Uvod u TensorFlow?
Strojno učenje je velika tehnologija u poslovnoj domeni, a neki od njih koriste ih za velika poduzeća. Da biste koristili ovu tehnologiju na pravi način velika je stvar, za spašavanje ovog tenzorufala razvio je Google i napravio open source u 2015. Imaju puno ugrađenih funkcija i rukovanja podacima; lakše je kod razvijanja novog algoritma. S druge strane, ona pruža kompletnu infrastrukturu za rad s strojnim učenjem, a najviše koristi istraživački radovi. Strojno učenje uočava složene obrasce na podacima o sustavima za donošenje dobrih odluka. Tensorflow je stvoren jer ima ograničenu moć obrade i koristi se za posluživanje predviđanja.
Tensorflow ima tri glavne komponente, a to su:
- TensorFlow API
- Posluživanje tenzora
- Tensorska ploča
definicija
Definiran je kao okvir za uzorke i uređaje. To je piton otvoren protokol sa simboličkom matematičkom bibliotekom i definiran je za izgradnju i oblikovanje modela dubokog učenja koristeći grafikone protoka podataka. A objavio ga Google kao knjižnica strojnog učenja otvorenog koda. Tensorflow knjižnica radi brojne proračune uz pomoć grafikona protoka podataka.
Razumijevanje tenzora
Tensor je najčešće korišteni okvir zbog svoje fleksibilnosti koji također pruža dobru pogodnost za uklanjanje pogrešaka u tensorflow aplikacijama. Može se zamisliti kao dobar programski sustav u kojem su operacije raspoređene kao grafikoni. Izvodi se na raznim platformama, a instalacija se vrši pomoću pip okruženja. Tensor ima brojne dimenzije podataka koji su predstavljeni pomoću Rank. Tensorflow pruža API-je za rad s GO programima u koje možete uvoziti i definirati grafikone. Čvorovi predstavljaju matematičke operacije, rub predstavlja da je niz podataka višedimenzionalan. Aplikacija se pokreće na lokalnom stroju, Android uređajima, običajima Googlea.
Kako TensorFlow olakšava rad?
To čini posao lakšim i praktičnijim. Najznačajnija karakteristika je ploča tenzora koja nam omogućava vizualizirati i grafički pratiti rad tenzora. Strojno učenje uvelike se oslanja na koncepte matrice kojima se pristupa u višedimenzionalnom polju, tensorflow djeluje vrlo brzo u računanju matrice, a njemu se može pristupiti na jezicima poput Python, C ++. Ovaj alat je toliko fleksibilan za rad zbog svojih bibliotečkih API-ja, koji rade na CPU-u i GPU-u. Možete učitati podatke na dva najbolja načina: učitavanje podataka u memoriju, cjevovod podataka. ove metode vrlo dobro djeluju s višim skupovima podataka.
Što možete učiniti s TensorFlowom?
Tensorflow je poznat po kreiranju metoda učenja, prikuplja podatke, primjenjuje metode treninga, proces analize predviđanja i konačno stječe buduće rezultate. Sa samo jednostavnom linijom koda u python se stvara sekvencijalna neuronska mreža. I uz pomoć JavaScripta možemo osposobiti ogledne skupove podataka i izvršiti ih u pregledniku pomoću .js ekstenzije. TensorFlow ima mnogo slučajeva upotrebe, a popularni slučajevi su tekstualne aplikacije poput otkrivanja jezika, sentimentalne analize. Slijedi prepoznavanje slike te rad na prepoznavanju videa
Prednosti TensorFlow-a
- Prednost korištenja TensorFlowa je u tome što oni pružaju apstrakciju za primjenu strojnog učenja.
- Učinkovito rade s složenim matematičkim izračunima s višedimenzionalnim nizovima.
- Ljepota Tensorflowa je u tome što imaju bolju grafičku vizualizaciju. Možete odgovoriti na svaki smjer grafikona pomoću konstrukcije koja reagira. Najbolja stvar je što su otvorenog koda i lako se prilagođavaju raznim nevjerojatnim knjižničnim proizvodima, a također dobro rade u distribuiranom računanju.
- Nudili su da cjevovoda uvježbavaju više neuronskih mreža paralelno.
Zašto trebamo koristiti TensorFlow?
Korištenjem tensorflowa možemo generirati dobre vizualizacije i dokumentaciju te imati široku podršku zajednice. Tensorflow uglavnom potiče iz klasifikacije, otkrivanja predviđanja i identificiranja obrazaca, primjene percepcija i stvaranja. Korišten je u aplikacijama za strojno učenje i proizvodnom dijelu Googlea za razvoj optimiziranog rješenja. Aplikacije poput zdravstvene zaštite, google proizvoda, društvenih medija, reklame koriste napredno strojno učenje, a upravo taj tensorflow pomaže u postizanju cilja.
Opseg TensorFlowa
Softver Tensorflow stalno se ažurira i bilježi brzi rast u godinama koje dolaze. To se u potpunosti smatra budućnošću modeliranja strojnog učenja. Postoji puno vrhunskih tvrtki koje koriste Tensorflow za svoje istraživačke aspekte, poput Bloomberga, googlea, intel, dubokog uma, GE zdravstvene zaštite, eBaya itd. Tensorflow su najpoznatiji po pronalaženju svoje uloge u velikim tvrtkama, akademicima, posebno google proizvodima, Čak su i krenuli svojim radnim putem u oblaku, mobilnim uređajima.
Zašto nam treba TensorFlow?
Imajući modele Graph omogućava ga uvođenje neuronskih mreža. Pomoćne biblioteke sustava tensorflow pomažu u uklanjanju pogrešaka, vizualiziraju modele koje implementira. Lagano možete implementirati algoritme dubokog učenja i to je inovativna tehnologija koja stvara brojne mogućnosti karijere.
Kako će vam tehnologija tensorflow pomoći u razvoju karijere?
Prema zajednici tenzora, tehnologija utemeljena na oblaku i veliki podaci i dalje imaju snažan rast na tržištu na kojem koriste metode dubokog učenja. Podrazumijeva se da bi za učenje tensorflowa zahtijevalo da bude ekspert dubokog učenja. Imaju bolji pomak u karijeri jer su pametniji u rješavanju složenih problema učenja podataka. Tensorflow rješava širok spektar problema u umjetnoj inteligenciji; stoga to vodi do dobrih radnih mjesta u okruženju analitičara podataka. Mnogi se instituti za obuku orijentirani na karijeru upuštaju u ovu obuku kako bi aspiranti postali spremni za industriju.
Zaključak
Općenito, za vizualizaciju dubokog učenja tada je najvažnije ići s većim tokom. Većina ljudi i dalje je zainteresirana za tensorflow koji tvori duboku krivulju učenja. Iz gornje rasprave saznali smo da je TensorFlow najbolje rješenje za sve potrebe strojnog učenja. Nevjerojatno su vrijedne za izradu analize podataka i predviđanja. To pomaže u obuci milijuna skupova podataka prema minskim obrascima prema vjerojatnosti kupca. Vidjeli smo slučajeve njihove upotrebe koji utječu na tehnologiju strojnog učenja.
Preporučeni članak
Ovo je vodič kroz Što je TensorFlow? Ovdje smo raspravljali o pojmovima, definiciji, radu, opsezima, upotrebama i prednostima TensorFlow-a. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Modeli podataka u DBMS-u
- Što je vizualizacija podataka
- Što je znanost o podacima
- Kompletan vodič za Teradata?
- TensorFlow vs Spark | usporedba