Q:
Яка роль TensorFlow у машинному навчанні?
A:TensorFlow - популярний внесок Google у роботу з машинного навчання. Це
складається з набір ресурсів з відкритим кодом з графіками потоку даних, що допомагає моделювати алгоритми та будувати нейронні мережі та інші технології машинного навчання.
У координації з мовами програмування, такими як Python, та різними типами бібліотек, таких як
Пустотливий , TensorFlow допомагає інженерам ефективно проектувати системи машинного навчання. У бібліотеці програмного забезпечення є своя колекція графіків потоку даних, які допомагають класифікувати, сприймати та відкривати машинне навчання. (Прочитайте, чому TensorFlow настільки популярний для систем машинного навчання?)
TensorFlow - бібліотека Python. Це може
використовуватися для створювати моделі глибокого навчання, або інші бібліотеки обгортки можуть
будуватися поверх TensorFlow
, По суті, TensorFlow пропонує ключовий елемент екосистеми інструментів, бібліотек та ресурсів громади для інновацій. Це зручний спосіб розповсюдження технологій розпізнавання зображень або інших сучасних цілей.
Компанії, що використовують TensorFlow, включають
AirBnB , eBay, Intel, Uber, Snapchat, Twitter та IBM, серед багатьох інших.
TensorFlow працює
деяка кількість різних середовищах. Дивлячись на корисність TensorFlow, дозволяє новачкам робити
почати зрозуміти, як бібліотеки та ресурси сприяють проектам машинного навчання. Графіки потоку даних - це спосіб візуалізації математичних обчислень та операцій, що відбуваються при машинному навчанні.
Ця утиліта робить TensorFlow популярною частиною інструментарію розробника.
Перевірте: TensorFlow: 6 курсів, щоб стати відкритим кодом ML Framework Pro
