Увод у ТенсорФлов?
Машинско учење је громак технологије у пословном домену, а многи сектори користе их за велика предузећа. Користити ову технологију на прави начин је велика ствар, за спашавање овог тензорфлома развијен је од стране Гоогле-а и отворен је у 2015. години. Имају пуно уграђених функција и руковања подацима; лакше је приликом развоја новог алгоритма. Са друге стране, пружа комплетну инфраструктуру за рад са машинским учењем, а највише се користи у истраживачким радовима. Машинско учење уочава сложене обрасце на подацима о системима за доношење добрих одлука. Тенсорфлов је створен јер има ограничену моћ обраде и користи се за послуживање предвиђања.
Тенсорфлов има три главне компоненте, а то су:
- ТенсорФлов АПИ
- ТенсорФлов Сервинг
- Тенсор Боард
Дефиниција
Дефинисана је као оквир за узорке и уређаје. То је питон отвореног кода који је симпатичан са симболичком математичком библиотеком и дефинисан да гради и дизајнира моделе дубоког учења користећи графиконе протока података. А објавио га Гоогле као библиотеку машинског учења отвореног кода. Тенсорфлов библиотека ради бројне израчуне уз помоћ графикона протока података.
Разумевање ТенсорФлов-а
Тенсор је најчешће кориштен оквир због своје флексибилности такође пружа добру погодност за уклањање погрешака у апликацијама за тенсорфлов. Може се замислити као добар програмски систем где су операције распоређене као графикони. Изводи се на разним платформама, а инсталација се врши помоћу пип окружења. Тенсор има бројне димензије података који су представљени помоћу Ранга. Тенсорфлов пружа АПИ-је за рад са ГО програмима у које можете да увезете и дефинишете графиконе. Чворови представљају математичке операције, ивица представља да је низ података вишедимензионалан. Ова апликација се покреће на локалној машини, Андроид уређајима, гоогле царини.
Како ТенсорФлов олакшава рад?
То чини посао лакшим и практичнијим. Најзначајнија карактеристика је тензорска плоча која нам омогућава да визуелно прикажемо и графички пратимо рад тензора. Машинско учење се увелико ослања на концепте матрице којима се приступа у вишедимензионалном низу, тенсорфлов делује врло брзо у рачунању матрице, а њима се може приступити на језицима као што су Питхон, Ц ++. Овај алат је толико флексибилан да ради због својих библиотечких АПИ-ја, који раде на ЦПУ-у и ГПУ-у. Можете учитати податке на два најбоља начина: учитавање података у меморију, цјевовод података. ове методе веома добро функционишу са вишим низима података.
Шта можете учинити са ТенсорФловом?
Тенсорфлов је познат по томе што ствара методе учења, прикупља податке, примењује методе обуке, процес анализе предвиђања и коначно стиче будуће резултате. Са само једноставном линијом кода у питхон-у се ствара секвенцијална неуронска мрежа. И следеће уз помоћ ЈаваСцрипта можемо обучити огледне скупове података и извршити их у претраживачу користећи .јс екстензију. постоји много случајева употребе са ТенсорФлов-ом, а популарни случајеви су апликације засноване на тексту као што су детекција језика, сентиментална анализа. Следи препознавање слике а такође и рад на препознавању видеа
Предности ТенсорФлов-а
- Предност употребе ТенсорФлов-а је што пружају апстракцију за примену машинског учења.
- Они ефикасно раде са сложеним математичким израчунима с вишедимензионалним низовима.
- Лепота Тенсорфлова је у томе што имају боље визуелне графичке карактеристике. Можете да визуализујете сваки од правца графикона одговарајућом конструкцијом. Најбоља ствар је што су отвореног кода и лако се прилагођавају разним невероватним библиотечким производима, а такође добро раде и у дистрибуираном рачунању.
- Цевоводу нуде да паралелно тренира више неуронских мрежа.
Зашто требамо користити ТенсорФлов?
Користећи тенсорфлов можемо створити добре визуализације и документацију и имати широку подршку заједнице. Тенсорфлов је углавном инспирисан јер се користи за класификацију, откривање предвиђања и идентификовање образаца, примену перцепција и креације. Коришћен је у апликацијама за машинско учење и производном делу Гооглеа како би развио оптимизовано решење. Апликације попут здравствене заштите, гоогле производа, друштвених медија, рекламе користе напредно машинско учење и управо је тенсорфлов који помаже да се постигне циљ.
ТенсорФлов Сцопе
Софтвер Тенсорфлов се ажурира и има брзи раст у годинама које следе. То се у потпуности сматра будућношћу моделирања машинског учења. Постоји пуно врхунских компанија које користе Тенсорфлов за своје истраживачке аспекте, попут Блоомберга, гооглеа, интел, дубоког ума, ГЕ здравствене заштите, еБаиа итд. Тенсорфлов су најпознатији по проналажењу улоге у великим компанијама, академицима, посебно гоогле производима . Чак су и кренули својим радним путем у облаку, мобилним уређајима.
Зашто нам треба ТенсорФлов?
Имајући Грапх моделе, ово је добро за распоређивање неуронских мрежа. Помоћне библиотеке тенсорфлова помажу у уклањању погрешака, визуализирају моделе које имплементира. Лако можете имплементирати алгоритме дубоког учења и то је иновативна технологија која ствара бројне могућности каријере.
Како ће вам технологија тенсорфлов помоћи у расту каријере?
Према тензорској заједници, технологија заснована на облаку и велики подаци и даље имају нагли раст на тржишту на којем користе методе дубоког учења. Подразумева се да би за учење тенсорфлова требало снажан захтев да буде експерт за дубоко учење. Имају бољи потез у каријери, јер су паметнији у рјешавању сложених проблема учења података. Тенсорфлов се бави широким спектром проблема вештачке интелигенције; стога то води до добрих могућности за запошљавање у окружењу аналитичара података. Многи институти за обуку оријентисани ка каријери су упућени у ову обуку како би аспиранти постали спремни за индустрију.
Закључак
Уопште, за визуализацију дубоког учења тада је најважније ићи с већим током. Већину људи још увек занима тенсорфлов који формира дубоку кривуљу учења. Из горње дискусије смо сазнали да је ТенсорФлов најбоље решење за све потребе машинског учења. Они су невероватно вредни за конструисање анализе података и предвиђања. То помаже у обуци милиона скупова података како би се минирали обрасци према вјероватноћи корисника. Видели смо случајеве њихове употребе који утичу на технологију машинског учења.
Препоручени чланак
Ово је водич за шта је ТенсорФлов? Овдје смо разговарали о концептима, дефиницији, раду, опсезима, употребама и предностима ТенсорФлов-а. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Модели података у ДБМС-у
- Шта је визуализација података
- Шта је наука о подацима
- Комплетан водич за Терадата?
- ТенсорФлов вс Спарк | Поређење