Úvod do TensorFlow?
Strojové učenie je v obchodnej sfére prosperujúcou technológiou, ktorú niektoré odvetvia využívajú pre veľké podniky. Na to, aby ste túto technológiu mohli využívať správnym spôsobom, je veľká vec. Záchrana tohto napätia bola vyvinutá spoločnosťou Google a bola vytvorená v roku 2015. Majú veľa zabudovaných funkcií a spracovania údajov; je to jednoduchšie pri vývoji nového algoritmu. Na druhej strane poskytuje úplnú infraštruktúru pre prácu so strojovým učením, ktorú väčšinou využívajú výskumné práce. Strojové učenie zaznamenáva zložité vzory údajov o systémoch, aby sa mohli robiť dobré rozhodnutia. Tensorflow je vytvorený, pretože má obmedzenú výpočtovú silu a používa sa na poskytovanie predpovedí.
Tensorflow má tri hlavné zložky, sú:
- TensorFlow API
- Poskytovanie TensorFlow
- Tenzorová doska
definícia
Je definovaný ako rámec pre vzory a zariadenia. Je to open source python priateľský so symbolickou knižnicou matematiky a je určený na vytváranie a navrhovanie modelov hlbokého učenia pomocou grafov toku údajov. Spoločnosť Google ich vydala ako knižnicu s otvoreným strojovým zdrojom. Knižnica tensorflow robí početné výpočty pomocou grafov toku údajov.
Pochopenie TensorFlow
Tensor je najpoužívanejší rámec z dôvodu svojej flexibility tiež poskytuje dobré pohodlie na ladenie do aplikácií tensorflow. Dá sa to považovať za dobrý programovací systém, v ktorom sú operácie rozmiestnené ako grafy. Vykonáva sa na rôznych platformách a inštalácia sa vykonáva pomocou prostredia pip. Tensor má množstvo dimenzií údajov, ktoré sú reprezentované pomocou Rank. Tensorflow poskytuje API na prácu s programami GO, kde môžete importovať a definovať grafy. Uzly predstavujú matematické operácie, hrana predstavuje, že dátové pole je viacrozmerné. Táto aplikácia beží na miestnom počítači, zariadeniach Android, google zvykoch.
Ako uľahčuje TensorFlow prácu?
Uľahčuje prácu a uľahčuje prácu. Najvýznamnejšou vlastnosťou je tenzorová doska, ktorá nám umožňuje vizualizovať a graficky monitorovať prácu tenzora. Strojové učenie sa veľmi spolieha na maticové koncepty, ku ktorým sa pristupuje v multidimenzionálnom poli, tensorflow pracuje veľmi rýchlo pri výpočte matíc, ku ktorému môžu pristupovať jazyky ako Python, C ++. Tento nástroj je tak flexibilný, že funguje vďaka svojim API knižniciam, ktoré sú spustené na CPU a GPU. Údaje môžete načítať dvoma najlepšími spôsobmi: načítanie údajov do pamäte, dátové potrubie. tieto metódy veľmi dobre fungujú s vyššími množinami údajov.
Čo môžete robiť s TensorFlow?
Je známe, že Tensorflow vytvára učebné metódy, zhromažďuje údaje, implementuje školiace metódy, proces analýzy predpovedí a konečné získavanie budúcich výsledkov. Len s jednoduchým riadkom kódu sa vytvorí v pythónovej sekvenčnej nervovej sieti. A ďalej pomocou javascriptu môžeme trénovať súbory vzorových údajov a spustiť ich v prehliadači pomocou prípony .js. s TensorFlow je veľa prípadov použitia, populárne prípady sú textové aplikácie, ako je detekcia jazyka, sentimentálna analýza. Ďalším je rozpoznávanie obrázkov a tiež práca na rozpoznávaní videa
Výhody TensorFlow
- Výhodou použitia TensorFlow je, že poskytujú abstrakciu pre implementáciu strojového učenia.
- Efektívne pracujú s komplexnými matematickými výpočtami s mnohorozmernými poliami.
- Krása Tensorflow spočíva v tom, že majú lepšie vizualizácie grafov. Pomocou responzívneho konštruktu si môžete vizualizovať každý smer grafu. Najlepšia vec je, že sú open source a ľahko si ich môžete prispôsobiť pomocou množstva úžasných knižničných produktov a tiež dobre fungujú pri distribuovanom výpočte.
- Ponúkajú plynovodu na paralelnú prípravu viacerých neurónových sietí.
Prečo by sme mali používať TensorFlow?
Pomocou tensorflow môžeme vygenerovať dobrú vizualizáciu a dokumentáciu a máme širokú podporu komunít. Tensorflow je inšpirovaný hlavne tým, že sa používa na klasifikáciu, zisťovanie predpovedí a identifikáciu vzorcov, uplatňovanie vnímania a tvorby. Používa sa v aplikáciách strojového učenia a vo výrobnej časti spoločnosti Google na vývoj optimalizovaného riešenia. Aplikácie ako zdravotníctvo, produkty spoločnosti Google, sociálne médiá, reklamy využívajú pokročilé strojové učenie a práve k dosiahnutiu tohto cieľa prispieva práve napätie.
Rozsah TensorFlow
Softvér Tensorflow sa neustále aktualizuje a v nasledujúcich rokoch má rýchly rast. Celkovo sa považuje za budúcnosť modelovania strojového učenia. Existuje veľa špičkových spoločností, ktoré používajú Tensorflow pre svoje výskumné aspekty, napríklad Bloomberg, google, intel, deep mind, GE health care, eBay, atď., Dokonca si vybrali svoju pracovnú cestu v cloude, mobilné zariadenia.
Prečo potrebujeme TensorFlow?
Vďaka grafickým modelom je to dobré pre nasadenie neurónových sietí. Pomocné knižnice tensorflow pomáhajú ladiť, vizualizovať ním implementované modely. Môžete ľahko implementovať algoritmy hlbokého učenia a je to inovatívna technológia, ktorá vytvára početné pracovné príležitosti.
Ako vám technológia tensorflow pomôže v kariérnom raste?
Podľa tenzorskej komunity majú cloudové technológie a veľké dáta na trhu, na ktorom používajú metódy hlbokého učenia, prudký rast liniek. Rozumie sa, že učenie tensorflow by vyžadovalo silný odborník na hlboké vzdelávanie. Majú lepší kariérny postup, pretože sú chytrejší pri riešení zložitých problémov so vzdelávaním údajov. Tensorflow rieši celý rad problémov v umelej inteligencii; preto vedie k dobrým pracovným príležitostiam v prostredí analytikov údajov. Mnoho vzdelávacích inštitútov zameraných na kariéru sa týmto školením venuje, aby sa uchádzači pripravili na stretnutie s priemyslom.
záver
Všeobecne platí, že na vizualizáciu hlbokého učenia je nevyhnutné ísť s tenznejším prúdom. Väčšina ľudí sa stále zaujíma o tensorflow, ktorá vytvára hlbokú krivku učenia. Z vyššie uvedenej diskusie sme sa dozvedeli, že TensorFlow je najlepším riešením všetkých strojových vzdelávacích potrieb. Sú neuveriteľne cenné na zostavenie analýzy údajov a predpovede. Pomáha pri školení miliónov súborov údajov o banských modeloch podľa pravdepodobnosti zákazníka. Videli sme prípady ich použitia, ktoré ovplyvňujú technológiu strojového učenia.
Odporúčaný článok
Toto bol návod, čo je TensorFlow? Tu sme diskutovali o konceptoch, definícii, práci, rozsahu, použití a výhodách TensorFlow. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Dátové modely v DBMS
- Čo je to vizualizácia dát
- Čo je to Data Science
- Kompletný sprievodca po Teradata?
- TensorFlow vs Spark | Porovnanie