Q:
Welche Rolle spielt TensorFlow beim maschinellen Lernen?
EIN:TensorFlow ist Googles populärer Beitrag zur maschinellen Lernarbeit. Es
besteht aus Ein Open-Source-Ressourcensatz mit Datenflussdiagrammen, mit dessen Hilfe Algorithmen modelliert und neuronale Netze und andere Technologien für maschinelles Lernen erstellt werden können.
In Abstimmung mit Programmiersprachen wie Python und verschiedenen Arten von Bibliotheken wie
Numpy Mit TensorFlow können Ingenieure maschinelle Lernsysteme effektiv entwerfen. Die Softwarebibliothek verfügt über eine eigene Sammlung von Datenflussdiagrammen, die beim Klassifizieren, Wahrnehmen und Erkennen des maschinellen Lernens helfen. (Lesen Sie, warum TensorFlow bei maschinellen Lernsystemen so beliebt ist?)
TensorFlow ist eine Python-Bibliothek. Es kann
gewöhnt sein an Deep Learning-Modelle erstellen, oder andere Wrapper-Bibliotheken können
gebaut sein auf TensorFlow
, Im Wesentlichen bietet TensorFlow ein Schlüsselelement eines Ökosystems aus Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen für Innovationen. Dies ist eine benutzerfreundliche Methode, um Technologien für die Bilderkennung oder andere moderne Anwendungen zu entwickeln.
Zu den Firmen, die TensorFlow verwenden, gehören
AirBnB , eBay, Intel, Uber, Snapchat, Twitter und IBM, unter vielen anderen.
TensorFlow läuft ein
eine Anzahl von verschiedene Umgebungen. Wenn Sie sich den Nutzen von TensorFlow ansehen, können Anfänger dies tun
starten Verstehen, wie Bibliotheken und Ressourcen zu maschinellen Lernprojekten beitragen. Die Datenflussdiagramme sind eine Möglichkeit, die mathematischen Berechnungen und Operationen zu visualisieren, die beim maschinellen Lernen auftreten.
Dieses Dienstprogramm macht TensorFlow zu einem beliebten Bestandteil des Toolkits eines Entwicklers.
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