प्रश्न:
मशीन सीखने में TensorFlow की भूमिका क्या है?
ए:TensorFlow मशीन सीखने के काम में Google का लोकप्रिय योगदान है। यह
के होते हैं डेटा प्रवाह ग्राफ के साथ संसाधनों का एक खुला स्रोत सेट जो एल्गोरिदम को मॉडल करने और तंत्रिका नेटवर्क और अन्य मशीन सीखने की प्रौद्योगिकियों के निर्माण में मदद करता है।
प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे पायथन और विभिन्न प्रकार के पुस्तकालयों के साथ समन्वय में
Numpy , TensorFlow इंजीनियरों को मशीन लर्निंग सिस्टम को प्रभावी ढंग से डिजाइन करने में मदद करता है। सॉफ़्टवेयर लाइब्रेरी के पास डेटा प्रवाह ग्राफ़ का अपना संग्रह है जो मशीन सीखने के वर्गीकरण, धारणा और खोज में मदद करता है। (पढ़ें क्यों मशीन सीखने की प्रणाली के लिए TensorFlow इतना लोकप्रिय है?)
TensorFlow एक पायथन लाइब्रेरी है। यह
आदि होना डीप लर्निंग मॉडल या अन्य रैपर लाइब्रेरी बना सकते हैं
निर्मित होने दें TensorFlow के शीर्ष पर
, अनिवार्य रूप से, TensorFlow नवाचार के लिए उपकरणों, पुस्तकालयों और सामुदायिक संसाधनों के एक पारिस्थितिकी तंत्र का एक महत्वपूर्ण टुकड़ा प्रदान करता है। यह छवि मान्यता या अन्य आधुनिक उपयोगों के लिए प्रौद्योगिकियों को स्पिन करने के लिए एक उपयोगकर्ता के अनुकूल तरीका है।
TensorFlow का उपयोग करने वाली कंपनियों में शामिल हैं
AirBnB , ईबे, इंटेल, उबेर, स्नैपचैट, ट्विटर और आईबीएम, कई अन्य।
TensorFlow में चलता है
की एक संख्या विभिन्न वातावरण। TensorFlow की उपयोगिता को देखते हुए शुरुआती को सक्षम बनाता है
शुरू करें यह समझें कि पुस्तकालय और संसाधन मशीन शिक्षण परियोजनाओं में कैसे योगदान करते हैं। डेटा प्रवाह रेखांकन गणितीय गणना और मशीन सीखने में होने वाले संचालन की कल्पना करने का एक तरीका है।
यह उपयोगिता TensorFlow को एक डेवलपर के टूलकिट का एक लोकप्रिय हिस्सा बनाती है।
बाहर की जाँच करें: TensorFlow: एक ओपन-सोर्स एमएल फ्रेमवर्क प्रो बनने के लिए 6 पाठ्यक्रम
