilizată de lucrările de cercetare. Învățarea automată detectează modele complexe pe date despre sisteme pentru a lua decizii bune. Tensorflow este creat deoarece are puterea limitată de procesare și este folosit pentru a servi predicții.
Tensorflow are trei componente majore, acestea sunt:
- API TensorFlow
- Servire TensorFlow
- Tensor Board
Definiție
Este definit ca un cadru pentru modele și dispozitive. Este un python open source prietenos cu o bibliotecă simbolică de matematică și definit pentru a construi și proiecta modele de învățare profundă folosind grafice de flux de date. Și lansat de Google ca o bibliotecă de învățare a mașinilor open source. Biblioteca cu tensorflow face numeroase calcule cu ajutorul graficelor de flux de date.
Înțelegerea TensorFlow
Tensor este cel mai utilizat cadru datorită flexibilității sale, de asemenea, oferă o bună comoditate pentru a depana în aplicații cu tensiune de flux. Poate fi gândit ca un sistem de programare bun, în care operațiunile sunt implementate sub formă de grafice. Se execută în diverse platforme, iar instalarea se face folosind mediul pip. Tensor are o serie de dimensiuni de date care sunt reprezentate folosind Rank. Tensorflow oferă API-urilor pentru a lucra cu programe GO în care puteți importa și defini grafic. Nodurile reprezintă operații matematice, o muchie reprezintă tabloul de date este multidimensional. Această aplicație rulează pe mașina locală, dispozitivele Android, obiceiurile Google.
Cum face TensorFlow să funcționeze atât de ușor?
Face munca mai ușoară și mai convenabilă. Cea mai semnificativă caracteristică este placa de întindere, care ne permite să vizualizăm și să monitorizăm grafic munca tensorului. Învățarea automată se bazează foarte mult pe concepte matrice la care este accesat un tablou multidimensional, fluxurile de tensiune funcționează foarte rapid în calculul matricei, pot fi accesate de limbi precum Python, C ++. Acest instrument este atât de flexibil pentru a funcționa din cauza API-urilor sale de bibliotecă, care rulează pe CPU și GPU. Puteți încărca date în două moduri optime: încărcarea datelor în memorie, conducta de date. aceste metode funcționează foarte bine cu seturi de date mai mari.
Ce poți face cu TensorFlow?
Tensorflow este bine cunoscut pentru a crea metode de învățare, adună datele, implementând metode de instruire, procesul de analiză a predicțiilor și obține în final rezultate viitoare. Cu doar o simplă linie de cod în rețeaua neuronală secvențială piton este creat. Și mai departe, cu ajutorul javascript, putem antrena seturile de date de probă și le putem executa în browser folosind extensia .js. Există multe cazuri de utilizare cu TensorFlow, cazurile populare sunt aplicații bazate pe text, cum ar fi detectarea limbajului, analiza sentimentală. Următoarea este recunoașterea imaginii și lucrează și la recunoașterea video
Avantajele TensorFlow
- Beneficiul utilizării TensorFlow este că acestea oferă abstracție pentru implementarea învățării automate.
- Ei lucrează eficient cu calcule matematice complexe cu matrice multidimensionale.
- Frumusețea Tensorflow este că au vizualizări grafice mai bune. Puteți vizualiza fiecare direcție a graficului cu constructul receptiv. Cel mai bun lucru este că acestea sunt open source și ușor de personalizat cu o varietate de produse de bibliotecă uimitoare și, de asemenea, funcționează bine în calculul distribuit.
- Ele oferă conductei să antreneze mai multe rețele neuronale în paralel.
De ce ar trebui să folosim TensorFlow?
Folosind tensorflow putem genera vizualizări și documentații bune și avem suport larg pentru comunitate. Tensorflow-ul este inspirat în principal, deoarece este utilizat pentru clasificare, descoperirea predicțiilor și identificarea tiparelor, aplicarea percepțiilor și crearea. A fost utilizat în aplicațiile de învățare automată și în partea de producție a Google pentru a dezvolta o soluție optimizată. Aplicații precum asistența medicală, produsele google, rețelele de socializare, reclame folosesc învățarea avansată a mașinilor și este fluxul de tensiune care ajută la atingerea țintei lor.
Domeniul TensorFlow
Software-ul Tensorflow se actualizează și are o creștere rapidă în anii următori. Este considerat total a fi viitorul modelării de învățare automată. Există o mulțime de companii de top care folosesc Tensorflow pentru aspectele lor de cercetare, cum ar fi Bloomberg, google, intel, deep mind, îngrijirea sănătății GE, eBay, etc. Tensorflow-urile sunt cele mai renumite, deoarece își găsesc rolul în companiile mari, în mediul academic, în special în produsele Google. . Chiar și-au luat calea de lucru pe cloud, dispozitive mobile.
De ce avem nevoie de TensorFlow?
Având modele de grafic, este bine să implementați rețele neuronale. Bibliotecile auxiliare de tensorflow ajută la depanare, vizualizează modelele implementate de acesta. Puteți implementa cu ușurință algoritmi de învățare profundă și este o tehnologie inovatoare care creează numeroase oportunități de carieră.
Cum te va ajuta tehnologia cu tensiune în creșterea carierei?
Conform comunității tensorilor, tehnologia bazată pe cloud și datele mari continuă să aibă o creștere linie accentuată pe piața pe care utilizează metode de învățare profundă. Se înțelege că învățarea tensiunii în flux ar avea o cerere puternică de a fi un expert de învățare profundă. Ei au o mișcare mai bună în carieră, deoarece sunt mai deștepți în gestionarea problemelor complexe de învățare a datelor. Tensorflow abordează o gamă largă de probleme în inteligența artificială; prin urmare, conduce la oportunități bune de muncă în mediul analistului de date. Multe institute de formare orientate spre carieră sunt livrate cu această pregătire pentru a face aspiranții să întâlnească industria pregătită.
Concluzie
În general, pentru a vizualiza învățarea profundă, este esențial să mergeți cu fluxul de tensiune. Cei mai mulți oameni sunt încă interesați de tensiunea care formează o curbă de învățare profundă. Din discuțiile de mai sus, am aflat că TensorFlow este cea mai bună soluție pentru toate nevoile de învățare a mașinilor. Sunt incredibil de valoroase pentru a construi analiza și predicția datelor. Acesta ajută la formarea a milioane de seturi de date pentru modelele de mină în funcție de probabilitatea clientului. Am văzut cazuri de utilizare a acestora care influențează tehnologia de învățare a mașinilor.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Ce este TensorFlow? Aici am discutat Conceptele, definiția, funcționarea, scopurile, utilizările și avantajele TensorFlow. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Modele de date în SGBD
- Ce este vizualizarea datelor
- Ce este știința datelor
- Ghid complet pentru Teradata?
- TensorFlow vs Spark | Comparaţie