. 1 3 4 5 6 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z А Б В Г Д Е З И К Л М Н О П Р С Т У Х Ц Ч
Tc Te Tf Th Tl To Tr Tw
Tel Ten

TensorFlow

Библиотека TensorFlow применяется для создания и обучения глубоких нейронных сетей. Она широко используется в области машинного обучения и искусственного интеллекта. TensorFlow предоставляет различные инструменты и функции для работы с данными, построения моделей, их обучения и оценки.
Для использования TensorFlow сначала необходимо установить библиотеку на компьютер или виртуальное окружение. После этого можно создавать различные вычислительные графы, определяющие структуру нейронной сети, и обучать их на тренировочных данных. TensorFlow обеспечивает возможность распараллеливания вычислений на нескольких устройствах, включая графические процессоры (GPU), что позволяет существенно ускорить процесс обучения моделей.
Для использования TensorFlow можно писать код на языке программирования Python, так как на данный момент официальная поддержка предоставляется только для этого языка. Также существуют различные высокоуровневые библиотеки и фреймворки, основанные на TensorFlow, такие как Keras, которые упрощают процесс создания и обучения нейронных сетей.Применяется как для исследований, так и для разработки собственных продуктов Google. Основной API для работы с библиотекой реализован для Python, также существуют реализации для R, C#, C++, Haskell, Java, Go и JavaScript.

Интеграция TensorFlow с Python обеспечивается дистрибутивом Anaconda.
С TensorFlow работают специалисты по машинному обучению. Это разработчики, которые создают, настраивают и обучают модели для решения интеллектуальных задач: классификации, распознавания и многого другого. Также библиотеку могут использовать ученые и дата-аналитики, которым машинное обучение бывает нужно для решения практических задач обработки данных.
Сама библиотека включает в себя множество инструментов для разных направлений ML, но чаще всего используется для работы с нейронными сетями. Это структуры, вдохновленные устройством сетей нейронов в человеческой нервной системе. Нейронные сети состоят из программных элементов-«нейронов» и связей между ними, и такое устройство позволяет им обучаться. TensorFlow работает с обычными и глубокими нейронными сетями разных типов: рекуррентными, сверточными и так далее. Также она может быть использована для машинного обучения.

Обсуждение закрыто.