K:
Miért olyan népszerű a TensorFlow a gépi tanulási rendszerekben?
A:Nagyon nagy tendencia figyelhető meg a gépi tanulásban (ML) - a programozók a TensorFlow nevű eszköz felé nyílnak, amely egy nyílt forrású könyvtári termék, amely megkönnyíti az ML-ben az edzési adatkészletek létrehozásához és használatához kapcsolódó kulcsfontosságú munkákat. Mivel a nagy nevek elfogadták a TensorFlow-ot gépi tanulásra, a népszerűség nyilvánvaló. A kérdés az, hogy miért vált a TensorFlow nyertesnek.
Egyrészt előfordulhat, hogy a TensorFlow népszerűsége némelyik eredetén alapszik. A TensorFlow, amelyet eredetileg a Google Brain fejlesztett ki, névlegesen "Google-termék", és így élvezi a háztartás nevének presztízsét, annak ellenére, hogy a Google arra törekedett, hogy kiadja a szoftvert egy nyílt forráskódú Apache licenc alatt. Vannak olyan mutatók is, amelyek szerint a TensorFlow jobban forgalmazott, mint néhány versenytársa. Egy másik tényező lehet a nagy örökbefogadók; Például, a DeepMind a TensorFlow használatára vonatkozó döntése befolyásolhatja más fejlesztőket egyfajta "dominóhatással", amely gyakran azzal jár, hogy egy bizonyos szoftver eszközt az ipari erőfölénybe szorít.
| Ingyenes letöltés: Gépi tanulás és miért számít? |
Másrészt számos kényszerítő ok van arra, hogy miért érdemes egy vállalat használni a TensorFlow-t más gépi tanulási eszközökkel szemben. Néhányuk a TensorFlow hozzáférhető és "olvasható" szintaxisával kapcsolatos, amely elengedhetetlen a programozási erőforrások használatának megkönnyítéséhez. A gépi tanulás már olyan nehéz hegy, hogy fel tudjon mászni, hogy az érdekelt felek nem akarják birkózni a nehéz szintaxissal.
A TensorFlow népszerűségének más elemei a felépítéshez kapcsolódnak: Egyes szakértők szenvedélyesen kezelik a TensorFlow API-k azon funkcióit, amelyek összekapcsolhatók a mobiltelefonokkal, vagy jobb hozzáférést biztosíthatnak. Van egy élénk közösség is, amely támogatja a TensorFlow-t, amely egy másik toll a kupakjában. Alternatív megoldásként a fejlesztők áttekinthetnek olyan mutatókat, mint a hibacsökkentés vagy a kód iterációja, és megállapíthatják, hogy sok esetben a TensorFlow használata csökkentheti a kódbázis-projekt hibáit, vagy segíthet a méretezésben.
Ezenkívül a TensorFlow funkcionális funkcionalitása is vonzás lehet: Az olyan elemek, mint például az interaktív naplózási és adatmegjelenítési modellek, valamint olyan platformopciók, mint a multi-GPU-támogatás, még nagyobb választási lehetőséget kínálnak a fejlesztő ujjainak. Van egy általános érv, miszerint a TensorFlow hozzájárul az infrastruktúra törléséhez, a gépi tanulás virtualizálásához és a belső kiszolgálófarmoktól való kibontásához - ami általában nagy érték a huszonegyedik századi informatika területén.
Mindez befolyásolja a TensorFlow óriási vonzerejét a gépi tanulási projektek széles spektrumában; az eszközt a NASA és más kormányzati ügynökségek, valamint a magánszektor óriásainak lenyűgöző listája használja. A kérdés az, hogy a TensorFlow és más segédprogramok milyen új fejlesztéseket tesznek lehetővé digitális világunk jövője szempontjából.
