Introduction à TensorFlow?
L'apprentissage automatique est une technologie en plein essor dans le domaine des affaires que plusieurs secteurs utilisent pour les grandes entreprises. Profiter de cette technologie de la bonne manière est le gros problème, pour sauver ce tensorflow a été développé par Google et rendu open source en 2015. Ils ont beaucoup de fonctions intégrées et de traitement des données; c'est plus facile lors du développement d'un nouvel algorithme. D'un autre côté, il fournit une infrastructure complète pour travailler avec l'apprentissage automatique, principalement utilisé par des travaux de recherche. L'apprentissage automatique détecte des modèles complexes sur les données des systèmes pour prendre de bonnes décisions. Tensorflow est créé car il a la puissance de traitement limitée et est utilisé pour servir les prédictions.
Tensorflow a trois composants principaux, ils sont:
- API TensorFlow
- TensorFlow Serving
- Conseil tenseur
Définition
Il est défini comme un cadre pour les modèles et les périphériques. Il s'agit d'un python open source convivial avec une bibliothèque mathématique symbolique et défini pour construire et concevoir des modèles d'apprentissage en profondeur à l'aide de graphiques de flux de données. Et publié par Google en tant que bibliothèque d'apprentissage automatique open source. La bibliothèque tensorflow effectue de nombreux calculs à l'aide de graphiques de flux de données.
Comprendre TensorFlow
Tensor est le framework le plus utilisé en raison de sa flexibilité qui offre également une bonne commodité pour déboguer dans les applications tensorflow. Il peut être considéré comme un bon système de programmation où les opérations sont déployées sous forme de graphiques. Il est exécuté sur diverses plates-formes et l'installation se fait en utilisant l'environnement pip. Tensor a un certain nombre de dimensions de données qui sont représentées à l'aide de Rank. Tensorflow fournit des API pour travailler avec les programmes GO où vous pouvez importer et définir des graphiques. Les nœuds représentent des opérations mathématiques, un bord représente le tableau de données est multidimensionnel. Cette application fonctionne sur la machine locale, les appareils Android, les douanes Google.
Comment TensorFlow facilite-t-il le travail?
Cela rend le travail si facile et pratique. La caractéristique la plus importante est la carte tensorielle qui nous permet de visualiser et de suivre graphiquement le travail du tensor. L'apprentissage automatique repose sur de nombreux concepts matriciels auxquels on accède dans le tableau multidimensionnel, les tensorflows fonctionnent très rapidement dans le calcul matriciel, sont accessibles par des langages comme Python, C ++. Cet outil est si flexible pour fonctionner grâce à ses API de bibliothèque, fonctionnant sur CPU et GPU. Vous pouvez charger les données de deux façons: charger les données en mémoire, pipeline de données. ces méthodes fonctionnent très bien avec des ensembles de données plus élevés.
Que pouvez-vous faire avec TensorFlow?
Tensorflow est bien connu pour créer des méthodes d'apprentissage, rassembler les données, mettre en œuvre des méthodes de formation, le processus d'analyse des prédictions et enfin l'acquisition de résultats futurs. Avec juste une simple ligne de code en python, un réseau neuronal séquentiel est créé. Et ensuite, avec l'aide de javascript, nous pouvons former les exemples de jeux de données et les exécuter dans le navigateur en utilisant l'extension .js. il existe de nombreux cas d'utilisation liés à TensorFlow, les cas populaires sont des applications textuelles telles que la détection de la langue, l'analyse sentimentale. Vient ensuite la reconnaissance d'image et travaille également sur la reconnaissance vidéo
Avantages de TensorFlow
- L'avantage d'utiliser TensorFlow est qu'ils fournissent une abstraction pour la mise en œuvre de l'apprentissage automatique.
- Ils fonctionnent efficacement avec des calculs mathématiques complexes avec des tableaux multidimensionnels.
- La beauté de Tensorflow est qu'ils ont de meilleures visualisations graphiques. Vous pouvez visualiser chaque direction du graphique avec la construction réactive. La meilleure chose est qu'ils sont open source et facilement personnalisables avec une variété de produits de bibliothèque incroyables et fonctionnent également bien dans l'informatique distribuée.
- Ils proposent au pipeline de former plusieurs réseaux de neurones en parallèle.
Pourquoi devrions-nous utiliser TensorFlow?
En utilisant tensorflow, nous pouvons générer de bonnes visualisations et une bonne documentation et bénéficier d'un large soutien communautaire. Tensorflow est principalement inspiré car il est utilisé pour la classification, la découverte de prédictions et l'identification de modèles, l'application de perceptions et la création. Il a été utilisé dans les applications d'apprentissage automatique et la partie production de Google pour développer une solution optimisée. Des applications comme les soins de santé, les produits Google, les médias sociaux, les publicités utilisent l'apprentissage automatique avancé, et c'est le tensorflow qui aide à atteindre leur objectif.
Portée TensorFlow
Le logiciel Tensorflow continue de se mettre à jour et connaît une croissance rapide dans les années à venir. Il est totalement considéré comme l'avenir de la modélisation de l'apprentissage automatique. Il y a beaucoup de grandes entreprises qui utilisent Tensorflow pour leurs aspects de recherche, comme Bloomberg, Google, Intel, Deep Mind, GE Health Care, eBay, etc. . Même eux ont suivi leur chemin de travail sur le cloud, les appareils mobiles.
Pourquoi avons-nous besoin de TensorFlow?
Avoir des modèles Graph le rend bien adapté au déploiement de réseaux de neurones. Les bibliothèques auxiliaires de tensorflow aident au débogage, visualisent les modèles implémentés par celui-ci. Vous pouvez facilement implémenter des algorithmes d'apprentissage en profondeur et c'est une technologie innovante créant de nombreuses opportunités de carrière.
Comment la technologie tensorflow vous aidera-t-elle à progresser dans votre carrière?
Selon la communauté des tenseurs, la technologie basée sur le cloud et les mégadonnées continuent de connaître une forte croissance sur le marché dans lequel ils utilisent des méthodes d'apprentissage approfondi. Il est entendu que l'apprentissage tensorflow aurait une forte demande pour être un expert en apprentissage profond. Ils ont une meilleure évolution de carrière car ils sont plus intelligents dans la gestion des problèmes complexes d'apprentissage des données. Tensorflow répond à un large éventail de problèmes en intelligence artificielle; par conséquent, cela conduit à de bonnes opportunités d'emploi dans l'environnement d'analyste de données. De nombreux instituts de formation orientés vers la carrière se livrent à cette formation pour préparer les aspirants à rencontrer l'industrie.
Conclusion
En général, pour visualiser l'apprentissage en profondeur, il est essentiel de suivre le flux tendeur. La plupart des gens sont toujours intéressés par le tensorflow qui forme une courbe d'apprentissage profond. De la discussion ci-dessus, nous avons appris que TensorFlow est la meilleure solution à tous les besoins d'apprentissage automatique. Ils sont incroyablement précieux pour construire l'analyse et la prévision des données. Il aide à former des millions d'ensembles de données pour exploiter les modèles en fonction de la probabilité du client. Nous avons vu leurs cas d'utilisation qui influencent la technologie d'apprentissage automatique.
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