TensorFlow ist eine Open-Source-Plattform für Maschinelles Lernen in der künstlichen Intelligenz, die es Forschern und Entwicklern ermöglicht, Modelle für maschinelles Lernen schnell zu erstellen und zu trainieren. TensorFlow wurde ursprünglich von Google Brain entwickelt und veröffentlicht auf 2015.
Die TensorFlow-Plattform besteht aus einem Toolset, Open-Source-Bibliotheken und -Ressourcen, mit denen Entwickler Modelle für maschinelles Lernen erstellen und trainieren können. TensorFlow kann auch verwendet werden, um maschinelle Lernmodelle für eine Vielzahl von Angeschlossene Geräte, von Smartphones und Laptops bis hin zu Rechenzentren.
Funktionsweise von TensorFlow
TensorFlow verwendet eine Compute-Architektur namens Dataflow, die es Entwicklern ermöglicht, Machine Learning-Modelle effizient zu erstellen. Im Datenfluss, Die Daten werden dargestellt als Spannmuskeln, bei denen es sich um mehrdimensionale Datenarrays handelt. Machine Learning-Modelle werden dargestellt als Computergraphen, Dies sind Mengen von Knoten und Kanten, die mathematische Operationen darstellen.
So trainieren Sie ein Machine Learning-Modell, Die Daten werden durch den Rechengraphen gespeist, die dann die notwendigen Operationen durchführt, um aus den Daten zu lernen. Lernergebnisse können zur Optimierung des Modells verwendet werden, entweder durch Ändern der Gewichtung der Knoten oder durch Hinzufügen oder Entfernen von Knoten aus dem Diagramm.
Vorteile von TensorFlow
TensorFlow bietet mehrere Vorteile gegenüber anderen Frameworks für maschinelles Lernen, Einschließlich:
- Flexibilität: Mit TensorFlow können Entwickler Modelle für maschinelles Lernen jeden Typs erstellen, Von einfachen neuronalen Netzen zu Deep-Learning-Modellen.
- Skalierbarkeit: TensorFlow kann verwendet werden, um Machine Learning-Modelle zu trainieren und auf einer Vielzahl von Geräten bereitzustellen, Von Smartphones und Laptops bis hin zu Rechenzentren.
- Ertrag: TensorFlow wurde optimiert, um die Rechenleistung von GPUs und TPUs zu nutzen, Schnelleres Trainieren von Machine Learning-Modellen.
Nachteile von TensorFlow
TensorFlow hat einige Nachteile, Einschließlich:
- Kompliziertheit: TensorFlow ist eine sehr flexible Plattform, Dies kann jedoch auch das Lernen und Verwenden erschweren..
- Inkompatibilität: TensorFlow ist nur für Geräte mit 64 Bit.
TensorFlow für Anfänger
TensorFlow ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, auf der Sie Deep-Learning-Algorithmen implementieren können. TensorFlow wurde ursprünglich von Google Brain erstellt und wird derzeit von Google gepflegt.
Es stehen viele Ressourcen zur Verfügung, um die Verwendung von TensorFlow zu erlernen, Von der offiziellen Dokumentation bis hin zu Büchern und Kursen. Inhalt dieses Handbuchs, Wir werden uns mit den Kursen befassen, um TensorFlow zu erlernen.
TensorFlow-Kurs für Udacity-Einsteiger
Dies ist ein kostenloser Kurs von Udacity, der sich darauf konzentriert, Anfängern beizubringen, wie man TensorFlow verwendet, um maschinelle Lernmodelle zu erstellen.. Der Kurs besteht aus theoretischen und praktischen Lektionen, und am Ende, Studenten sollten in der Lage sein, maschinelle Lernmodelle mit TensorFlow zu implementieren.
TensorFlow-Kurs für Coursera Data Scientists
Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler, die lernen möchten, wie sie TensorFlow für ihre Projekte verwenden können.. Der Kurs besteht aus theoretischen und praktischen Lektionen, und am Ende, Studenten sollten in der Lage sein, maschinelle Lernmodelle mit TensorFlow zu implementieren.
TensorFlow: Deep Learning für numerisches Rechnen
Dies ist ein Buch, das sich darauf konzentriert, den Lesern beizubringen, wie man TensorFlow verwendet, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.. Das Buch besteht aus theoretischen und praktischen Lektionen, und am Ende, Leser sollten in der Lage sein, maschinelle Lernmodelle mit TensorFlow zu implementieren.