TensorFlowは、 人工知能における機械学習, これにより、研究者や開発者は機械学習モデルをすばやく作成してトレーニングできます. TensorFlowはもともとGoogle Brainによって開発され、 2015.
TensorFlowプラットフォームは、 ツールセット, 開発者が機械学習モデルを作成およびトレーニングできるようにするオープンソースライブラリとリソース. TensorFlow は、さまざまな機械学習モデルの最適化とデプロイにも使用できます。 接続されているデバイス, スマートフォンやラップトップから データセンター.
テンソルフローの仕組み
テンソルフローは、 データフローと呼ばれるコンピューティング アーキテクチャ, これにより、開発者は機械学習モデルを効率的に作成できます. データフロー内, データは次のように表されます。 テンソル, データの多次元配列です. 機械学習モデルは次のように表されます。 計算グラフ, これは、数学演算を表すノードとエッジのセットです.
機械学習モデルをトレーニングするには, データは計算グラフを介して供給されます, 次に、データから学習するために必要な操作を実行します. 学習成果を使用してモデルを最適化することができます, ノードの重みを変更するか、グラフにノードを追加または削除します.
テンソルフローの利点
TensorFlow には、他の機械学習フレームワークに比べていくつかの利点があります。, 含む:
- 柔軟性: TensorFlow を使用すると、開発者はあらゆるタイプの機械学習モデルを作成できます。, 単純なニューラルネットワークからディープラーニングモデルまで.
- 拡張性: TensorFlow を使用して、機械学習モデルをトレーニングし、さまざまなデバイスにデプロイできます。, スマートフォンやラップトップからデータセンターまで.
- パフォーマンス: TensorFlow は、GPU と TPU の計算能力を使用するように最適化されています, 機械学習モデルのトレーニングを高速化.
TensorFlow の欠点
TensorFlow にはいくつかの欠点があります, 含む:
- 複雑: TensorFlow は非常に柔軟なプラットフォームです, しかし、これはまた、学習と使用を難しくする可能性があります.
- 非互換性: TensorFlow は、次のプロセッサを搭載したデバイスでのみ使用できます。 64 ビット.
初心者向け TensorFlow
テンソルフロー は、ディープ ラーニング アルゴリズムを実装できる機械学習用のオープン ソース プラットフォームです。. TensorFlow はもともと Google Brain によって作成され、現在は Google によって管理されています。.
TensorFlow の使用方法を学ぶために利用できる多くのリソースがあります。, 公式文書から書籍やコースまで. このガイドでは, TensorFlow を学ぶためのコースに取り組みます.
Udacity による初心者向け TensorFlow コース
これは Udacity の無料コースで、TensorFlow を使用して機械学習モデルを構築する方法を初心者に教えることに重点を置いています。. コースは理論的および実践的なレッスンで構成されています, そしてその最後に, 生徒は TensorFlow を使用して機械学習モデルを実装できるはずです.
Coursera のデータ サイエンティスト向け TensorFlow コース
このコースは、プロジェクトで TensorFlow を使用する方法を学びたいデータ サイエンティスト向けに設計されています。. コースは理論的および実践的なレッスンで構成されています, 最後に, 生徒は TensorFlow を使用して機械学習モデルを実装できるはずです.
テンソルフロー: 数値計算のための深層学習
これは、TensorFlow を使用して機械学習モデルを構築する方法を読者に教えることに焦点を当てた本です。. この本は、理論的および実践的なレッスンで構成されています, そしてその最後に, 読者は TensorFlow を使用して機械学習モデルを実装できるはずです.