Q:
Vai trò của TensorFlow trong học máy là gì?
A:TensorFlow là đóng góp phổ biến của Google cho công việc học máy. Nó
bao gồm một bộ tài nguyên nguồn mở với các biểu đồ luồng dữ liệu giúp mô hình hóa các thuật toán và xây dựng các mạng thần kinh và các công nghệ máy học khác.
Phối hợp với các ngôn ngữ lập trình như Python và các loại thư viện khác nhau như
Numpy , TensorFlow giúp các kỹ sư thiết kế hệ thống máy học hiệu quả. Thư viện phần mềm có bộ sưu tập các biểu đồ luồng dữ liệu riêng giúp phân loại, nhận thức và khám phá máy học. (Đọc tại sao TensorFlow lại phổ biến cho các hệ thống máy học?)
TensorFlow là một thư viện Python. Nó có thể
đã từng tạo các mô hình học tập sâu hoặc các thư viện trình bao bọc khác có thể
được xây dựng trên đỉnh của TenorFlow
, Về cơ bản, TensorFlow cung cấp một phần quan trọng của một hệ sinh thái gồm các công cụ, thư viện và tài nguyên cộng đồng để đổi mới. Đó là một cách thân thiện với người dùng để cải tiến các công nghệ để nhận dạng hình ảnh hoặc sử dụng hiện đại khác.
Các công ty sử dụng TensorFlow bao gồm
AirBnB , eBay, Intel, Uber, Snapchat, Twitter và IBM, trong số nhiều người khác.
TensorFlow chạy trong
một số môi trường khác nhau. Nhìn vào tiện ích của TensorFlow cho phép người mới bắt đầu
bắt đầu hiểu làm thế nào các thư viện và tài nguyên đóng góp cho các dự án máy học. Các biểu đồ luồng dữ liệu là một cách để hình dung các tính toán và hoạt động toán học xảy ra trong học máy.
Tiện ích đó làm cho TensorFlow trở thành một phần phổ biến trong bộ công cụ của nhà phát triển.
Hãy xem: TensorFlow: 6 khóa học để trở thành ML Framework Pro nguồn mở
