Bevezetés a TensorFlow-ba?
A gépi tanulás virágzó technológia az üzleti területen, számos ágazat alkalmazza ezeket nagyvállalatok számára. Nagyon nehéz ennek a technológiának a megfelelő előnyei, hogy ezt a tensorflow-t megmentjük, amelyet a Google fejlesztett ki, és 2015-ben nyílt forráskódúvá tett. Nagyon sok beépített funkcióval és adatkezeléssel rendelkeznek; könnyebb, ha új algoritmust dolgoz ki. Másrészt, teljes infrastruktúrát biztosít a gépi tanuláshoz, főként kutatási munkák során. A gépi tanulás bonyolult mintákat észlel a rendszerekre vonatkozó adatokkal a helyes döntések meghozatalához. A Tensorflow jön létre, mivel korlátozott feldolgozási képességgel rendelkezik, és az előrejelzések kiszolgálására szolgál.
A Tensorflow három fő összetevőből áll:
- TensorFlow API
- TensorFlow kiszolgálás
- Tenzortábla
Meghatározás
A minták és eszközök kereteként definiálják. Ez egy nyílt forráskódú, egy szimbolikus matematikai könyvtárral felszerelt python, amelynek célja mély tanulási modellek felépítése és megtervezése adatáramlási grafikonok felhasználásával. És a Google nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtárként jelentette meg. A tensorflow könyvtár számos számítást végez adatáramlási grafikonok segítségével.
A TensorFlow megértése
A Tensor a legszélesebb körben alkalmazott keret, rugalmassága miatt jó kényelmet nyújt a tensorflow alkalmazásokban történő hibakereséshez is. Jó programozási rendszernek tekinthető, ahol a műveletek grafikonként kerülnek telepítésre. Különböző platformon hajtják végre, és a telepítés pip környezettel történik. A Tensor számos dimenzióval rendelkezik az adatokkal, amelyeket a Rank használatával ábrázolunk. A Tensorflow API-kat biztosít a GO programokhoz való együttműködésre, ahol importálhat és meghatározhat grafikonokat. A csomópontok reprezentálják a matematikai műveleteket, az élek az adattömb többdimenziós. Ez az alkalmazás a helyi gépen, Android készülékeken, a Google szokásokon fut.
Hogyan teszi a TensorFlow ilyen egyszerűvé a munkát?
Ez megkönnyíti és kényelmesebbé teszi a munkát. A legjelentősebb tulajdonság a tenzortábla, amely lehetővé teszi a tensor munkájának megjelenítését és grafikus monitorozását. A gépi tanulás nagymértékben támaszkodik a mátrixkoncepciókra, amelyek hozzáférhetők a többdimenziós tömbben, a tensorflow nagyon gyorsan működik a mátrixszámításban, olyan nyelvekhez érhető el, mint Python, C ++. Ez az eszköz annyira rugalmasan működik, mert a könyvtári API-k futnak CPU-n és GPU-n. Az adatokat kétféleképpen töltheti be: adatokat tölthet be a memóriába, az adatvezetékbe. ezek a módszerek nagyon jól működnek a magasabb adatkészleteknél.
Mit lehet tenni a TensorFlow-val?
A Tensorflow közismert módon tanulási módszereket hoz létre, összegyűjti az adatokat, végrehajtja a képzési módszereket, a jóslatok elemzésének és a jövőbeli eredmények megszerzésének folyamatát. A python egyszerű kódvonalával szekvenciális neurális hálózat jön létre. Ezután a javascript segítségével kiképezhetjük a minta adatkészleteket és végrehajthatjuk azokat a böngészőben a .js kiterjesztés segítségével. a TensorFlow használatához sokféle eset van, a népszerű esetek szöveges alapú alkalmazások, például a nyelv észlelése, a szentimentális elemzés. Ezután a képfelismerés, valamint a videófelismerés kérdése
A TensorFlow előnyei
- A TensorFlow használatának előnye, hogy absztrakciót nyújtanak a gépi tanulás megvalósításához.
- Hatékonyan működnek összetett matematikai számításokkal, többdimenziós tömbökkel.
- A Tensorflow szépsége az, hogy jobb grafikus megjelenítésük van. A grafikon minden egyes irányát megjelenítheti a reagáló konstrukcióval. A legjobb dolog az, hogy nyílt forráskódúak és könnyen testreszabhatók különféle csodálatos könyvtári termékekkel, és jól működnek az elosztott számítástechnikában is.
- Kínálnak a csővezetékhez, hogy több idegi hálózatot párhuzamosan képezzenek.
Miért kellene használni a TensorFlow-t?
A tensorflow segítségével jó vizualizációkat és dokumentumokat állíthatunk elő, és széles körű közösségi támogatást nyújtunk. A Tensorflow elsősorban ihlette, mivel azt osztályozásra, előrejelzések felfedezésére és minták azonosítására, az észlelések és az alkotás alkalmazására használják. Ezt a gépi tanulási alkalmazásokat és a Google gyártási részét használják egy optimalizált megoldás kifejlesztésére. Az olyan alkalmazások, mint az egészségügy, a Google termékek, a közösségi média és a reklámok a fejlett gépi tanulást használják, és a tensorflow segíti a cél elérését.
A TensorFlow alkalmazási köre
A Tensorflow szoftver folyamatosan frissül, és az elkövetkező években gyorsan növekszik. Teljesen a gépi tanulás modellezésének jövőjének tekintik. Nagyon sok top vállalat használja a Tensorflow-ot kutatási szempontjaihoz, mint például a Bloomberg, a google, az Intel, a mély gondolkodás, a GE egészségügyi ellátás, az eBay stb. . Még a felhőn, a mobil eszközökön is megtették útjukat.
Miért van szükségünk a TensorFlow-ra?
A Graph modelleknek köszönhetően jól használható a neurális hálózatok telepítése. A tensorflow kiegészítő könyvtárai segítenek a hibakeresésben, az általa megvalósított modellek megjelenítésében. Könnyen megvalósíthatja a mélyreható tanulási algoritmusokat, és ez egy innovatív technológia, amely számos karrierlehetőséget teremt.
Hogyan segít a tensorflow technológia a karrier növekedésében?
A tenzorközösség szerint a felhőalapú technológiák és a nagy adatok továbbra is meredek növekedést mutatnak azon a piacon, amelyen mély tanulási módszereket alkalmaznak. Magától értetődik, hogy a tensorflow tanulásához nagy igény lenne mélyreható tanulási szakértő számára. Jobb karrierhelyzetük van, mivel okosabbak vannak az összetett adat-tanulási problémák kezelésében. A Tensorflow a mesterséges intelligencia számos problémájával foglalkozik; ezért jó munkalehetőségeket eredményez az adatanalitikus környezetben. Számos karrier-orientált képzési intézmény részesül ezen a képzésen, hogy készen álljon az iparral való találkozókra.
Következtetés
Általában véve a mély tanulás megjelenítéséhez elengedhetetlen a tenzer áramlásának figyelembevétele. A legtöbb népet továbbra is érdekli a mély tanulási görbét képező tensorflow. A fenti beszélgetésből megtudtuk, hogy a TensorFlow a legjobb megoldás minden gépi tanulási igényre. Hihetetlenül értékes adatok elemzésének és előrejelzésének felépítéséhez. Segít millió adatkészlet képzésében az ügyfelek valószínűsége szerint bányászmintákhoz. Láttuk alkalmazásukat, amelyek befolyásolják a gépi tanulási technológiát.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a Mi a TensorFlow webhelyhez? Itt tárgyaltuk a TensorFlow fogalmait, meghatározását, működését, alkalmazási körét, felhasználását és előnyeit. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Adatmodellek a DBMS-ben
- Mi az adatmegjelenítés?
- Mi az adattudomány?
- Teljes útmutató a Teradata-hoz?
- TensorFlow vs Spark | Összehasonlítás