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O aprendizado de máquina é considerado uma disciplina complexa. No entanto, implementar modelos de aprendizado de máquina tende a ser muito menos difícil em comparação ao que costumava ser. Isso se deve à ajuda de estruturas de aprendizado de máquina, como o TensorFlow do Google. Isso facilita o processo necessário de aquisição de dados, refinamento de resultados futuros, modelos de treinamento e previsão de serviços.

O que é o TensorFlow?

O TensorFlow é considerado como um tipo de estrutura de aprendizado de máquina de código aberto que todos podem usar. É um tipo de biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto que pode ser usado tanto para pesquisa quanto para produção. Com o TensorFlow, iniciantes e também especialistas podem obter APIs para desenvolver especificamente para desktop, dispositivos móveis, web e nuvem.

O TensorFlow é capaz de agrupar um grande grupo de aprendizado de máquina, bem como modelos de aprendizagem profunda (ou redes neurais), além de algoritmos. Isso os torna úteis por meio de uma metáfora comum. O TensorFlow emprega o Python para oferecer um tipo de APU conveniente para o front-end necessário para a criação de aplicativos com este framework, enquanto executa esses aplicativos especificamente no C ++ de alto desempenho.

O TensorFlow é capaz de treinar e também executar redes neurais profundas necessárias para classificação de dígitos manuscritos, simulações baseadas em PDE (ou equações diferenciais parciais), reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, incorporação de palavras, modelos seqüência-a-sequência presentes para tradução automática, bem como redes neurais recorrentes. O TensorFlow é capaz de suportar a previsão de produção e isso em escala, empregando os mesmos modelos utilizados para treinamento.

Leia mais para saber mais sobre o TensorFlow, como ele funciona e como ele pode ajudar sua empresa a sair.

Processando e como funciona

O TensorFlow tende a ser considerado como uma biblioteca de software de código aberto que é útil para cálculos numéricos de alto desempenho. A arquitetura flexível que permite a implantação fácil ocorre de computação, particularmente em algumas plataformas (ex .: CPUs, GPUs, TPUs), além de desktops, clusters de servidores, dispositivos móveis e periféricos.

Foi originalmente desenvolvido por engenheiros juntamente com pesquisadores que pertenciam à equipe do Google Brain dentro da organização de inteligência artificial do Google. Diz-se que o TensorFlow vem com um bom suporte para aprendizado de máquina e aprendizado profundo. O tipo numérico flexível de núcleo de computação é empregado em muitos outros domínios científicos.

O TensorFlow permite que os desenvolvedores criem gráficos de fluxo de dados. Estas são estruturas que descrevem a forma como os dados se movem através de algum gráfico, ou até mesmo uma série que consiste em nós de processamento. Quando se trata de cada nó dentro do gráfico, isso representa uma operação matemática. Cada conexão ou borda presente entre nós tende a ser uma matriz de dados multidimensional, também conhecida como tensor.

Você pode estar se perguntando como o TensorFlow dá tudo isso. O TensorFlow fornece isso para alguns programadores com a ajuda da linguagem Python. Se você não usou Python, isso não é difícil de aprender e também trabalhar. Até oferece maneiras convenientes de expressar a maneira pela qual as abstrações de alto nível podem ser acopladas. Considerando nós mais tensores em TensorFlow, esses são objetos Python, além disso, os aplicativos TensorFlow são aplicativos para Python.

Você deve saber que as operações matemáticas reais não são executadas no Python. Quando se trata das bibliotecas de transformações que estão disponíveis via TensorFlow, elas são escritas como binários C ++ de alto desempenho. Na verdade, o Python apenas direciona o tráfego entre as partes e fornece abstrações de programação de alto nível para interligá-las.

As aplicações do TensorFlow podem ser executadas principalmente em qualquer alvo que seja conveniente. Isso inclui uma máquina local, dispositivos iOS e Android, um cluster dentro da nuvem, CPUs ou também GPUs. Para aqueles que empregam a própria nuvem do Google, eles podem executar o TensorFlow na Unidade de Processamento TensorFlow ou no silício TPU personalizada do Google, particularmente para maior aceleração. No entanto, os modelos resultantes desenvolvidos pelo TensorFlow podem ser implementados em praticamente qualquer dispositivo em que estes sejam utilizados para servir as previsões.

Abaixo está uma descrição de como funciona TensorFlow com GPU Support particularmente no Ubuntu EC2 Instance, funciona.

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Como o TensorFlow pode ajudar sua empresa a sair?

O maior benefício que o TensorFlow oferece para o desenvolvimento de aprendizado de máquina tende a ser abstração. Em vez de manipular os detalhes principais presentes na implementação de algoritmos, ou mesmo descobrir formas corretas de conseguir acoplar a saída especificamente de uma função e que a entrada especificamente de outra, um desenvolvedor é capaz de se concentrar na lógica geral presente da outra. aplicação. Olhando para TensorFlow, isso lida com os detalhes presentes nos bastidores.

O TensorFlow até oferece mais conveniências para os desenvolvedores que precisam de depuração e também para obter introspecção com precisão nos aplicativos do TensorFlow. Considerando o modo de execução ávido, isso permite avaliar e até mesmo modificar cada operação de gráfico separadamente e também de forma transparente, em vez de construir o gráfico completo como um único objeto opaco, avaliando tudo isso de uma só vez. Com a suíte de visualização TensorBoard, você pode inspecionar e até criar o perfil da maneira como os gráficos são executados por meio de um painel interativo e baseado na Web.

O TensorFlow é até capaz de obter vantagens através do apoio de uma útil peça comercial da lista A presente no Google. Quando se trata do Google, ele alimentou o ritmo acelerado de desenvolvimento presente por trás desse projeto e também criou muitas ofertas importantes em torno do TensorFlow, que permitem que ele seja mais fácil de implantar e também mais fácil de usar.

Você precisa saber que alguns detalhes da implementação específica do TensorFlow permitem que seja difícil obter resultados de treinamento de modelo completamente determinísticos especificamente para alguns trabalhos de treinamento.

Abaixo está uma imagem de como funciona o TensorFlow com o Android.

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