Q:
Quel est le rôle de TensorFlow dans l'apprentissage automatique?
UNE:TensorFlow est la contribution populaire de Google au travail d'apprentissage automatique. Il
consiste en un ensemble de ressources open source avec des graphiques de flux de données qui aide à modéliser des algorithmes et à construire des réseaux de neurones et d'autres technologies d'apprentissage automatique.
En coordination avec des langages de programmation comme Python et divers types de bibliothèques telles que
Numpy , TensorFlow aide les ingénieurs à concevoir efficacement des systèmes d'apprentissage automatique. La bibliothèque de logiciels possède sa propre collection de graphiques de flux de données qui facilitent la classification, la perception et la découverte de l'apprentissage automatique. (Lire Pourquoi TensorFlow est-il si populaire pour les systèmes d'apprentissage automatique?)
TensorFlow est une bibliothèque Python. Ça peut
être habitué à créer des modèles d'apprentissage en profondeur, ou d'autres bibliothèques d'encapsuleurs peuvent
être construit au-dessus de TensorFlow
, Essentiellement, TensorFlow offre un élément clé d'un écosystème d'outils, de bibliothèques et de ressources communautaires pour l'innovation. C'est un moyen convivial de faire tourner des technologies pour la reconnaissance d'image ou d'autres utilisations modernes.
Les entreprises utilisant TensorFlow incluent
AirBnB , eBay, Intel, Uber, Snapchat, Twitter et IBM, entre autres.
TensorFlow s'exécute
un nombre de environnements différents. L'examen de l'utilité de TensorFlow permet aux débutants de
commencer à comprendre comment les bibliothèques et les ressources contribuent aux projets d'apprentissage automatique. Les graphiques de flux de données sont un moyen de visualiser les calculs mathématiques et les opérations qui se produisent dans l'apprentissage automatique.
Cet utilitaire fait de TensorFlow une partie populaire de la boîte à outils d'un développeur.
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