Johdatus TensorFlow-ohjelmaan?
Koneoppiminen on kukoistava tekniikka liiketoiminta-alueella. Useat sektorit hyödyntävät niitä suuryrityksissä. Tämän tekniikan hyödyntäminen oikealla tavalla on iso asia. Google on kehittänyt ja tehnyt avoimen lähdekoodin tämän tensorfin pelastamiseksi vuonna 2015. Heillä on paljon sisäänrakennettuja toimintoja ja tiedonkäsittelyä; se on helpompaa kehitettäessä uutta algoritmia. Toisaalta se tarjoaa täydellisen infrastruktuurin työskennellä koneoppimisen kanssa, ja sitä käytetään pääasiassa tutkimuksissa. Koneoppiminen havaitsee järjestelmien tiedoista monimutkaiset mallit hyvien päätösten tekemiseksi. Tensorflow luodaan, koska sillä on rajoitettu prosessointiteho ja sitä käytetään ennusteiden tarjoamiseen.
Tensorflowilla on kolme pääkomponenttia, ne ovat:
- TensorFlow-sovellusliittymä
- TensorFlow-tarjoilu
- Tensolauta
Määritelmä
Se on määritelty puitteiksi kuvioille ja laitteille. Se on avoimen lähdekoodin python, joka on ystävällinen symbolisella matemaattisella kirjastolla ja joka on määritelty rakentamaan ja suunnittelemaan syvän oppimisen malleja tietovirtakaavioiden avulla. Ja Google julkaisi avoimen lähdekoodin koneoppikirjastona. Tensorflow-kirjasto tekee lukuisia laskelmia tietovirtakaavioiden avulla.
TensorFlow-ymmärtäminen
Tensor on laajimmin käytetty kehys joustavuutensa ansiosta tarjoaa myös hyvän mukavuuden debugointiin tensorflow-sovelluksiin. Sitä voidaan pitää hyvänä ohjelmointijärjestelmänä, jossa toiminnot otetaan käyttöön kuvaajina. Se suoritetaan erilaisilla alustoilla ja asennus tehdään pip-ympäristössä. Tensorilla on useita dataulottuvuuksia, jotka esitetään käyttämällä Rank: ta. Tensorflow tarjoaa sovellusliittymiä työskentelemään GO-ohjelmien kanssa, joissa voit tuoda ja määritellä kuvaajia. Solmut edustavat matemaattisia toimintoja, reuna edustaa tietojoukkoa moniulotteisesti. Tämä sovellus toimii paikallisessa koneessa, Android-laitteissa, google-tullissa.
Kuinka TensorFlow tekee työskentelystä niin helppoa?
Se tekee työstä niin helppoa ja kätevää. Merkittävin ominaisuus on tensorilevy, jonka avulla voimme visualisoida ja seurata tensorin työtä graafisesti. Koneoppiminen riippuu paljon matriisikäsitteistä, joihin päästään moniulotteisessa taulukossa. Tensorflow toimii erittäin nopeasti matriisilaskennassa, pääsee kielille, kuten Python, C ++. Tämä työkalu on niin joustava toimimaan, koska sen kirjasto-sovellusliittymät toimivat CPU: lla ja GPU: lla. Voit ladata tietoja kahdella parhaalla tavalla: ladata tietoja muistiin, dataputkeen. nämä menetelmät toimivat erittäin hyvin korkeampien tietojoukkojen kanssa.
Mitä voit tehdä TensorFlow-ohjelmalla?
Tensorflow on tunnettu luomaan oppimismenetelmiä, keräämään tietoja, toteuttamaan koulutusmenetelmiä, ennusteiden analysointiprosessin ja lopulta hankkimaan tulevia tuloksia. Vain yksinkertaisella koodirivillä python-sarjassa luodaan peräkkäinen hermoverkko. Ja seuraavaksi javascriptin avulla voimme kouluttaa näytteen tietojoukot ja suorittaa ne selaimessa .js-laajennuksen avulla. TensorFlowilla on monia käyttötapauksia, suositut tapaukset ovat tekstipohjaisia sovelluksia, kuten kielen havaitseminen, sentimentaalinen analyysi. Seuraava on kuvan tunnistaminen ja myös videotunnistus
TensorFlow-edut
- TensorFlow-sovelluksen etuna on, että ne tarjoavat abstraktin koneoppimisessa.
- Ne toimivat tehokkaasti monimutkaisten matemaattisten laskentojen avulla moniulotteisissa matriiseissa.
- Tensorflowin kauneus on, että heillä on parempia kuvaajavisioita. Voit visualisoida kuvaajan jokaisen suunnan reagoivalla rakenteella. Parasta on, että ne ovat avoimen lähdekoodin ja helposti muokattavissa monien uskomattomien kirjastotuotteiden kanssa ja toimivat myös hyvin hajautetussa laskennassa.
- Ne tarjoavat putkilinjalle monien hermoverkkojen samanaikaisen kouluttamisen.
Miksi meidän pitäisi käyttää TensorFlow-ohjelmaa?
Käyttämällä tensorflowa voimme luoda hyviä visualisointeja ja dokumentaatiota, ja sillä on laaja yhteisön tuki. Tensorflow on pääosin inspiroitunut, koska sitä käytetään luokitteluun, ennusteiden löytämiseen ja kuvioiden tunnistamiseen, havaintojen ja luomisen soveltamiseen. Sitä on käytetty koneoppimissovelluksissa ja Googlen tuotantoosassa optimoidun ratkaisun kehittämiseen. Sovelluksissa, kuten terveydenhuollossa, google-tuotteissa, sosiaalisessa mediassa ja mainoksissa, hyödynnetään edistynyttä koneoppimista, ja juuri tensorflow auttaa saavuttamaan tavoitteensa.
TensorFlow-laajuus
Tensorflow-ohjelmistot päivittyvät jatkuvasti ja kasvavat nopeasti tulevina vuosina. Sitä pidetään täysin koneoppimisen mallinnuksen tulevaisuutena. Tensorflowia käyttävissä tutkimuksissa on paljon huippualan yrityksiä, kuten Bloomberg, google, Intel, syvä mieli, GE: n terveydenhuolto, eBay jne. . Jopa he aloittivat työpolunsa pilvellä, mobiililaitteet.
Miksi tarvitsemme TensorFlow-ohjelmaa?
Graafimallien avulla on helppo käyttää hermoverkkojen käyttöönottoa. Tensorflow-apukirjastot auttavat debugoimaan, visualisoimaan sen toteuttamia malleja. Voit helposti ottaa käyttöön syvän oppimisen algoritmeja, ja se on innovatiivinen tekniikka, joka luo useita uramahdollisuuksia.
Kuinka tensorflow-tekniikka auttaa sinua uran kasvussa?
Tennsoriyhteisön mukaan pilvipohjaisella tekniikalla ja suurilla tiedoilla on edelleen voimakas kasvu markkinoilla, joilla he käyttävät syvällisiä oppimismenetelmiä. On selvää, että tensorflow-oppimisella olisi vahva vaatimus olla syvän oppimisen asiantuntija. Heillä on parempi urakehitys, koska he ovat fiksumpia käsittelemään monimutkaisia tiedon oppimisen ongelmia. Tensorflow käsittelee monenlaisia tekoälyn ongelmia; Siksi se johtaa hyviin työmahdollisuuksiin data-analyytikkoympäristössä. Monet urasuuntautuneet koulutuslaitokset nauttivat tästä koulutuksesta valmistaakseen teollisuuden tavoittelijat valmiiksi.
johtopäätös
Yleensä syvän oppimisen visualisoimiseksi on välttämätöntä mennä kireämpään virtaukseen. Suurin osa kansasta on edelleen kiinnostunut tensorflowista, joka muodostaa syvän oppimiskäyrän. Yllä olevasta keskustelusta opimme, että TensorFlow on paras ratkaisu kaikkiin koneoppimistarpeisiin. Ne ovat uskomattoman arvokkaita rakentamaan data-analyysiä ja ennustamista. Se auttaa kouluttamaan miljoonia tietojoukkoja kaivoksen malleihin asiakkaan todennäköisyyden mukaan. Olemme nähneet heidän käyttötapauksensa, jotka vaikuttavat koneoppimiseen.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas mitä TensorFlow on? Tässä keskustelimme TensorFlow-prosessin käsitteistä, määritelmistä, työskentelystä, laajuuksista, käytöstä ja eduista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Tietomallit DBMS: ssä
- Mikä on datan visualisointi
- Mikä on tietotiede
- Täydellinen opas Teradatalle?
- TensorFlow vs. kipinä | Vertailu