Въведение в TensorFlow?
Машинното обучение е процъфтяваща технология в сферата на бизнеса, които няколко сектора ги използват за големи предприятия. Да се възползват правилно от тази технология е голямата работа, за да се спаси този тензорфлоу е разработен от Google и е отворен код през 2015 г. Те имат много вградени функции и работа с данни; по-лесно е при разработването на нов алгоритъм. От друга страна, тя осигурява пълна инфраструктура за работа с машинно обучение, използвана предимно от изследователски работи. Машинното обучение забелязва сложни модели на данни за системите за вземане на добри решения. Tensorflow е създаден, тъй като има ограничената мощност на обработка и се използва за обслужване на прогнози.
Tensorflow има три основни компонента, те са:
- API на TensorFlow
- Обслужване на тензор
- Тензорна дъска
дефиниция
Определя се като рамка за модели и устройства. Това е питон с отворен код, приятен със символична математическа библиотека и дефиниран за изграждане и проектиране на модели за дълбоко обучение с помощта на графики на потока от данни. И издадена от Google като библиотека за машинно обучение с отворен код. Библиотеката tensorflow прави многобройни изчисления с помощта на графики на потока от данни.
Разбиране на TensorFlow
Tensor е най-широко използваната рамка, поради своята гъвкавост също осигурява добро удобство за отстраняване на грешки в tensorflow приложения. Може да се мисли за добра програма за програмиране, при която операциите са разположени като графики. Изпълнява се в различни платформи, а инсталирането се извършва с помощта на пип среда. Tensor има редица измерения на данните, които са представени с помощта на Rank. Tensorflow предоставя API за работа с GO програми, където можете да импортирате и дефинирате графики. Възлите представляват математически операции, ръбът представлява масивът от данни е многоизмерен. Това приложение работи на местната машина, Android устройства, Google обичаи.
Как TensorFlow прави работата толкова лесна?
Това прави работата толкова по-лесна и удобна. Най-важната характеристика е тензорната платка, която ни позволява да визуализираме и следим графично работата на тензора. Машинното обучение разчита много на матричните концепции, до които се осъществява достъпът в многоизмерния масив, tensorflow работи много бързо при изчисляване на матрицата, до тях можете да получите достъп до езици като Python, C ++. Този инструмент е толкова гъвкав за работа поради своите библиотечни API, работещи на процесора и графичния процесор. Можете да зареждате данни по два най-добри начина: зареждане на данни в паметта, тръбопровод за данни. тези методи работят много добре с по-високи масиви от данни.
Какво можете да направите с TensorFlow?
Tensorflow е добре известен с това, че създава методи на обучение, събира данните, прилага методите на обучение, процеса на анализ на прогнозите и накрая придобива бъдещи резултати. Само с прост ред код в python се създава последователна невронна мрежа. И след това с помощта на javascript можем да обучим примерните набори от данни и да ги изпълним в браузъра, използвайки разширение .js. има много случаи на използване с TensorFlow, популярни случаи са текстово базирани приложения като откриване на език, сантиментален анализ. Следва разпознаване на изображения, а също и работа върху разпознаването на видео
Предимства на TensorFlow
- Ползата от използването на TensorFlow е, че те предоставят абстракция за внедряване на машинно обучение.
- Те ефективно работят със сложни математически изчисления с многоизмерни масиви.
- Красотата на Tensorflow е, че имат по-добри графични визуализации. Можете да визуализирате всяка посока на графиката с отзивчивата конструкция. Най-хубавото е, че те са с отворен код и лесно адаптивни с различни невероятни библиотечни продукти и също така работят добре в разпределените изчисления.
- Те предлагат на тръбопровода да тренират паралелно множество невронни мрежи.
Защо трябва да използваме TensorFlow?
Използвайки tensorflow, ние можем да генерираме добри визуализации и документация и имаме широка поддръжка на общността. Tensorflow е вдъхновен главно, тъй като се използва за класификация, откриване на прогнози и идентифициране на модели, прилагане на възприятия и създаване. Използва се в приложения за машинно обучение и производствена част на Google за разработване на оптимизирано решение. Приложения като здравеопазване, google продукти, социални медии, реклами използват усъвършенствано машинно обучение и именно тензорфлоуът помага да се постигне целта им.
Обхват на TensorFlow
Софтуерът на Tensorflow продължава да се актуализира и има бърз растеж през следващите години. Тотално се смята за бъдещето на машинното моделиране на обучението. Има много топ компании, които използват Tensorflow за своите научноизследователски аспекти, като Bloomberg, google, intel, deep mind, GE здравеопазване, eBay и др., Дори те поеха по работния си път в облака, мобилните устройства.
Защо се нуждаем от TensorFlow?
Наличието на графични модели го прави добре за разгръщане на Невронни мрежи. Спомагателните библиотеки на tensorflow подпомагат отстраняването на грешки, визуализират моделите, реализирани от него. Можете лесно да внедрите алгоритми за дълбоко обучение и това е иновативна технология, създаваща множество възможности за кариера.
Как технологията tensorflow ще ви помогне в кариерния растеж?
Според тензорната общност технологията, базирана на облаци, и големите данни продължават да имат рязък растеж на пазара, на който използват дълбоки методи на обучение. Разбира се, че ученето на тензорфлоу ще има силно търсене да бъде експерт по задълбочено обучение. Те имат по-добър ход в кариерата, тъй като са по-интелигентни в справянето със сложни проблеми с обучението на данни. Tensorflow разглежда широк спектър от проблеми в изкуствения интелект; следователно, това води до добри възможности за работа в среда на анализатор на данни. Много кариерно ориентирани учебни институти се отдават на това обучение, за да направят желаещите да отговарят на индустрията.
заключение
Като цяло, за да се визуализира дълбокото обучение, тогава е от съществено значение да се върви с по-тежкия поток. Повечето от хората все още се интересуват от тензорфлоу, който образува дълбока крива на обучение. От горната дискусия научихме, че TensorFlow е най-доброто решение за всички потребности от машинно обучение. Те са изключително ценни за изграждането на анализ и прогнозиране на данни. Той помага за обучението на милиони набори от данни, за да мина на модели според вероятността на клиента. Виждахме случаи на тяхното използване, които влияят на технологията за машинно обучение.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Какво е TensorFlow? Тук обсъдихме концепциите, дефиницията, работата, обхвата, употребите и предимствата на TensorFlow. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Модели на данни в СУБД
- Какво е визуализация на данни
- Какво е Science Science
- Пълно ръководство за Teradata?
- TensorFlow vs Spark | сравнение