प्रश्न:
मशीन सीखने की प्रणाली के लिए TensorFlow इतना लोकप्रिय क्यों है?
ए:मशीन लर्निंग (ML) में एक बड़ा ट्रेंड चल रहा है - प्रोग्रामर TensorFlow नामक एक टूल की ओर झुके हुए हैं, जो एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी प्रोडक्ट है, जो एमएल में ट्रेनिंग डेटा सेट बनाने और इस्तेमाल करने में निहित कुछ प्रमुख काम की सुविधा देता है। मशीन लर्निंग के लिए टेंसोरफ्लो को अपनाने वाले बड़े नामों के साथ, लोकप्रियता स्पष्ट है। सवाल यह है कि क्यों TensorFlow एक विजेता के रूप में उभरा है।
एक तरफ, ऐसा मामला बनाया जाना है कि कुछ TensorFlow की लोकप्रियता इसकी उत्पत्ति पर आधारित है। मूल रूप से Google ब्रेन द्वारा विकसित, TensorFlow मुख्य रूप से एक "Google उत्पाद" है और इसलिए यह एक खुले-स्रोत Apache लाइसेंस के तहत सॉफ़्टवेयर जारी करने के लिए Google के कदम के बावजूद, घरेलू नाम की प्रतिष्ठा का आनंद लेता है। ऐसे भी संकेतक हैं कि TensorFlow अपने कुछ प्रतिस्पर्धियों की तुलना में बेहतर विपणन किया गया है। एक और कारक बड़ा अपनाने वाला हो सकता है; उदाहरण के लिए, TensorFlow का उपयोग करने के लिए DeepMind की पसंद अन्य डेवलपर्स को "डोमिनो प्रभाव" के साथ प्रभावित कर सकती है जो अक्सर उद्योग के प्रभुत्व में एक निश्चित सॉफ़्टवेयर टूल को धक्का देता है।
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दूसरी ओर, कई सम्मोहक कारण हैं कि क्यों कोई कंपनी अन्य मशीन लर्निंग टूल्स पर TensorFlow का उपयोग करना चाहती है। उनमें से कुछ को TensorFlow के सुलभ और "पठनीय" सिंटैक्स के साथ करना है, जो इन प्रोग्रामिंग संसाधनों को उपयोग में आसान बनाने के लिए आवश्यक है। मशीन लर्निंग पहले से ही ऐसी कठिन पहाड़ी पर चढ़ने के लिए है कि हितधारक अनिच्छुक सिंटैक्स के साथ कुश्ती नहीं करना चाहते हैं।
TensorFlow की लोकप्रियता के अन्य तत्वों का इसके निर्माण के साथ क्या करना है: कुछ विशेषज्ञ TensorFlow के API की कार्यक्षमता के बारे में भावुक हैं जो मोबाइल से लिंक कर सकते हैं या बेहतर पहुंच ला सकते हैं। TensorFlow का समर्थन करने वाला एक जीवंत समुदाय भी है, जो अपनी टोपी में एक और पंख है। वैकल्पिक रूप से, डेवलपर्स त्रुटि में कमी या कोड पुनरावृत्ति जैसे मैट्रिक्स को देख सकते हैं और पा सकते हैं कि, कई मामलों में, TensorFlow का उपयोग करके कोडबेस प्रोजेक्ट पर त्रुटियों को कम कर सकते हैं या स्केलिंग में मदद कर सकते हैं।
इसके अलावा, TensorFlow की अंतर्निहित कार्यक्षमता है जो एक ड्रॉ भी हो सकती है: इंटरैक्टिव लॉगिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन मॉडल जैसे आइटम, और मल्टी-जीपीयू समर्थन जैसे प्लेटफ़ॉर्म विकल्प, डेवलपर की उंगलियों के लिए और भी अधिक विकल्प लाते हैं। मशीन लर्निंग को वर्चुअलाइज करने और इसे आंतरिक सर्वर फार्मों से अनलिस्ट करने के लिए एक सामान्य तर्क है कि TensorFlow मदद करता है - जो कि इक्कीसवीं सदी के आईटी में आम तौर पर एक बड़ा मूल्य है।
मशीन लर्निंग परियोजनाओं की एक विस्तृत स्पेक्ट्रम के लिए टेन्सरफ्लो की अपार अपील में यह सभी कारक; उपकरण का उपयोग नासा और अन्य सरकारी एजेंसियों के साथ-साथ निजी क्षेत्र के दिग्गजों के प्रभावशाली रोस्टर द्वारा किया जाता है। सवाल यह होगा कि हमारे डिजिटल दुनिया के भविष्य के लिए TensorFlow और अन्य उपयोगिताओं में क्या नई प्रगति संभव है।
