큐:
기계 학습에서 TensorFlow의 역할은 무엇입니까?
ㅏ:TensorFlow는 기계 학습 작업에 대한 Google의 인기있는 기여입니다. 그것
으로 구성되다 알고리즘을 모델링하고 신경망 및 기타 기계 학습 기술을 구축하는 데 도움이되는 데이터 흐름 그래프가있는 오픈 소스 리소스 집합.
Python과 같은 프로그래밍 언어 및 다양한 유형의 라이브러리와 조정
누피 TensorFlow는 엔지니어가 기계 학습 시스템을 효과적으로 설계 할 수 있도록 도와줍니다. 소프트웨어 라이브러리에는 머신 러닝 분류, 인식 및 검색에 도움이되는 자체 데이터 흐름 그래프 모음이 있습니다. (TensorFlow가 기계 학습 시스템에 왜 그렇게 인기가 있습니까?를 읽으십시오.)
TensorFlow는 Python 라이브러리입니다. 그것은 할 수 있습니다
하는데 사용될 딥 러닝 모델을 만들거나 다른 래퍼 라이브러리에서
건축되다 TensorFlow 위에
, 기본적으로 TensorFlow는 혁신을위한 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 리소스의 주요 에코 시스템을 제공합니다. 이미지 인식 또는 기타 최신 용도의 기술을 스핀 업하는 사용자 친화적 인 방법입니다.
TensorFlow를 사용하는 회사는 다음과 같습니다.
AirBnB eBay, Intel, Uber, Snapchat, Twitter 및 IBM 등이 있습니다.
텐서 플로우
많은 다른 환경. 초보자가 TensorFlow의 유틸리티를 살펴보면
시작하다 라이브러리와 리소스가 기계 학습 프로젝트에 어떻게 기여하는지 이해합니다. 데이터 흐름 그래프는 기계 학습에서 발생하는 수학적 계산 및 연산을 시각화하는 방법입니다.
이 유틸리티는 TensorFlow를 개발자 툴킷의 인기있는 부분으로 만듭니다.
체크 아웃 : TensorFlow : 오픈 소스 ML Framework Pro가되는 6 가지 과정
