Q:
Какова роль TensorFlow в машинном обучении?
A:TensorFlow - популярный вклад Google в работу по машинному обучению. Это
состоит из набор ресурсов с открытым исходным кодом с графиками потоков данных, который помогает моделировать алгоритмы и создавать нейронные сети и другие технологии машинного обучения.
В координации с языками программирования, такими как Python и различными типами библиотек, таких как
Numpy TensorFlow помогает инженерам эффективно проектировать системы машинного обучения. Библиотека программного обеспечения имеет собственную коллекцию графов потоков данных, которые помогают в классификации, восприятии и обнаружении машинного обучения. (Читайте, почему TensorFlow так популярен для систем машинного обучения?)
TensorFlow - это библиотека Python. Он может
быть использованы для создавать модели глубокого обучения, или другие библиотеки-оболочки могут
быть построенным поверх TensorFlow
, По сути, TensorFlow предлагает ключевую часть экосистемы инструментов, библиотек и ресурсов сообщества для инноваций. Это удобный способ раскрутить технологии для распознавания изображений или для других современных целей.
Компании, использующие TensorFlow, включают
AirBnB , eBay, Intel, Uber, Snapchat, Twitter и IBM, среди многих других.
TensorFlow работает в
номер разные среды. Глядя на утилиту TensorFlow позволяет начинающим
начать понять, как библиотеки и ресурсы способствуют проектам машинного обучения. Графики потока данных - это способ визуализации математических вычислений и операций, которые происходят в машинном обучении.
Эта утилита делает TensorFlow популярной частью инструментария разработчика.
Выезд: TensorFlow: 6 курсов, чтобы стать открытым исходным кодом ML Framework Pro
