Susipažinkite su "TensorFlow" - pirmaujančia "Google" atvirojo kodo mašinų mokymosi biblioteka
Bendrovėje mprofi AG siūlome visapusišką pagalbą diegiant ir naudojant "TensorFlow" - pirmaujančią atvirojo kodo mašininio mokymosi platformą. Mūsų patyrusių IT ekspertų ir skaitmeninimo konsultantų komanda glaudžiai bendradarbiaus su jumis, kad sukurtų jūsų reikalavimus atitinkančius individualius sprendimus.
Kas yra "TensorFlow"?
TensorFlow yra į duomenų srautą orientuoto programavimo sistema, dažnai naudojama mašininiam mokymuisi. Pavadinimas "TensorFlow" kilęs iš skaičiavimo operacijų, kurias dirbtiniai neuronų tinklai atlieka su daugiamačiais duomenų laukais, vadinamais tenzoriais. Iš pradžių ją sukūrė "Google Brain" komanda "Google" vidiniam naudojimui, o 2015 m. ji buvo išleista pagal atvirojo kodo licenciją Apache 2.0.
Programoje "TensorFlow" matematinės operacijos pateikiamos grafo pavidalu, kuriame vaizduojamas nuoseklus visų "TensorFlow" atliekamų operacijų srautas. Paprastas "TensorFlow" naudojimo pavyzdys būtų dviejų konstantų apibrėžimas ir jų dauginimas "TensorFlow" sesijoje.
Naudodamiesi mūsų pagalba galite veiksmingai integruoti "TensorFlow" į savo organizaciją ir pasinaudoti daugeliu jo funkcijų. Tai apima duomenų rengimą ir apdorojimą, ML modelių kūrimą, iš anksto apmokytų modelių naudojimą arba savų kūrimą, modelių paleidimą gamyboje ir jų našumo stebėjimą, taip pat "TensorFlow" naudojimą realioms problemoms spręsti naudojant ML.
Be to, "TensorFlow" leidžia greičiau kurti ML programas ir kurti keičiamo mastelio ML sprendimus. Modelius galite diegti bet kur ir bet kokiu mastu, įskaitant žiniatinklį, mobiliuosius ir kraštinius įrenginius bei serverius.
Svarbu pažymėti, kad "TensorFlow" sukūrė "Google" ir ji naudojama komerciniuose "Google" produktuose, pavyzdžiui, kalbos atpažinimo, "Gmail", "Google Photos" ir "Google Search".
"TensorFlow" įgyvendinta "Python" ir "C++" programavimo kalbomis ir palaiko "Python", "C", "C++", "Go", "Java", "JavaScript" ir "Swift". Taip pat yra trečiųjų šalių bibliotekų, skirtų kitoms kalboms, pavyzdžiui, C#, Haskell, Julia, R, Scala, Rust, OCaml ir Crystal.
Apie "TensorFlow" pateikiama daugiau informacijos, pavyzdžiui, apie "Tensor Processing Units" (TPU) naudojimą mašininiam mokymuisi spartinti1, atvirojo kodo gilaus mokymosi bibliotekos "Keras" integravimą į "TensorFlow Core API" ir patobulinimus 2019 m. rugsėjo mėn. išleistoje "TensorFlow 2.0" versijoje.
Kai kurios iš šių temų yra sudėtingos ir reikalauja išsamesnių paaiškinimų. Jei norėtumėte sužinoti daugiau informacijos apie tam tikrą "TensorFlow" aspektą, praneškite man.