Por qué TensorFlow es tan popular: características de Tensorflow

En este artículo, veremos por qué TensorFlow es tan popular y luego exploraremos las características de TensorFlow. TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto. Originalmente fue desarrollado por investigadores e ingenieros que trabajaban en Google Brain Team dentro de la organización de investigación de inteligencia artificial de Google con el fin de realizar investigaciones sobre aprendizaje automático y redes neuronales profundas, pero el sistema es lo suficientemente general como para ser aplicable en una amplia variedad de otros dominios como ¡bien!

Características de TensorFlow

1. Los modelos se pueden desarrollar fácilmente: TensorFlow admite API de alto nivel, a través de las cuales los modelos de aprendizaje automático se pueden construir fácilmente utilizando redes neuronales.
2. Se pueden realizar cálculos numéricos complejos: dado que el conjunto de datos de entrada es enorme, los cálculos/cálculos matemáticos se pueden realizar fácilmente.
3. Consta de API de aprendizaje automático: TensorFlow es rico en API de aprendizaje automático que son de bajo y alto nivel. Las API estables están disponibles en Python y C. Actualmente, trabajando en API para Java , JavaScript , Julia , Matlab , R , etc.
4. Implementación y cálculo sencillos con CPU y GPU: TensorFlow admite el entrenamiento y la creación de modelos en CPU y GPU. Los cálculos se pueden realizar tanto en la CPU como en la GPU y también se pueden comparar.
5. Contiene modelos y conjuntos de datos preentrenados: Google ha incluido muchos conjuntos de datos y modelos preentrenados en TensorFlow. Los conjuntos de datos incluyen mnist, vgg_face2, ImageNet, coco, etc.
6. Modelos previamente entrenados para dispositivos móviles, dispositivos integrados y producción: los modelos de aprendizaje automático se pueden implementar en dispositivos móviles e integrados mediante TensorFlow. Los modelos preentrenados se pueden usar directamente para la producción.
7. Tensorboard, un kit que usa el kit de herramientas de visualización de TensorFlow, facilitó el aprendizaje automático a través de gráficos modelo: Tensorboard es el kit de herramientas de visualización de TensorFlow que se usa para mostrar imágenes, gráficos, etc.
8. Compatibilidad con Keras: Keras es una API de alto nivel de TensorFlow que se basa en TensorFlow y Theano . Hoy en día, Keras se ha vuelto popular como una API de TensorFlow ampliamente utilizada.
9. Código abierto: TensorFlow es una plataforma de código abierto , de uso gratuito, que permite a los desarrolladores e investigadores crear e implementar modelos de aprendizaje automático.

¿Por qué TensorFlow es popular?

1. TensorFlow facilitó el aprendizaje automático: con modelos preentrenados, datos y API de alto nivel, se ha vuelto fácil para todos crear modelos ML.
2. Mayormente utilizado por investigadores: la mayoría de los investigadores y estudiantes usan TensorFlow en su investigación y construcción de modelos.
3. Modelos listos para fines de producción: TensorFlow admite modelos preentrenados que se pueden usar instantáneamente para producción y experimentación.
4. Usando TensorFlow, ML se usa como un servicio: Machine Learning se ha convertido en un servicio con la ayuda de TensorFlow. Se puede usar el modelo requerido de los modelos de TensorFlow.
5. Utilizado por muchas empresas: TensorFlow es utilizado por muchas empresas, como Google, Intel, DeepMind, Twitter, Uber, DropBox, AirBnb , etc. Más de 400 empresas utilizan TensorFlow.

Aplicaciones y usos:

• Reconocimiento de imagen y rostro
• Aplicaciones relacionadas con el cuidado de la salud como cáncer , detección de tumores , etc.
• Sistemas de recomendación
• Asistentes virtuales
• autos sin conductor
• Procesamiento natural del lenguaje