F:
Vad är TensorFlows roll i maskininlärning?
A:TensorFlow är Googles populära bidrag till maskininlärningsarbete. den
består av en öppen källkodsuppsättning med dataflödesdiagram som hjälper till att modellera algoritmer och bygga neurala nätverk och annan teknik för maskininlärning.
I samordning med programmeringsspråk som Python och olika typer av bibliotek som
numpy , TensorFlow hjälper ingenjörer att designa maskininlärningssystem effektivt. Programvarubiblioteket har sin egen samling av dataflödesdiagram som hjälper till med klassificering, uppfattning och upptäckt av maskininlärning. (Läs varför är TensorFlow så populärt för maskininlärningssystem?)
TensorFlow är ett Python-bibliotek. Det kan
vara van vid skapa djupa inlärningsmodeller, eller andra omslagsbibliotek kan
byggas ovanpå TensorFlow
, I huvudsak erbjuder TensorFlow en viktig del av ett ekosystem med verktyg, bibliotek och samhällsresurser för innovation. Det är ett användarvänligt sätt att spinna upp tekniker för bildigenkänning eller annan modern användning.
Företag som använder TensorFlow inkluderar
Airbnb , eBay, Intel, Uber, Snapchat, Twitter och IBM, bland många andra.
TensorFlow springer in
ett antal olika miljöer. Genom att titta på användbarheten hos TensorFlow kan nybörjare
börja att förstå hur bibliotek och resurser bidrar till maskininlärningsprojekt. Dataflödesdiagrammen är ett sätt att visualisera de matematiska beräkningarna och operationerna som sker i maskininlärning.
Det verktyget gör TensorFlow till en populär del av utvecklarens verktygssats.
Kolla in: TensorFlow: 6 kurser för att bli en Open Source ML Framework Pro
