TensorFlow est une plate-forme open source pour L’apprentissage automatique en intelligence artificielle, qui permet aux chercheurs et aux développeurs de créer et de former rapidement des modèles d’apprentissage automatique. TensorFlow a été développé à l’origine par Google Brain et publié le 2015.
La plateforme TensorFlow est composée d’un Ensemble d’outils, Bibliothèques et ressources open source qui permettent aux développeurs de créer et d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique. TensorFlow peut également être utilisé pour optimiser et déployer des modèles d’apprentissage automatique sur une variété de Appareils connectés, des smartphones et ordinateurs portables à Centres de données.
Fonctionnement de TensorFlow
TensorFlow utilise un Architecture de calcul appelée Dataflow, qui permet aux développeurs de créer efficacement des modèles d’apprentissage automatique. Dans le flux de données, Les données sont représentées par la forme Tenseurs, qui sont des tableaux multidimensionnels de données. Les modèles d’apprentissage automatique sont représentés par la forme Graphes computationnels, qui sont des ensembles de nœuds et d’arêtes qui représentent des opérations mathématiques.
Pour former un modèle de machine learning, Les données sont transmises par le graphe de calcul, qui effectue ensuite les opérations nécessaires pour apprendre des données. Les résultats d’apprentissage peuvent être utilisés pour optimiser le modèle, soit en modifiant les poids des nœuds, soit en ajoutant ou en supprimant des nœuds du graphique.
Avantages de TensorFlow
TensorFlow offre plusieurs avantages par rapport aux autres frameworks de machine learning, Y compris:
- Flexibilité: TensorFlow permet aux développeurs de créer des modèles de machine learning de tout type, Des simples réseaux neuronaux aux modèles d’apprentissage profond.
- Évolutivité: TensorFlow peut être utilisé pour former et déployer des modèles d’apprentissage automatique sur une variété d’appareils, des smartphones et ordinateurs portables aux centres de données.
- Rendement: TensorFlow a été optimisé pour utiliser la puissance de calcul des GPU et des TPU, vous permettant d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique plus rapidement.
Inconvénients de TensorFlow
TensorFlow présente quelques inconvénients, Y compris:
- Complexité: TensorFlow est une plateforme très flexible, Mais cela peut aussi le rendre difficile à apprendre et à utiliser..
- Incompatibilité: TensorFlow n’est disponible que pour les appareils avec 64 Mors.
TensorFlow pour les débutants
TensorFlow est une plate-forme open source pour l’apprentissage automatique où vous pouvez implémenter des algorithmes d’apprentissage en profondeur. TensorFlow a été créé à l’origine par Google Brain et est actuellement maintenu par Google.
Il existe de nombreuses ressources disponibles pour apprendre à utiliser TensorFlow, De la documentation officielle aux livres et cours. Dans ce guide, nous aborderons les cours pour apprendre TensorFlow.
Cours TensorFlow pour débutants Udacity
Il s’agit d’un cours gratuit d’Udacity qui vise à enseigner aux débutants comment utiliser TensorFlow pour créer des modèles d’apprentissage automatique.. Le cours est composé de leçons théoriques et pratiques, et à la fin de celui-ci, les étudiants doivent être capables de mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de TensorFlow.
Cours TensorFlow pour les scientifiques des données Coursera
Ce cours est conçu pour les scientifiques des données qui veulent apprendre à utiliser TensorFlow pour leurs projets. Le cours est composé de leçons théoriques et pratiques, et à la fin, les étudiants doivent être capables de mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de TensorFlow.
TensorFlow: Deep Learning pour l’informatique numérique
Il s’agit d’un livre qui enseigne aux lecteurs comment utiliser TensorFlow pour créer des modèles d’apprentissage automatique.. Le livre est composé de leçons théoriques et pratiques, et à la fin de celui-ci, les lecteurs doivent être capables d’implémenter des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de TensorFlow.