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L'apprendimento automatico è considerato una disciplina complessa. Tuttavia, l'implementazione di modelli di machine learning tende ad essere molto meno dura rispetto a come era una volta. Ciò è dovuto all'aiuto di framework di apprendimento automatico, come TensorFlow di Google. Questi facilitano il processo necessario per acquisire dati, perfezionare i risultati futuri, i modelli di formazione e fornire previsioni.

Cos'è TensorFlow

TensorFlow è considerato un tipo di framework di apprendimento open source che tutti possono utilizzare. È un tipo di libreria di apprendimento automatico open source che può essere utilizzato sia per la ricerca che per la produzione. Con TensorFlow, i principianti e anche gli esperti possono ottenere API in modo da svilupparsi appositamente per desktop, dispositivi mobili, web e cloud.

TensorFlow è in grado di unire insieme un ampio gruppo di machine learning e modelli di deep learning (o reti neurali) più algoritmi. Li rende utili attraverso una metafora comune. TensorFlow impiega Python in modo da fornire un APU di tipo front-end utile per la creazione di applicazioni con questo framework, eseguendo al contempo applicazioni specifiche in C ++ ad alte prestazioni.

TensorFlow è in grado di addestrare ed eseguire reti neurali profonde richieste per la classificazione di cifre manoscritte, PDE (o equazioni differenziali parziali), tipi di simulazioni, riconoscimento di immagini, elaborazione del linguaggio naturale, embeddings di parole, modelli sequenza-sequenza presenti per la traduzione automatica, così come le reti neurali ricorrenti. TensorFlow è in grado di supportare la previsione di produzione e su larga scala, utilizzando gli stessi modelli utilizzati per la formazione.

Continuate a leggere per saperne di più quando si tratta di TensorFlow, come funziona e come può aiutare la vostra attività.

Elaborazione e come funziona

TensorFlow tende ad essere considerato come una libreria software open source che è utile per il calcolo numerico ad alte prestazioni. L'architettura flessibile che consente è facile implementare la computazione del calcolo in particolare su una varietà di piattaforme (ad esempio CPU, GPU, TPU), inoltre da desktop, cluster di server, dispositivi mobili più edge.

È stato originariamente sviluppato da ingegneri insieme a ricercatori appartenenti al team Google Brain all'interno dell'organizzazione IA di Google. Si dice che TensorFlow abbia un buon supporto per l'apprendimento automatico e l'apprendimento approfondito. Il flessibile tipo numerico di nucleo di calcolo viene impiegato in molti altri campi scientifici.

TensorFlow consente agli sviluppatori di creare grafici di flussi di dati. Queste sono strutture che descrivono il modo in cui i dati si muovono attraverso un grafico o persino una serie che consiste nell'elaborare i nodi. Quando si tratta di ciascun nodo all'interno del grafico, rappresenta un'operazione matematica. Ogni connessione o edge presente tra i nodi tende ad essere un array di dati multidimensionale, noto anche come tensore.

Forse ti starai chiedendo in che modo TensorFlow dà tutto questo. TensorFlow fornisce questo per alcuni programmatori con l'aiuto del linguaggio Python. Se non hai usato Python, questo non è difficile da imparare e anche lavorare con. Fornisce anche modi convenienti per esprimere il modo in cui le astrazioni di alto livello possono essere accoppiate insieme. Considerando i nodi più i tensori in TensorFlow, questi sono oggetti Python, inoltre le applicazioni TensorFlow sono addirittura applicazioni Python.

Dovresti sapere che le effettive operazioni matematiche non vengono eseguite all'interno di Python. Quando si tratta delle librerie di trasformazioni disponibili tramite TensorFlow, queste sono scritte come binari C ++ ad alte prestazioni. In effetti Python dirige solo il traffico tra i pezzi e fornisce astrazioni di programmazione di alto livello in modo da agganciarle tra loro.

Le applicazioni TensorFlow sono in grado di essere eseguite su quasi tutti i target che è conveniente. Questo include una macchina locale, iOS e dispositivi Android, un cluster nel cloud, CPU o anche GPU. Per coloro che utilizzano il cloud di Google, possono eseguire TensorFlow su TensorFlow Processing Unit o TPU in silicio su misura per un'ulteriore accelerazione. Tuttavia i modelli risultanti sviluppati da TensorFlow sono in grado di essere implementati su quasi tutti i dispositivi in cui questi verranno utilizzati per fornire previsioni.

Di seguito è riportata una descrizione di come funziona TensorFlow con supporto GPU, in particolare nell'istanza di Ubuntu EC2.

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Come può TensorFlow aiutare la tua attività?

Il maggior vantaggio che TensorFlow offre per lo sviluppo dell'apprendimento automatico tende ad essere un'astrazione. Piuttosto che gestire i dettagli principali presenti negli algoritmi di implementazione, o anche capire i modi corretti per essere in grado di attaccare l'output in modo specifico di una funzione e che specificamente all'input di un altro, uno sviluppatore è in grado di concentrarsi sul presente logico generale del applicazione. Guardando TensorFlow, questo gestisce i dettagli presenti dietro le quinte.

TensorFlow offre anche più comodità per gli sviluppatori che richiedono il debugging e che acquisiscono anche l'introspezione con precisione nelle app TensorFlow. Considerando la modalità di esecuzione desiderosa, ciò consente di valutare e persino modificare ogni operazione di grafico separatamente e anche in modo trasparente, piuttosto che costruire il grafico completo come un singolo oggetto opaco, valutando tutto questo contemporaneamente. Con la suite di visualizzazione TensorBoard è possibile ispezionare e persino definire il modo in cui i grafici vengono eseguiti tramite un dashboard interattivo e basato sul Web.

TensorFlow è persino in grado di ottenere vantaggi grazie al supporto di un utile outfit commerciale di tipo A presente su Google. Quando si tratta di Google, ha alimentato il ritmo veloce di sviluppo presente dietro questo progetto e ha anche creato molte importanti offerte su TensorFlow che le consentono di essere più facile da implementare e anche più facile da usare.

È necessario sapere che alcuni dettagli della particolare implementazione di TensorFlow consentono di ottenere risultati di allenamento modello completamente deterministici specifici per alcuni lavori di formazione.

Di seguito è riportata un'immagine del funzionamento di TensorFlow con Android.

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