Introduktion til TensorFlow?
Maskinindlæring er en blomstrende teknologi inden for forretningsområdet, og flere sektorer bruger dem til store virksomheder. At hjælpe denne teknologi på den rigtige måde er den store ting, at redde denne tensorflow er blevet udviklet af Google og gjort open source i 2015. De har en masse indbyggede funktioner og datahåndtering; det er lettere, når du udvikler en ny algoritme. På den anden side tilvejebringer det komplet infrastruktur til at arbejde med maskinlæring, og det bruges mest af forskningsarbejder. Maskinlæring opdager komplekse mønstre på data om systemerne for at tage gode beslutninger. Tensorflow oprettes, da den har den begrænsede processorkraft og bruges til at tjene forudsigelser.
Tensorflow har tre hovedkomponenter, de er:
- TensorFlow API
- TensorFlow-servering
- Tensor Board
Definition
Det er defineret som en ramme for mønstre og enheder. Det er en open source pythonvenlig med et symbolsk matematikbibliotek og defineret til at opbygge og designe dybe læringsmodeller ved hjælp af dataflowgrafer. Og frigivet af Google som et open source-maskinlæringsbibliotek. Tensorflow-biblioteket foretager adskillige beregninger ved hjælp af dataflowgrafer.
Forståelse af TensorFlow
Tensor er den mest anvendte ramme på grund af dens fleksibilitet giver også god bekvemmelighed til at fejlsøge i tensorflow-apps. Det kan betragtes som et godt programmeringssystem, hvor operationer er implementeret som grafer. Det udføres på forskellige platforme, og installationen udføres ved hjælp af pip-miljø. Tensor har et antal dimensioner af data, der er repræsenteret ved hjælp af Rank. Tensorflow giver API'er til at arbejde med GO-programmer, hvor du kan importere og definere grafer. Knudepunkterne repræsenterer matematiske operationer, en kant repræsenterer datarrayet er multidimensionalt. Denne applikation kører på den lokale maskine, Android-enheder, google told.
Hvordan gør TensorFlow at arbejde så let?
Det gør arbejdet så lettere og praktisk. Den mest markante funktion er tensortavlen, der gør det muligt for os at visualisere og overvåge grafisk arbejdet med tensor. Maskinindlæring er afhængig af matrixkoncepter, der fås adgang til i den multidimensionelle matrix, tensorflow fungerer meget hurtigt i matrixberegning, kan fås adgang til sprog som Python, C ++. Dette værktøj er så fleksibelt at arbejde på grund af dets biblioteks-API'er, der kører på CPU og GPU. Du kan indlæse data på to bedste måde: indlæse data i hukommelsen, datapipeline. disse metoder fungerer meget godt med højere datasæt.
Hvad kan du gøre med TensorFlow?
Tensorflow er velkendt for at skabe læringsmetoder, samler dataene, implementerer træningsmetoder, processen med at analysere forudsigelser og endelig erhverve fremtidige resultater. Med bare en simpel kodelinje i pythons sekventielle neurale netværk oprettes. Og derefter ved hjælp af javascript kan vi træne eksempeldatasættene og udføre dem i browseren ved hjælp af .js-udvidelse. der er mange anvendelsessager at gøre med TensorFlow, populære sager er tekstbaserede applikationer såsom sprogdetektion, sentimental analyse. Dernæst er billedgenkendelse og arbejder også med videogenkendelse
Fordele ved TensorFlow
- Fordelen ved at bruge TensorFlow er, at de giver Abstraktion til implementering af maskinlæring.
- De arbejder effektivt med komplekse matematiske beregninger med multidimensionelle arrays.
- Det smukke ved Tensorflow er, at de har bedre grafvisualiseringer. Du kan visualisere hver retning af grafen med den responsive konstruktion. Det bedste er, at de er open source og let tilpasses med en række fantastiske biblioteksprodukter og fungerer også godt i distribueret computing.
- De tilbyder rørledningen til at træne flere neurale netværk parallelt.
Hvorfor skal vi bruge TensorFlow?
Ved hjælp af tensorflow kan vi generere god visualisering og dokumentation og har bred community support. Tensorflow er hovedsageligt inspireret, da det bruges til klassificering, opdage forudsigelser og identificere mønstre, anvende opfattelser og skabe. Det er blevet brugt i maskinlæringsapplikationer og produktionsdel af Google til at udvikle en optimeret løsning. Anvendelser som sundhedsvæsen, google-produkter, sociale medier, reklamer bruger avanceret maskinlæring, og det er tensorflowet, der hjælper med at nå deres mål.
TensorFlow Omfang
Tensorflow-software holder sig opdateret og vokser hurtigt i de kommende år. Det betragtes fuldstændigt som fremtiden for Machine Learning Modelling. Der er mange topfirmaer, der bruger Tensorflow til deres forskningsaspekter, som Bloomberg, google, Intel, Deep Mind, GE-sundhedspleje, eBay osv. Tensorflow er mest berømt, da de finder deres rolle i store virksomheder, akademikere, især google-produkter . Selv de startede deres arbejdssti på skyen, mobile enheder.
Hvorfor har vi brug for TensorFlow?
At have grafiske modeller gør det godt til implementering af neurale netværk. Hjælpebiblioteker med tensorflow hjælper med at fejlsøge, visualisere de modeller, der er implementeret af den. Du kan nemt implementere dybe indlæringsalgoritmer, og det er en innovativ teknologi, der skaber mange karrieremuligheder.
Hvordan tensorflow-teknologi vil hjælpe dig i karrierevækst?
Ifølge tensorsamfundet har skybaseret teknologi og big data fortsat en markant vækst i markedet, hvor de bruger dyb læringsmetoder. Det er underforstået, at indlæring af tensorflow ville have et stærkt krav om at være en dyb læringsekspert. De har en bedre karrierebevægelse, da de er smartere med at håndtere komplekse datalæringsproblemer. Tensorflow adresserer en lang række problemer inden for kunstig intelligens; derfor fører det til gode jobmuligheder i dataanalytikermiljøet. Mange karriereorienterede træningsinstitutter forkæles med denne træning for at gøre aspiranter til at møde industrien klar.
Konklusion
Generelt for at visualisere dyb læring er det vigtigt at gå med tenser-strømmen. De fleste af folket er stadig interesseret i tensorflowet, der danner en dyb indlæringskurve. Fra ovenstående diskussion lærte vi, at TensorFlow er den bedste løsning til alle maskinlæringsbehov. De er utroligt værdifulde til at konstruere dataanalyse og forudsigelse. Det hjælper med at træne millioner af datasæt til at udnytte mønstre i henhold til kundens sandsynlighed. Vi har set deres anvendelsessager, der har indflydelse på maskinlæringsteknologi.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Hvad er TensorFlow? Her drøftede vi koncepterne, definitionen, arbejdet, anvendelsesområdet, anvendelserne og fordelene ved TensorFlow. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Datamodeller i DBMS
- Hvad er datavisualisering
- Hvad er datavidenskab
- Komplet guide til Teradata?
- TensorFlow vs Spark | Sammenligning