TensorFlow sissejuhatus?
Masinõpe on ärivaldkonnas õitsev tehnoloogia, mitmed sektorid kasutavad seda suurettevõtete jaoks. Selle tehnoloogia õigel viisil kasu saamine on suur asi. Google on välja töötanud selle tensorfi päästmiseks ja tegi selle 2015. aastal avatud lähtekoodiga. Neil on palju sisseehitatud funktsioone ja andmetöötlust; uue algoritmi väljatöötamisel on see lihtsam. Teisest küljest pakub see masinaõppega töötamiseks täielikku infrastruktuuri, mida enamasti kasutatakse uurimistöödes. Masinõpe märkab süsteemide andmeid keerukate mustrite abil, et teha häid otsuseid. Tensorflow luuakse, kuna sellel on piiratud töötlemisvõimsus ja seda kasutatakse ennustuste teenimiseks.
Tensorflow koosneb kolmest peamisest komponendist:
- TensorFlow API
- TensorFlow serveerimine
- Tensori juhatus
Definitsioon
See on määratletud kui mustrite ja seadmete raamistik. See on avatud lähtekoodiga python, mis on sõbralik koos sümboolse matemaatikakoguga ja mille eesmärk on luua ja kujundada süvaõppe mudeleid andmevoo graafikute abil. Ja Google on selle välja lasknud avatud lähtekoodiga masinõppekoguna. Tensorflow-teek teeb andmevoogude graafikute abil arvutusi arvukalt.
TensorFlow mõistmine
Tensor on oma paindlikkuse tõttu kõige laialdasemalt kasutatav raamistik, mis pakub head mugavust ka tensorflow-rakenduste silumiseks. Seda võib pidada heaks programmeerimissüsteemiks, kus toimingud võetakse kasutusele graafikutena. Seda teostatakse erinevatel platvormidel ja paigaldamine toimub pip keskkonna abil. Tensoril on mitu andmemõõdet, mis on esitatud Rank abil. Tensorflow pakub API-sid GO-programmidega töötamiseks, kus saate graafikuid importida ja määratleda. Sõlmed tähistavad matemaatilisi operatsioone, serv tähistab andmemassiivi mitmemõõtmeliselt. See rakendus töötab kohalikus masinas, Androidi seadmetes ja google toll'is.
Kuidas teeb TensorFlow töötamise nii lihtsaks?
See teeb töö nii lihtsaks ja mugavaks. Kõige olulisem omadus on tensorplaat, mis võimaldab meil tensori tööd visualiseerida ja graafiliselt jälgida. Masinõpe tugineb palju maatriksmõistetele, millele pääseb juurde mitmemõõtmelises massiivis, tensorflov töötab maatriksi arvutamisel väga kiiresti, sellele pääseb juurde selliste keelte abil nagu Python, C ++. See tööriist on kasutamiseks nii paindlik oma raamatukogu API-de tõttu, mis töötavad protsessoril ja GPU-l. Andmeid saate laadida kahel parimal viisil: andmete laadimine mällu, andmesidekanal. need meetodid töötavad kõrgemate andmekogumitega väga hästi.
Mida saate TensorFlow'ga teha?
Tensorflow loob teadaolevalt õppemeetodeid, kogub andmeid, rakendades koolitusmeetodeid, prognooside analüüsimise ja tulevaste tulemuste saamise protsessi. Püütoni lihtsa koodirea abil luuakse järjestikune närvivõrk. Ja järgmisena saame javascripti abiga treenida näidisandmekogumeid ja käivitada neid brauseris, kasutades .js laiendit. TensorFlow'ga on palju kasutusjuhtumeid, populaarsed juhtumid on tekstipõhised rakendused, näiteks keeletuvastus, sentimentaalne analüüs. Järgmine on pildituvastus ja töö ka videotuvastusega
TensorFlow eelised
- TensorFlow kasutamise eeliseks on masinaõppe rakendamiseks abstraktsiooni pakkumine.
- Nad töötavad tõhusalt keerukate matemaatiliste arvutustega mitmemõõtmeliste massiividega.
- Tensorflow ilu seisneb selles, et neil on paremad graafiliste kujutiste kujutised. Graafiku iga suundi saate visualiseerida reageeriva konstruktiga. Parim on see, et nad on avatud lähtekoodiga ja hõlpsasti kohandatavad mitmesuguste hämmastavate raamatukogu toodetega ning töötavad hästi ka hajutatud arvutis.
- Nad pakuvad torujuhtmele paralleelselt mitme närvivõrgu koolitamist.
Miks peaksime kasutama TensorFlow?
Tensorflow abil saame genereerida häid visuaale ja dokumentatsiooni ning sellel on laialdane kogukonna tugi. Tensorflow on peamiselt inspireeritud, kuna seda kasutatakse klassifitseerimiseks, ennustuste avastamiseks ja mustrite tuvastamiseks, tajude ja loomise rakendamiseks. Seda on kasutatud masinõpperakendustes ja Google'i tootmise osas optimeeritud lahenduse väljatöötamiseks. Rakendused, nagu tervishoid, google-tooted, sotsiaalmeedia ja reklaamid, kasutavad täiustatud masinõpet ja just see eesmärk aitab neid eesmärke saavutada.
TensorFlow ulatus
Tensorflow tarkvara uuendatakse pidevalt ja selle kasv on lähiaastatel kiire. Seda peetakse täielikult masinõppe modelleerimise tulevikuks. Tensorflowi oma uurimisaspektide jaoks kasutavad väga paljud tippettevõtted, näiteks Bloomberg, google, Intel, sügav mõistus, GE tervishoid, eBay jne. . Isegi nad asusid tööl pilves, mobiilseadmetes.
Miks me vajame TensorFlow?
Graafimudelite olemasolu muudab selle närvivõrkude juurutamiseks heaks. Tensorflow lisaraamatukogud aitavad siluda, visualiseerida selle rakendatud mudeleid. Saate hõlpsasti rakendada sügava õppe algoritme ja see on uuenduslik tehnoloogia, mis loob arvukalt karjäärivõimalusi.
Kuidas aitab tensorflow tehnoloogia teid karjääri suurendamisel?
Tennsori kogukonna andmetel kasvab pilvepõhine tehnoloogia ja suurandmed turul, kus nad kasutavad sügava õppe meetodeid, jätkuvalt järsku kasvu. On arusaadav, et tensorflow õppimisel oleks suur vajadus olla sügava õppe ekspert. Neil on parem karjäär, kuna nad on nutikamad keerukate andmete õppimisega seotud probleemide lahendamisel. Tensorflow tegeleb paljude tehisintellekti probleemidega; seetõttu viib see andmeanalüütikute keskkonnas heade töövõimalusteni. Paljud karjäärile orienteeritud koolitusasutused saavad seda koolitust teha selleks, et valmistuda tööstusele pürgijatest valmis.
Järeldus
Üldiselt on sügava õppimise visualiseerimiseks hädavajalik minna pingelisuse juurde. Enamikku inimesi huvitab endiselt tensorflow, mis moodustab sügava õppimiskõvera. Ülaltoodud arutelust saime teada, et TensorFlow on parim lahendus kõigile masinõppe vajadustele. Need on uskumatult väärtuslikud andmete analüüsi ja ennustamise koostamiseks. See aitab välja õpetada miljoneid andmekogusid kaevandama mudeleid vastavalt kliendi tõenäosusele. Oleme näinud nende kasutusjuhtumeid, mis mõjutavad masinõppe tehnoloogiat.
Soovitatav artikkel
See on olnud teemaks Mis on TensorFlow? Siin arutasime TensorFlow kontseptsioone, määratlusi, tööpõhimõtteid, rakendusalasid, kasutusviise ja eeliseid. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Andmemudelid DBMS-is
- Mis on andmete visualiseerimine
- Mis on andmeteadus
- Teradata täielik juhend?
- TensorFlow vs säde | Võrdlus