V:
Kakšna je vloga TensorFlowa pri strojnem učenju?
A:TensorFlow je Googlov priljubljeni prispevek k delu strojnega učenja. To je
sestoji iz odprtokodni nabor virov z grafi pretoka podatkov, ki pomaga modelirati algoritme in graditi nevronske mreže in druge tehnologije strojnega učenja.
V koordinaciji s programskimi jeziki, kot je Python in različnimi vrstami knjižnic, kot so
Številčen , TensorFlow pomaga inženirjem pri učinkovitem oblikovanju sistemov strojnega učenja. Programska knjižnica ima lastno zbirko grafov pretoka podatkov, ki pomagajo pri klasifikaciji, zaznavanju in odkrivanju strojnega učenja. (Preberite Zakaj je TensorFlow tako priljubljen za sisteme strojnega učenja?)
TensorFlow je knjižnica Python. Lahko
se uporabljajo za ustvarite modele poglobljenega učenja ali druge knjižnice ovojnic lahko
biti zgrajena na vrhu TensorFlow
, TensorFlow v bistvu ponuja ključni del ekosistema orodij, knjižnic in virov skupnosti za inovacije. Uporabnikom prijazen način predvajanja tehnologij za prepoznavanje slike ali druge sodobne uporabe.
Vključujejo podjetja, ki uporabljajo TensorFlow
AirBnB , eBay, Intel, Uber, Snapchat, Twitter in IBM, med številnimi drugimi.
TensorFlow teče noter
število različna okolja. Če pogledamo uporabnost sistema TensorFlow, omogoča začetnikom
začeti razumeti, kako knjižnice in viri prispevajo k projektom strojnega učenja. Grafi pretoka podatkov so način za prikaz matematičnih izračunov in operacij, ki se pojavljajo pri strojnem učenju.
Zaradi tega pripomočka je TensorFlow priljubljen del orodja za razvijalce.
Oglejte si: TensorFlow: 6 predmetov, ki bodo postali odprtokodni okvir ML Pro
