TensorFlow - это самая популярная библиотека для машинного и глубокого обучения, созданная командой Google Brain.
Она работает с различными языками программирования, включая Python, C++, Java и другие, что обеспечивает широкий круг разработчиков возможностью использовать библиотеку.
Тензоры
В основе TensorFlow лежат тензоры - это контейнеры для чисел различных измерений и форм. Они представляют собой основные структуры данных, используемые для представления многомерных массивов информации. Например, скаляр - это тензор нулевого порядка (просто число), вектор - это тензор первого порядка (список чисел), а матрица - это тензор второго порядка (таблица чисел). Тензоры применяются в различных областях, таких как математика, физика, инженерия, а также в машинном и глубоком обучении для обработки и анализа данных, таких как изображения и звук.
Особенности
TensorFlow обладает рядом особенностей, которые делают его популярным среди разработчиков.
Библиотека предлагает гибкую архитектуру и большое количество API для работы с данными, визуализации и деплоя моделей.
TensorFlow оптимизирован для эффективного выполнения операций на различных устройствах, включая центральные процессоры (CPU), графические процессоры (GPU) и специализированные процессоры (TPU).
Применение
TensorFlow широко используется в самых передовых областях науки и бизнеса. Библиотека помогает в идентификации объектов на изображениях МРТ, рекомендации песен в музыкальных сервисах и идентификации мошеннических транзакций в платежных системах. TensorFlow также применяется в программировании искусственного интеллекта и самоуправляемых машин.
Нейронная Сеть
Существуют различные подходы для построения нейронных сетей с использованием TensorFlow , включая Subclassing для опытных пользователей и работу с простым в использовании Keras для начинающих.
Процесс включает создание основной модели, настройку функций активации и гиперпараметров, обучение модели на определенных данных с последующим улучшением ее точности.
Если вы открыли для себя что-то новое и интересное прочитав данную статью, я буду очень рад если вы подпишитесь и поставите лайк:)
До новых встреч!
