P:
Jaka jest rola TensorFlow w uczeniu maszynowym?
ZA:TensorFlow to popularny wkład Google w prace związane z uczeniem maszynowym. To
składa się z zestaw zasobów typu open source z grafami przepływu danych, który pomaga modelować algorytmy i budować sieci neuronowe oraz inne technologie uczenia maszynowego.
W koordynacji z językami programowania takimi jak Python i różnego rodzaju bibliotekami takimi jak
Numpy , TensorFlow pomaga inżynierom skutecznie projektować systemy uczenia maszynowego. Biblioteka oprogramowania ma własną kolekcję wykresów przepływu danych, które pomagają w klasyfikacji, percepcji i wykrywaniu uczenia maszynowego. (Przeczytaj, dlaczego TensorFlow jest tak popularny w systemach uczenia maszynowego?)
TensorFlow to biblioteka Python. To może
być przyzwyczajonym tworzyć modele głębokiego uczenia lub inne biblioteki opakowań
Być zbudowany na szczycie TensorFlow
, Zasadniczo TensorFlow oferuje kluczowy ekosystem narzędzi, bibliotek i zasobów społecznościowych na rzecz innowacji. Jest to przyjazny dla użytkownika sposób na rozwinięcie technologii rozpoznawania obrazów lub innych nowoczesnych zastosowań.
Firmy korzystające z TensorFlow to
AirBnB , eBay, Intel, Uber, Snapchat, Twitter i IBM i wiele innych.
TensorFlow działa
Liczba z różne środowiska. Patrząc na użyteczność TensorFlow umożliwia początkującym
zacząć zrozumieć, w jaki sposób biblioteki i zasoby przyczyniają się do projektów uczenia maszynowego. Wykresy przepływu danych są sposobem na wizualizację obliczeń matematycznych i operacji zachodzących w uczeniu maszynowym.
To narzędzie sprawia, że TensorFlow jest popularną częścią zestawu narzędzi dla programistów.
Sprawdź: TensorFlow: 6 kursów, aby zostać Open-Source ML Framework Pro
